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随着城市的快速建设,城市建筑的高度和体量不断增加,同时大气污染源的排放方式和排放状态也与从前发生了很大的变化,特别是热电厂采用烟塔合一排放方式的出现,对常规应用的稳态远距离以统计学为基础理论的高斯大气预测方法提出了挑战。目前国内外广泛使用的大气污染物预测模式——德国模式在烟塔合一排放方式的预测上存在着许多关键性问题,如大风下洗条件下,冷却塔附近空腔区的大小和范围、空腔区污染物最高地面浓度等无法给出准确的预测结果。为准确预测烟塔合一排放方式的大气污染物扩散情况,采用一种新的大气污染物扩散的预测模式——数值风洞模型进行模拟预测研究,预测结果表明,在烟塔合一排放方式下,大气污染物最高地面浓度随风速增加而增加,同时在冷却塔下风向存在负压区,污染物在该区域高浓度聚集。且在夏季6.0m/s风速下,冷却塔下风向最高地面浓度出现峰值,属于最不利的气象条件。数值风洞模型可利用图形化手段实现对空腔区产生、变化、破碎至再生成的全过程描述,从而建立了一种大气污染预测的重要手段。 相似文献
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针对飞机部件周期控制律电加热防除冰的应用,提出基于机器学习以预测电加热防除冰表面温度的变化趋势.依靠大型结冰风洞及其电加热防除冰控制系统完成防除冰试验,获得有效的试验数据,以通、断电周期为分割单元,将试验数据划分成验证集和训练集.根据电热防除冰过程的换热情况,构建样本的特征参数,利用机器学习的有监督学习方式,选择KNN近邻回归算法和局部线性加权回归算法预测温度变化率,再转换为温度,得到的温度变化与测量数据的线性相关性达到80%以上的高相似度结果,表明使用机器学习可快速预测电热防除冰部件的表面温度变化趋势,且不同的回归算法针对模型不同测温点位置的预测效果存在差异. 相似文献