冷却塔水轮机椭圆蜗壳的设计与数值模拟

针对冷却塔中水轮机采用圆断面蜗壳导致的占用空间大的问题,提出采用椭圆断面蜗壳代替圆断面蜗壳的改造思路。以某冷却塔专用水轮机为例,在圆蜗壳的基础上,遵循蜗壳内水流周向平均速度为常数和相应截面面积相等的规律,设计了一种长短轴比为黄金比例0.618的椭圆型蜗壳,利用CFD数值模拟技术,在额定工况下对所设计的椭圆蜗壳和圆蜗壳的流场进行分析比较。结果表明,采用的椭圆蜗壳具有良好的水力性能,且椭圆蜗壳的横向控制尺寸得到了明显的减少,为今后水轮机蜗壳设计提供了借鉴。     

传统吉祥图案在多梳拉舍尔窄条花边中的应用

本文结合多梳拉舍尔窄条花边大量的实物分析与设计实践,以及对传统吉祥图案造型特点和风格类型的深入分析,针对将传统吉祥图案应用于窄条花边设计中提出了独特的思维方法。论文从造型方法和构图形式两方面对传统吉祥图案的二次设计进行了研究,指出图案造型方法有透叠造型、几何造型、制约造型、共用造型和组合造型,构图形式有平视体和立视体,并系统研究了通过压纱、衬纬、贾卡等组织体现花边层次的方法,为窄条花边设计提供了新的图案题材和设计理念。     

自适应概率神经网络及其在白酒电子鼻中的应用

为了探索电子鼻对白酒品质鉴别的可能性,利用自制的新型无线白酒电子鼻对洋河海之蓝、今世缘省接待、安徽迎驾大曲和牛栏山陈酿进行了分析.对所采集的数据进行平滑处理后提取稳态响应值和斜率值,利用主成分分析对特征向量进行降维处理,并将获得的前2个主元得分作为概率神经网络识别模型的输入参量.针对传统概率神经网络平滑因子σ单一易导致分类错误的缺陷,利用差异演化算法优化σ参数集,建立了自适应概率神经网络识别模型.实验结果表明,DE-PNN相比BP-PNN、PSO-PNN和SVM等,识别精度更高,抗噪性能更好,同时也证明了电子鼻能有效地检出不同品牌的白酒.     

新疆不同产地沙枣叶的X-射线粉末衍射指纹图谱特征及相似性分析

采集新疆不同产地沙枣叶的X-射线粉末衍射指纹图谱,运用统计学方法进行差异信息判别。结果表明,X-射线粉末衍射指纹图谱经过图谱叠加及二阶导数分析可以初步判定不同产地沙枣叶的异同,与统计分析结果基本一致。该方法操作简便、快速、准确,在中药材质量控制方面有广阔的应用前景。     

文96储气库注采井井口安全控制系统

保证地下储气库长期安全运行的关键之一是注采井的可靠运行,井口安全控制系统是气井安全生产的重要保障。储气库注采井运行过程中须承受强注、强采的工况,因而对井口安全控制系统提出了更高的要求。针对地下储气库运行特点,基于井口安全控制整体理念,从远程控制终端、井场ESD系统及井口液压控制系统等方面开展了详细研究,设计形成一套具备远程紧急关井、低压自动关井、火灾关井等多项功能的注采井井口安全控制系统。现场实践证明,文96储气库注采井井口安全控制系统具有性能稳定可靠、操作方便等特点,保障了文96地下储气库14口注采井安全平稳运行。研究结果可为油田高压气井在用井口安全控制系统优化改造、后续地下储气库注采井井口安全控制系统设计及设备选型提供参考。     

羟基磷灰石/丝素蛋白复合材料的制备

以蚕丝丝素蛋白(SF)作为羟基磷灰石(HA)沉积的模板,制备HA/SF复合粉末,用扫描电镜(SEM)、热重分析(TGA)、X射线衍射(XRD)和傅立叶变换红外光谱(FT-IR)对复合粉末进行分析和鉴定。结果表明,合成产物是HA/SF复合物,其平均粒径约为275.7 nm,其中丝素蛋白含量为17.8%(质量分数)。复合粉末经等静压成型后能够制得弯曲和压缩强度分别为19.87 M Pa和28.65 M Pa的HA/SF复合材料,以N aC l为致孔剂能够制得平均孔径约为61μm、孔隙率为40%的多孔HA/SF复合材料。     

烟道气驱模糊多目标规划研究

烟道气驱油藏生产优化中存在多个性能指标要求,且指标要求之间存在冲突的情况,难以确定最优的注采方案。分别考虑最大利润、最大产量、最少吨油成本和最少投资等条件在工况生产下的模糊不确定性问题,建立了烟道气驱的模糊多目标规划模型。引入权值将各个性能指标根据设定的侧重程度,映射到统一对称模型中,结合水平截集迭代法将该模糊多目标规划问题转化为确定性单目标问题,采用混合螺旋优化算法(HSO)求解,得到最优烟道气注入速度。结合具体油藏对该模型和求解方法进行了验证。     

基于西门子机床耦合功能的双旋轮旋压机床设计

通过对西门子840D系统中机床坐标系耦合功能特点的介绍以及对于旋压机床结构的分析,阐述了机床坐标系耦合功能在双旋轮旋压机中的应用,并给出了简单的编程举例,为用户提供了一种机床设计开发的新方法.     

多特征融合的复杂环境海洋涡旋识别

目的 海洋涡旋识别研究已成为物理海洋领域的研究热点之一。传统的海洋涡旋识别算法多是基于物理参数法、流场几何特征法以及两种方法的混合,通过设置统一的阈值对海洋涡旋进行识别。在特定环境的海域中,传统算法的识别效果较好。但引起海洋涡旋生成的环境复杂多变且具有快速运动的特性,导致其具有快速连续变化的特点,依赖专家经验进行单一阈值设置的方法存在显著的主观性和不确定性,通常会导致海洋涡旋的漏判和错判,缺乏通用性。针对以上问题,为构建具有泛化能力的海洋涡旋自动识别方法,兼顾考虑海洋涡旋的全局和局部特征,提出一种复杂环境下海洋涡旋多特征融合识别方法。方法 首先通过数据预处理对数据集进行扩充;其次提取海洋涡旋的纹理特征（GLCM）、傅里叶描述子（FD）和Harris角点特征;接着将提取的GLCM特征进行均值化,并通过主成分分析法（PCA）对FD描述子和Harris角点特征进行降维;然后将处理后的特征向量进行串行融合;最后通过分类器完成对海洋涡旋的识别。结果 实验结果表明,提出的多特征融合方法的识别率高于单一特征方法的识别率,采用DT分类算法的识别精度最高,达86.904 5%;本文方法中采用PCA降维能有效提高识别精度,FD特征经PCA降维后,识别精度从83.906 0%提高到86.904 5%,Harris特征经PCA降维后,识别精度从84.009 7%提高到85.354 7%;且对于形态多样的海洋涡旋具有良好的鲁棒性。结论 本文融合了基于SAR影像海洋涡旋的3种特征信息,包括GLCM、FD和Harris角点特征,有效克服了阈值选取以及单一特征的不足,提高了基于SAR影像海洋涡旋的识别率,本文方法适用于复杂环境下的海洋涡旋识别。