基于尺度相似假设的大涡模拟动力方法

当前的大涡模拟动力方法对G erm ano等式中的两个尺度的亚格子应力均使用相同的亚格子基模型。这样为求得基模型系数,必须假定该系数在测试滤波操作下保持不变。但实际上该系数存在剧烈的脉动,与假定并不一致。该文提出的方法对以上两个应力分别应用亚格子基模型和尺度相似假设。这样就无需对系数分布做出假定并保证了方法的内在一致性。用该方法对R e为104的方腔流动进行了大涡模拟。结果表明该方法对流动统计量的预测有所改进,并可有效消除亚格子模型系数的奇异性。     

鞋涉水问题的多体动力学与 流-固耦合系统建模及仿真分析

工程应用问题分析常涉及多体动力学与流-固耦合联合仿真，行人在湿路行走时的鞋涉水问题正是此类问题之典型，多系统联合仿真建模及完整的鞋“涉水-出水”过程模拟分析，对工程应用中类似复杂耦合问题的仿真分析具有良好的参考价值. 本文基于Adams/View建立人体下肢多体动力学模型以模拟行人步态，将之作为鞋运动的边界条件；而后建立鞋涉水过程的流-固耦合模型，采用耦合欧拉-拉格朗日方法（CEL）以可视化的方式分析鞋详细的“涉水-出水”过程，确定整个过程可分为排水、推水、水膜生成、水膜破裂和完全出水5个阶段. 最后，对运动鞋、平底鞋进行涉水仿真，对比各个阶段的体积分数云图、水域速度云图和系统动能变化，采用涉水时间和消耗能量大小为涉水性能评价指标，发现平底鞋的涉水性能弱于运动鞋.     

细节决定成败 和谐促进发展——以烟台大学图书馆为例

简述了细节服务的内涵与重要性,介绍了一些因注重细节而获成功的事例,以烟台大学图书馆为例,讨论了高校图书馆文献流通部细节服务的具体体现,提出了一些行之有效的管理办法。     

浅论图书馆流通工作中的细节服务

细节决定成败,未来管理的竞争,就是细节的竞争。以对细节的认知为基础,阐述了细节服务的内涵及重要性,分析了高校图书馆文献流通中的细节服务管理,探讨了图书馆细节服务的创新之路。     

双流道叶轮内部三维定常湍流数值模拟

对某双吸离心泵的双流道叶轮内部的定常三维湍流进行了全流道数值模拟以研究其内部流动规律。计算基于Reynolds时均Navier-Stokes方程,采用了标准k-ε湍流模型,压力速度耦合使用SIMPLE算法。计算得到了叶轮进口和水平截面的速度矢量图、叶片压力面和吸力面以及叶轮盖板的压力分布等值线图,并对其进行了分析。结果表明全流道计算可以较好地模拟双流道叶轮的内部流动,尤其是叶轮进出口的流动,并可对泵的外特性做出预估。计算结果有助于深入了解双流道叶轮内部流动机理,指导叶轮的水力设计。     

论健美操对当今校园文化建设的促进作用

本文试就当今高校开展最普及的健美操项目对良好校园文化氛围的营造和大学生全面发展,完成高等教育培养目标所发挥的促进作用,进行探讨。     

井间不完全数据层析成像的唯一性定理

考虑由过井间和地面三侧的Ｒａｄｏｎ变换重建问题用仿射变换，建立了这个重建问题与已知函数的圆外Ｒａｄｏｎ变换反演函数的关系，从而给出了在Ｌ２空间的唯一性定理     

地方高校干部人事管理制度创新的综合思考

位于非省会中心城市且经济欠发达地区的地方高校要提升自身的竞争力，必须坚持以干部人事管理制度创新为先导，不断推进内部管理制度创新。在推进干部人事管理制度创新过程中，一是要进一步更新管理观念，营造创新环境；二是要加强对改革中难点问题的分析与研究，剖析其制度缺陷，明确创新的方向；三是要注重机制建设，建立良性循环的运行机制。     

基于 UKF车辆状态及路面附着系数估计的AFS控制

本文侧重于主动前轮转向(Active Front Steering,AFS)控制系统的应用性与可行性研究,针对紧急转向工况下轮胎呈现强非线性问题,以及AFS控制算法中部分状态量难以获取、路面附着系数对车辆稳定性有重要影响但难以直接测量等问题,设计非线性滑模控制器以综合考虑载荷转移、轮胎非线性及路面条件等对操稳性影响,同时,通过ESP系统现有的IMU传感器测量信息,运用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法为滑模控制器动态估计车辆状态信息和路面附着系数.在得到期望轮胎侧偏力后,通过非线性轮胎模型精确反求所需叠加转角,以在"轮胎-路面"附着能力范围内检验控制系统的有效性.最后,高附着系数情况下的鱼钩测试仿真及低附着系数时的角阶跃转向仿真共同表明,通过IMU与UKF结合的状态估计确保了AFS控制系统的可行性,有效提高了车辆操纵稳定性.     

基于双自适应无迹卡尔曼滤波的半挂车状态估计

针对半挂车辆状态估计过程中测量噪声不确定、累计误差影响严重、初值敏感等问题,提出一种适用于半挂车铰接角、车速等多个状态量估计的双自适应无迹卡尔曼滤波算法(FFUKF).基于搭建的半挂汽车12自由度非线性动力学模型和轮胎模型,通过测量的轮速与车辆加速度等信息,首先利用模糊控制自适应调整滑移率容差,综合判断每个车轮的稳定状态,通过轮速估算出一种车速;与此同时,模糊控制自适应调整测量噪声,利用无迹卡尔曼算法,依据动力学估计出铰接角和另一种车速;然后通过卡尔曼滤波算法融合两种方法估计的结果,实现车辆的纵向、侧向速度、横摆角速度和挂车与牵引车铰接角的实时估计.最后在Simulink/TruckSim联合仿真环境下进行多工况仿真试验,验证所提出的双自适应无迹卡尔曼估计算法(FFUKF)有较强的适应性、稳定性和鲁棒性,相比普通模糊自适应无迹卡尔曼(FUKF)有更高的估计精度,能有效克服累计误差,即便在估计初始值不准和有ABS控制输入的情况,仍可以较精确地对车速和铰接角进行实时估计.