云南省应用基础研究基金(2010ZC036)
- 作品数：3 被引量：68H指数：1
- 相关作者：张朝能孙宝磊史建武孙暠杜文静更多>>
- 相关机构：昆明理工大学广西玉柴机器股份有限公司更多>>
- 发文基金：云南省应用基础研究基金云南省社会发展科技计划更多>>
- 相关领域：环境科学与工程动力工程及工程热物理更多>>
- 高原山地城市重气泄漏扩散的示踪实验研究被引量：1
- 2013年
- 为分析高原山区城市(个旧市)重气泄漏扩散规律,进行了重气泄漏扩散环境风洞实验。实验表明,重气浓度主要集中于近地层,测点的重气浓度随风速增大先增大后减小,存在一个危险风速,通过曲线拟合所得危险风速值与风洞实验所得危险风速值相近。在该风速下,重气浓度达到最大,且粘滞系数也最大,结果表明,粘滞系数越大越不利于重气的扩散。
- 杜文静张朝能宁平杨丽娟
- 关键词：重气粘滞系数风洞风速
- 双燃料发动机瞬态工况HC排放特征被引量：1
- 2015年
- 采用双燃料增压中冷发动机,模拟了不同转速、转矩、进气流量以及进气温度对HC排放的影响。结果表明,在一定范围内HC排放会随着进气流量和转速增加而升高,随转矩和进气温度的增加而减小。1 600 r/min时HC排放水平高于其他各转速,此转速对应的最高HC排放水平进气流量、转矩和进气温度分别为80 kg/h、30 N·m和28℃。对1 600 r/min下各参数进行拟合得出了最大HC排放水平对应的进气流量、转矩和进气温度,拟合效果较好。通过相关性分析,进气温度、转速和进气流量对HC排放影响显著,转矩对HC的排放影响不明显。
- 邱飞张朝能黄顶强杜文静王梦华胡振丹
- 关键词：瞬态工况双燃料增压中冷HC
- 基于BP神经网络的大气污染物浓度预测被引量：66
- 2017年
- 利用BP神经网络结合变量筛选的方法建立了SO_2、NO_2、O3、CO、PM_(10)、PM_(2.5)等6种污染物的浓度预测模型,并选取2014-01-01至2015-11-28时段,昆明市区5个环境监测点以上6种污染物浓度的监测数据建立了昆明市污染物日均浓度预测模型.采用平均影响值(Mean Impact Value,MIV)的方法筛选出分别对6种污染物日均浓度值有主要影响的变量,作为BP神经网络的输入变量,利用建立的预测模型分别对6种污染物的日均浓度进行预测.结果表明,在关上监测点利用浓度预测模型对SO_2、NO_2、O3、CO、PM_(10)、PM_(2.5)等6种污染物浓度进行预测,污染物浓度预测值和实测值趋势吻合度较高.变量筛选后SO_2、PM_(2.5)预测效果比变量筛选前的预测效果好.O3的均方根误差和PM_(10)的标准化平均偏差,变量筛选前的预测效果比变量筛选后的预测效果好.变量筛选前的NO_2和CO的预测结果比变量筛选后的预测效果好.其他4个环境监测点的污染物浓度预测结果与关上监测点的结果相似.
- 孙宝磊孙暠张朝能史建武钟曜谦
- 关键词：BP神经网络
