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1.
某高层住宅项目利用高层混凝土洗泵系统技术,解决了施工中涉及到的污染和施工安全问题,实现了绿色施工理念,达到了标准化管理的目的 . 相似文献
2.
《化工机械》2021,(1):76-83
为进一步揭示气液两相条件下泵反转作液力透平的流动特性,考虑相间拖曳力和虚拟质量力,以空气和水作为能量回收工质,基于Euler-Euler非均相流模型,在泡状流型入流的假定条件下,对入口含气率分别为5%、15%、25%、40%的液力透平内流场进行了定常数值计算。结果表明:随着入口含气率的增加,相同流量下液力透平的水力效率和输出功率降低而压头升高,最高效率时对应的流量发生偏移;相同入口含气率下,沿蜗壳流道截面气相浓度和气相分布均匀度均降低,气相聚集于蜗壳截面中下方;不同入口含气率和流量下,各过流部件中蜗壳内气相分布相对最均匀;随入口含气率和流量的升高,各过流部件的气相浓度和分布的不均匀度均增加,存在明显的分界;叶轮流道内气相聚向叶片吸力面,随着入口含气率和流量的增加气相聚集程度增强、范围扩大,气相聚并成气团而滞留于叶轮流道,产生相态分离,气团上游存在对应漩涡;入口含气率较低时叶片压力面气相主要聚集在高压边侧,随着入口含气率增加,气相在叶片表面扩散,叶片压力面高压边附近靠近前盖板侧区域的气相浓度较高,叶片吸力面低压边附近区域的气相浓度较高;透平内气相速度总体上大于液相速度。 相似文献
3.
为了解决刮板输送机减速箱箱体振动损坏的问题,利用数值模拟软件对箱体静力学进行分析,确定了输出箱螺栓孔为受力薄弱点,同时对固有频率振动云图进行分析发现,由于共振现象箱体出现平移振动.当传动系统出现振动时,造成齿轮在啮合时出现冲击受力,此时齿面的受力呈现不均匀性.最后对额定工况下的箱体最大动应力曲线呈现波动的态势,波动的应力值围绕14.1 MPa进行上下幅动,与0.0388 s的应力云图呈现一致,波动应力最大值为18.6 MPa,为刮板输送机减速器箱体优化提供一定的参考. 相似文献
4.
在液化天然气(LNG)接收站工程设计建设过程中,火炬系统的设计是保证LNG接收站安全生产的必要条件。以国内某LNG接收站为例,分析了LNG蒸发气(BOG)产生的因素和机理,及6种工况组合下火炬排放量的计算方法。结果表明:在工况1条件下与实际生产情况吻合良好,其对应的火炬气排放量约为142.7 t/h。在此基础上确定了:BOG支管管径为DN600,BOG总管的管径为DN900;被分离液滴的直径不大于600μm;火炬分液罐尺寸为?2.5 m×8.0 m;电加热器的功率为195 kW;火炬形式为封闭式地面火炬。研究结果可为今后LNG接收站项目火炬系统的处理能力及设备配置提供理论指导。 相似文献
5.
高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法,无人监管环境下工程车辆的工况识别,是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别,提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法,通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析,从中提取Mel倒谱系数作为主要特征,构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明,该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。 相似文献
6.
针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题,提出了基于卷积深度置信网络(convolutional deep belief network,简称CDBN)与改进核极限学习机 (improved Kernel?based extreme learning machine,简称IKELM)的滚动轴承故障智能识别方法。首先,由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取;其次,利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维,去除冗余特征信息;然后,采用改进的核极限学习机对特征进行分类,使用粒子群(particle swarm optimization, 简称PSO)对模型重要参数进行优化,实现滚动轴承变工况下的故障识别;最后,将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明,该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障,诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。 相似文献
7.
自动紧急制动是汽车安全行驶的重要保障,也是汽车智能化关键技术研究的重点和难点。针对传统防撞时间(Time To Collision,TTC)模型在复杂工况下,本车与目标车车辆速度接近时易出现无限大的问题导致预警过早或过晚的问题,以四轮独立驱动电动汽车为研究对象,提出一种基于二阶TTC的自动紧急制动模型。将目标车按照场景分为静止、ACC和Cut-in等三种类型,通过二阶TTC计算到可能碰撞时间,并与预设的时间阈值进行对比,力矩分配控制器根据当前输入信息计算得到制动力矩并传给车辆执行机构,车辆根据当前信息进行减速或紧急等辅助措施。利用联合仿真对该紧急制动模型进行了验证,结果表明当目标车存在加速度的情况下,该自动紧急制动模型相较与传统一阶TTC紧急制动模型能够很好地进行制动,防止车辆碰撞,并能有效适应复杂工况。 相似文献
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