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停转后泵的阻力特性对自然循环流量影响明显。为研究低流量自然循环工况下离心泵的阻力特性,设计了实验台架,对离心泵的正向压降、反向压降和损失系数进行了测量,实验雷诺数为2.0×104~1.5×105。实验表明:相同雷诺数下,反向压降明显高于正向压降;雷诺数大于8×104时,损失系数基本保持不变,而低雷诺数下损失系数随雷诺数的降低有增大的趋势;基于实验得到了损失系数的经验关系式。采用CFD方法对离心泵的内部流场进行了模拟,计算表明:CFD方法能较好地预测损失系数,RNG k-ε模型与实验值的相对误差不超过10%;离心泵的压力损失主要集中在叶轮、导叶等结构的交界区域;正向与反向流动的流场分布存在显著区别;低雷诺数下局部流动更加不稳定。 相似文献
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针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 相似文献
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针对我国当前推广应用的可视化远程干预智能化采煤模式进行了分析,介绍、总结了基于视频监控的远程干预综采智能化、以巡检机器人辅助的工作面智能化,以及基于惯性导航技术的综采智能导航等3个方向的技术发展情况,提出了当前可视化远程干预智能化采煤所面对的"看、动、想、稳"4个方面实际问题。分析了复杂开采条件下智能化采煤所面对的自适应技术和综采机器人技术2项技术难题,归纳出开采空间多元信息采集及交叉融合、智能化采煤决策基础理论、综采装备群智能化协作3个科学难题。围绕技术、科学难题,提出了智能化开采系统需要具备的4个基本要素,分别为:煤炭开采空间感知能力、智能分析及决策能力、自动执行能力、可靠及稳健运维能力,设计了以"感知、决策、执行、运维"为4个维度的智能化采煤系统架构。研究了关键技术待突破方向,包括开采地质环境增强感知技术、智能开采工艺分析决策技术、开采装备智能化技术、煤矿智能巡检机器人技术、开采系统智能运维技术、辅助生产环节智能化技术、综采智能服务等方面。最后,以国能集团神东榆家梁煤矿智能化采煤示范工程项目为例,开展了基于"透明工作面"的数字化采煤应用,初步实现了智能化自主采煤。 相似文献
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为了研究粘性条件下含不同导叶数的液力透平内水力损失的分布情况,采用CFD方法以3种不同黏度工质对3种不同导叶数的泵作液力透平进行数值计算,分析工质黏度对含不同导叶数的液力透平水力损失分布的影响规律。结果表明:叶轮内的水力损失在透平总水力损失中所占比重超过50%,是透平内的主要水力损失;相同流量与工质下,叶轮内的水力损失随着导叶数的增加而减小,叶轮内的流动受导叶数影响显著,蜗壳、导叶等其他过流部分内的流动受导叶数影响较小;随着工质黏度的增加,相同导叶数透平各过流部分的水力损失基本呈增大趋势;在透平叶轮前添加合适叶片数的导叶能够改善叶轮内流动的状况,减小叶轮内水力损失。 相似文献