简介:新的一年,前几期来跟大家聊一聊一个“哲学”一点的问题:在交通领域,什么样的政策是好政策?从调控机制上来说,公共政策可以大概分为两类.一类是管制型(Regulatory)政策,另一类则是市场型(Market-based)政策.管制型政策即设立明确的标准,所有人都必须达到这一标准,比如在国五标准中,规定在工况测试中每辆车行驶一公里各种污染物的上限是多少,然后所有仍在销售的车型都必须在每一种污染物上都达标;市场型政策则是利用某种价格机制进行市场调节,根据外部成本/收益的大小,收取不同的费用,或者进行不同额度的补贴,比如燃油税就是典型的市场型政策,烧的油越多,就说明使用的道路资源越多,造成的污染、拥堵和道路损耗越多,从而鼓励人们少开车,或者购买更经济节能的车辆.
简介:运用基于商用计算流体力学(ComputationalFluidDynamics,CFD)软件Fluent及其质子交换膜燃料电池模块,建立质子交换膜燃料电池三维稳态数学模型,考察了膜电极中阴极扩散层孔隙率和厚度对燃料电池性能的影响.通过对扩散层内部三维流场的分析,验证了阴极扩散层孔隙率和厚度的变化对反应气体从流道到扩散层和催化层的气体扩散量的影响以及对扩散层和流道内液态水的排出情况的影响,进而影响了燃料电池电化学反应的活跃程度和电池整体性能.在Fluent软件环境下通过对比扩散层不同孔隙率和厚度下的内部流场及电池性能,选择合适的参数可以显著改善扩散层的传质特性,使燃料电池获得最佳性能.
简介:本文介绍了一种在线递归投影稀疏矩阵恢复(ReProSMR)算法矩阵时间序列Mt等于稀疏矩阵序列St与非稀疏矩阵序列Lt之和,其中Lt在低维张量空间内随时间缓慢变化ReProSMR算法实时地将观测矩阵Mt分解为非稀疏矩阵Lt和稀疏矩阵StReProSMR算法的一个典型应用场景为监控视频动态背景建模,监控视频的每一帧图像的背景部分由于具有很强的相似性而构成低秩部分,而少量的运动目标构成视频的前景则对应于稀疏部分ReProSMR算法对图像序列进行矩阵低秩稀疏分解,便可成功地将静止的背景和活动的前景分开,从而实现背景动态建模和运动前景识别。ReProSMR算法是递归投影压缩传感(ReProCS)算法引入张量主成分分析后的改进算法实验结果表明,ReProSMR算法的计算效率显著高于ReProCS算法。
简介:基于主动约束层阻尼(ActiveConstrainedLayerDamping,ACLD)结构的有限元动力学方程,建立了ACLD板结构的多目标优化模型。以ACLD衬片的位置编号为设计变量,以前两阶模态损耗因子最大化为优化目标,采用改进的快速非支配排序算法(FastandElitistNon—DominatedSortingGeneticAlgorithm,NSGA—II)算法,对ACLD衬片的布置位置进行了优化设计。对于不同的优化方案,设计了基于FxLMS(Filtered—XLeastMeanSquare)算法的控制器,研究了在同一外扰激励下的振动控制效果。结果表明,采用优化后的ACLD衬片配置方案,在被动和主动振动控制中,都具有良好的振动控制效果。