煤粉燃烧中NO_x的预测:模型开发及Fluent实现

开发了新的煤粉燃烧NO_x预测模型,模型考虑了热力型,快速型和燃料型NO_x的生成以及已生成NO_x的异相,均相还原。通过不同煤种的大量热解实验建立了燃料N在挥发分,焦炭中分配比例的经验公式。为解决欠氧还原区NO_x均相还原的定量描述问题,提出以CO,H_2浓度来间接表征气相碳氢化合物含量的方法。利用Fluent提供的用户自定义函数(UDF)接口,加入焦炭与CO_2,H_2O的气化反应,准确计算CO,H_2在燃烧全过程的衍化规律。编写程序将NO_x模型以UDF的形式嵌入Fluent中,实现新的NO_x模型与先进湍流,辐射换热模型的耦合计算。与原有模型相比,新的NO_x预测模型可以自适应不同燃烧条件(常规燃烧,空气分级燃烧)下NO_x迥异的生成与还原特点,从而有助于评判不同结构设计,运行条件对NO_x排放的影响。     

建筑工程管理的问题及应对要点

在目前的建筑施工企业里,现代的建筑工程中的施工管理是采用最多的一种有效的施工管理方法,在建筑工程施工的过程中施工管理对工程的工期、质量、成本都有直接的影响,这还关系到了建筑企业的自身的形象和经济利益。目前该如何去提高工程施工的管理水平,以及如何去保证工程能够顺利地进行施工成了建筑行业紧急需要解决的重大问题。     

建筑工程造价方面的相关分析

随着国民经济的不断发展和改革开放步伐的进一步深化,我国建筑工程事业取得了跨越式的发展,进入到了前所未有的高度。同时随着利润的不断增大,使得现阶段建筑行业市场竞争也变得更加日趋激烈,如何在保证工程进度、工程质量、工程成本以及安全的前提下,通过科学的控制和管理,制定出合理的工程造价,是最大程度的实现建筑企业经济效益最大化的关键性因素。本文首先阐述了建筑工程造价的现状,然后在建筑工程造价的现状分析的基础上,指出了目前建筑工程造价中存在的问题,最后针对建筑工程造价现状和存在的问题,重点论述了加强建筑工程造价的综合措施,对于完善建筑工程造价管理有着重要的作用。     

神光Ⅲ原型装置计算机集中控制系统数据库设计

神光Ⅲ原型装置,采用两级数据库设计,包括总控和服务FEP及分控服务FEP.数据库同步方案包含系统公用表及各类基础表同步、试验数据表同步及采用联机分布式事务管理约束对参数表同步.并以方案为中心进行试验,其参数录入、数据采集、存储、分析遵循程序运行及管理流程.方案的优化过程需要操作人员的介入.     

循环水系统应用膜过滤中水的技术经济效果

介绍利用膜过滤技术深度处理的石化工业中水用作循环水补水的情况。经过膜过滤部分脱盐处理后的再生水不仅能够满足循环水补水的水质要求,而且由于碱度、硬度的降低起到了间接提高循环水浓缩倍数的效果,腐蚀速率、粘附速率达到较好水平,节省了大量新鲜水,具有显著的经济和社会效益。     

基于自适应遗传算法的机泵群效率优化控制

针对城市局域排水系统机泵扬程多变、常在低效区运行所引起的污水提升高耗能问题作了探讨.依据机泵扬程和效率寻优策略,基于以避免污水外溢等为约束条件的自适应遗传算法,提出了一种综合控制方法.给出了以机泵群中主、次运行机泵效率拟合曲线为适应度的寻优运行关系图,实施扬程、效率综合寻优节能.基于泵站运行数据进行仿真,构建实验系统进行模拟实验,并依据泵站系统运行数据作不同控制方法下的扬程和提升流量跟踪比较.结果表明,在相同工况下,基于自适应遗传算法的污水系统排放流量跟随速度快,排水扬程更加稳定,机泵能够很快进入高效运行状态,综合节电效果好.     

汉英公示语翻译问题及对策研究

公示语影响到我们生活的方方面面,也是我国对外宣传的一个重要组成部分。分析了目前国内汉英翻译中存在的一些问题,并以纽马克的文本分类作为理论依据,提出了相应的翻译策略,希望能对公示语的翻译有一定的促进作用。     

基于最优簇首数划分单元格的改进GAF算法

为构造良好的拓扑结构, 降低节点能耗, 延长网络生存期, 对传统的GAF算法进行了改进。改进算法中考虑到连通度和最优簇首数的问题, 提出了新的虚拟单元格划分方法。在簇首选择阶段, 不仅考虑到节点剩余能量及节点距基站的距离, 还考虑到节点吞吐率的问题, 并通过定义簇首选择函数来进行簇首选择。仿真结果显示, 改进的GAF算法有效地节省了节点能耗, 延长了网络生存期。该算法的各项性能均优于传统的GAF算法。     

舵面系统间隙非线性气动弹性研究

间隙非线性对结构的气动弹性特性有重要的影响。传统线性气动弹性力学计算方法不能准确解决非线性系统的气动弹性问题。本文采用时域积分法计算舵面间隙非线性气动弹性,这种方法易于工程实现,为舵面系统(舵面与操纵机构)间隙非线性气动弹性稳定性和振动特性分析研究提供了一种有效的解决途径。     

基于全卷积神经网络的坝面裂纹检测方法研究

针对常规裂纹检测方法难适用于坝面裂纹检测的问题,提出一种基于全卷积神经网络的裂纹检测方法,主要解决混凝土坝面裂纹的定量化检测问题。该检测方法引入图像预处理与形态学后处理相结合的方式,分别对原始数据和预测结果进行优化,提升检测精度;并根据坝面数据特点对传统FCN（Fully Convolutional Network）网络进行改进,得到针对性更强的裂纹检测网络C-FCN（Crack Fully Convolutional Network）,提升对裂纹检测的准确率;结合成像原理提取定量化信息,避免繁杂的相机标定工作,更加高效客观。利用该检测方法对实际工程进行实测,像素准确率、召回率和交并比分别达到75.13%、86.84%和60.15%,相比传统FCN网络,三项指标分别提升5.61%、16.56%、13.22%,同时定量化误差小于5%,裂纹平均宽度均不超过5 mm。该检测方法能够实现对坝面裂纹的精准识别和定量,为坝面后期风险评估和维护提供有力的数据支撑,具有显著的工程意义。