简介:为了减小传统本生灯火焰法测定层流预混火焰传播速度的误差,基于MATLAB图像处理技术提出了一种改进火焰图像处理及提取火焰边界线数据的方法。该方法对图像进行优化处理后运用LOG算子检测边缘信息,并为其添加平滑曲线;然后将散点拟合为函数表达式,选用Polynomial逼近方式修正拟合曲线误差;换算为实际坐标后对拟合函数进行面积积分计算,即得更接近真实的火焰外表面积。利用该方法对不同当量比下甲烷燃烧的本生灯火焰图像进行处理,求取其层流火焰传播速度,并与前人结果进行对比。结果表明,传统全面积法所得结果普遍偏高;相比于Vagelopulous利用平面火焰法所得结果,该方法获取的层流火焰传播速度在贫燃侧与之相近,在富燃侧则较之略低。
简介:换道是驾驶员达到快速通行目标的一种常用手段,但换道会带来很多公路交通事故。为有效避免交通事故,需给驾驶员提供换道安全预警。构建了安全换道决策模型,将换道决策分为换道意图识别和换道条件判断分别建立模型以提高预测精确度。通过神经网络方法SOM(Self-Organization-Map)聚类及BP(BackPropagation)建立换道意图识别模型,基于贝叶斯理论建立最小风险贝叶斯换道条件判别模型。模型开发和测试采用车辆轨迹数据集(NGSIM),提取数据中的换道行为特征参数作为模型的输入,将驾驶员换道决策预测视为输入变量的函数。通过对比最小贝叶斯和最小风险贝叶斯方法发现,由后者构建的换道条件判别模型效果较好,对于不换道行为的预测精度为90.4%,换道行为的预测精度为73.8%。鉴于错误的换道决策可能导致交通事故,而错误的不换道决策只会导致失去一次换道的机会,在换道辅助系统中,不换道决策的精确度要求需高于换道决策的精度。最后,在微观交通仿真系统中加入换道决策模型,其结果验证换道决策安全。最小风险贝叶斯换道条件判别模型的引入,使得换道决策系统能够通过修正风险系数,进一步提高换道判别精度,减少不安全的换道概率。
简介:临界风速是Y型合流分岔隧道能否有效抑制烟气侵入分岔支路的重要参数。为确定Y型合流分岔隧道临界风速计算公式,对影响Y型合流分岔隧道临界风速的相关因素进行量纲分析,推导出临界风速与火源热释放率、主分隧道高度比、连拱长度及隧道分岔夹角这4个因素的无量纲函数关系式。通过数值模拟得到临界风速最大的火源位置,并对上述4个影响因素进行了量化分析。结果表明:火源距分岔段隧道洞口15~25m时临界风速最大;当无量纲火源热释放速率小于0.3时,隧道临界风速与火源热释放率呈现1/3次方关系,当无量纲火源热释放速率大于0.3时,隧道临界风速不再随火源热释放速率增加而增加;临界风速与分岔隧道高度比近似成-3/10次方关系,与分岔夹角成-3/40次方关系,而与连拱长度无关。进而得到分岔隧道临界风速的无量纲计算模型,且与数值模拟结果吻合良好。