复合曲线型进料体旋流器数值分析和试验性能探究

水力旋流器是一种常见的固液分离设备,但由于其自身结构的限制,致使旋流器分级精度不高。进料体作为多相流进入旋流器的首要通道,对旋流器分级性能有着重要影响,但进料体内高湍流场引起的湍流扩散以及颗粒间的相互碰撞挤压造成的颗粒分级精度低等问题亟待解决。因此,本文设计了一种复合曲线式进料体结构旋流器,通过对进料体内部流场和颗粒运动调控,降低细颗粒进入底流的比例,从而达到提高分级精度的目的。采用数值分析法探究了直线式进料体、渐开线式进料体、涡状线式进料体、直线导流式进料体以及复合曲线式进料体五种进料体结构旋流器内的流场特性和分级性能特性,突出了复合曲线式进料体旋流器的优越性,分别从压力场、速度场、分级效率等方面进行了全方位探究,最后对其进行了试验探究。结果表明：复合曲线式进料体结构相比于其它进料体结构具有更好的细颗粒分级性能,且内部流场更加稳定,同时等压面分布呈规律性变化,颗粒运动更加平稳。复合曲线式进料体的切向速度明显高于其它进料体结构,颗粒获得更大离心推动力,颗粒更易分级。通过试验探究发现,复合曲线式进料体旋流器的质效率为46.32%,比常规进料体质效率提高了7.32%,复合曲线式型底流中-24μm颗粒含量比常规型降低了15.07%。溢流中-24μm颗粒含量比常规型提高了3.39%,颗粒分级精度大幅提升。     

新型纺丝甬道技术在氨纶生产中的应用

以烟台泰和新材料股份有限公司投资建造的舒适氨纶项目为背景,对其连续聚合工艺中采用的关键设备——纺丝甬道进行技术研究和创新改造。研究了氨纶丝条在甬道中的变化过程,进行了新型甬道的创新改造,分析了甬道的物理结构及加热保温回收系统对纺丝性能指标的影响,制定了甬道加热系统的工艺参数和使用维护方案,以保证甬道能合理满足工艺要求。实践证明:在新型甬道中纺出来的氨纶的力学性能指标达到了国际同类产品领先水平。     

一种抗静电氨纶的制备

采用内置抗静电法,在生产氨纶的聚氨酯聚合物溶液中加入阴离子型抗静电剂——琥珀酸双酯磺酸钠,制备出了一种抗静电氨纶。研究证明:本试验制备的抗静电氨纶较传统外置抗静电氨纶具有更加良好的抗静电性。     

浅谈石油系统井下作业工具的研究

井下作业是石油开采工艺的重要组成部分,是开发石油和天然气的一项主要技术手段。石油井下作业工具在油田作业中能起到非常重要的作用。     

杆端关节轴承参数化CAD系统的研究与实现

结合杆端关节轴承传统设计的工程实践,利用计算机辅助设计的方法对杆端关节轴承进行了初步实践.同时,在深入研究Pro/E的参数化建模与特征建模的基础上,综合考虑了Pro/E与Microsoft visual C 、Microsoft Access接口技术、参数化设计的数据结构与数据传递关系,基于Pro/Toolink,对Pro/E进行了二次开发,实现了三维参数化计算机辅助设计系统的开发.最终,以杆端关节轴承为例对系统进行了设计应用,验证了系统的实用性,也为其它种类的轴承甚至其它产品设计提供了好的借鉴方法.     

多功能护理床测量系统的设计与实现

针对当今医疗护理行业硬件设施的不足，根据单片机原理和传感器技术，设计了一套多功能护理床测量系统；利用单片机对患者生命体征参数进行采集、处理，减少了人工测量的误差，扩展了原有护理床的功能；经模拟运行表明，该系统使用方便，测量快速准确，可靠性高。     

Zhiber-Shabat方程的精确行波解

采用Fan子方程法并借助符号计算软件Maple求解Zhiber-Shabat方程,利用平衡法求得Fan子方程的参数约束条件,得出在不同参数条件下子方程解的显式表达式,进而获得了原方程丰富的精确行波解,得到几类具有代表性的行波解,包括三角函数解、双曲函数解、双周期Jacobi椭圆函数解.     

果蝇优化算法的分析

本文针对果蝇优化算法FOA由于参数选取不合理而导致运行时间长或陷入局部最值的问题,研究了果蝇优化算法主要参数对算法运行时间、优化性能和收敛速度的影响.以FOA全局寻优6个标准测试函数最小值为例,在不同的参数配置下,进行仿真实验,对比分析研究得出果蝇优化算法各主要参数对算法性能影响的定性结论,并给出了各参数恰当的合理取值区间,以便在算法性能和运行时间之间找到最好的平衡.试验结果表明,参数的合理设置,不但缩短了算法的运行时间,而且使算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.     

多注意力层次神经网络文本情感分析

在文本情感分析研究中,一条评论分别包含了篇章级、句子级和词语级等不同粒度的语义信息,而不同的词和句子在情感分类中所起的作用也是不同的,直接使用整条评论进行建模的情感分析方法则过于粗糙,同时也忽略了表达情感的用户信息和被评价的产品信息。针对该问题,提出一种基于多注意力机制的层次神经网络模型。该模型分别从词语级别、句子级别和篇章级别获取语义信息,并分别在句子级和篇章级引入基于用户和商品的注意力机制来计算不同句子和词的重要性。最后通过三个公开数据集进行测试验证,实验结果表明,基于多注意力层次神经网络的文本情感分析方法较其他模型性能有显著的提升。     

基于多尺度量子谐振子算法的云计算任务调度

合理地分配虚拟计算资源以进行有效的任务调度是云计算中的一个核心问题。为了更好地利用虚拟计算资源,高效地完成服务需求,提出了一种基于多尺度量子谐振子算法（MQHOA）的任务调度算法。首先,该算法将每一个调度方案当成一个采样位置,利用高斯采样的随机性在当前尺度下搜索局部最优解;其次,判断算法是否处于能级稳定状态,如果稳定,则进入能级降低过程,最坏的调度方案将被替换;最后,算法进入尺度下降的过程,算法由全局搜索过渡到局部搜索,迭代多次之后,算法停止并输出找到的最优结果。通过在CloudSim平台上进行仿真实验,与现有的先来先服务（FCFS）算法和粒子群优化（PSO） 算法对比,MQHOA总任务完成时间减少10%以上,负载不均值下降0.4以上。实验结果表明,基于MQHOA的任务调度算法能够快速收敛,有良好的全局收敛性和自适应能力,在云计算任务调度过程中,能够起到减少总任务完成时间和均衡负载的作用。