Selection of Technological Bases in Manufacturing

The role of the following factors in the selection of technological bases for manufacturing is considered: the accessibility of the machined surfaces; their parameters and dimensional relationships; their position relative to the forces acting; and the uniformity of the margin distribution.     

自愈合橡胶材料研究进展

具有自感知、自诊断、自愈合功能的智能聚合物材料是高分子科学领域的前沿材料之一。介绍了自愈合橡胶材料的自愈合机理,综述了自愈合橡胶材料的分类、特性和发展概况,展望了其应用及发展前景。     

不同工质回路热管负载功率变化下的质量流量特性

为了进一步提高回路热管仿真精度并丰富回路热管实验研究方法，本文对回路热管瞬态传质进行实验研究。使用高精度质量流量计分别对以丙酮、乙醇、丙烯为工质的回路热管进行不同负载功率下的质量流量测量研究。结果表明：启动阶段，热负载10W时，丙烯回路比丙酮回路热管启动快，且两者的温度稳定均滞后于质量流量；稳定阶段，随着热负载功率增大，不同工质的回路热管的平均质量流量均线性增长，而瞬态质量流量则持续波动，其质量流量波动幅度均呈现先减小后增大的趋势。质量流量波动幅度会受到气体工质的可压缩性与作用在毛细芯内部上的热量的共同影响。通过频谱分析发现，液相质量流量波动还会受到冷凝器两相区的影响。高热负载下，作用在毛细芯内部上的热量占主导地位，质量流量波动加剧，同时出现周期性大幅波动，且其波动频率随着热负载增大而增大。     

耦合膜分离的新型CO2低温捕集系统性能优化

CO₂捕集作为温室气体排放控制的有效手段已成为重要研究课题。作为新兴捕集技术之一，低温CO₂捕集因产品纯度高、无附加污染等优势受到关注。然而，该技术能耗和捕集率对于气体中CO₂浓度十分敏感，对于高CO₂浓度气体可获得较高的CO₂捕集率和较低能耗水平。基于此，本文提出了耦合膜分离的新型CO₂低温捕集系统，通过膜材料选择渗透性实现待捕集气体CO₂浓度主动调控，并在最优浓度下进行CO₂低温捕集。首先基于不同传统低温捕集系统特点，对比分析了不同耦合系统模式，从而确定了最优耦合系统结构。针对最优耦合系统进行了运行参数优化，并分别基于实现系统捕集能耗最低与捕集率最高的目标，获得了膜渗透侧CO₂浓度与进气CO₂浓度间的关系式，为该耦合系统中膜组件选型提供指导。研究表明，本文提出的耦合系统捕集能耗为1.92MJ/kgCO₂，相比于传统单一低温系统捕集能耗可降低16.5%。     

基于材料力学性能的最低设计金属温度曲线分析

铁素体钢在低温条件下存在明显的韧脆转变现象。为防止脆断事故的发生,需要确定铁素体钢制压力容器的最低使用温度。针对ASME中的A^D四条冲击豁免曲线,对应地选取了4种材料,基于材料实际的屈服强度和参考温度,按照ASME中豁免曲线的计算方法,计算得到4种材料的最低设计金属温度曲线,并与对应的A^D曲线对比,定量地分析ASME中豁免曲线的保守性。结果表明,ASME中的豁免曲线相对于材料自身的最低设计金属温度曲线保守性较大;韧性相近的材料被划分到不同的豁免曲线,使得韧性富裕量差异较大,对于某些材料,其断裂韧性被低估。     

自然循环窄矩形通道内过冷沸腾两相摩擦阻力特性

采用去离子水作为实验工质，在低压低流速自然循环工况下开展了单面加热可视化窄矩形通道内的过冷沸腾摩擦阻力特性实验研究。实验中测量了实验段内的压降数据，并通过高速摄影仪拍摄了窄矩形通道内的气液两相图像，提出了过冷沸腾条件下的两相摩擦压降的剥离计算方法。基于本实验中获得摩擦压降数据，对分别基于均相流模型和分液相模型的经典两相摩擦压降计算关系式进行了评估，实验结果表明：采用不同等效黏度计算方法的均相流模型计算结果比实验值明显偏小；而分相流模型中，Sun and Mishiba关系式和Tran关系式均能够较好地预测摩擦阻力，计算值与实验值的平均相对偏差在±15%以内。结合实验数据，以分相流模型方法为基础，考虑全液相Reynolds数、Martinelli参数和Laplace数的影响，获得了计算分液相折算系数的经验关系式，与实验数据符合较好, 平均相对误差在10%范围内。     

Maximum likelihood-based adaptive differential evolution identification algorithm for multivariable systems in the state-space form

Parameter estimation plays an important role in the field of system control. This article is concerned with the parameter estimation methods for multivariable systems in the state-space form. For the sake of solving the identification complexity caused by a large number of parameters in multivariable systems, we decompose the original multivariable system into some subsystems containing fewer parameters and study identification algorithms to estimate the parameters of each subsystem. By taking the maximum likelihood criterion function as the fitness function of the differential evolution algorithm, we present a maximum likelihood-based differential evolution (ML-DE) algorithm for parameter estimation. To improve the parameter estimation accuracy, we introduce the adaptive mutation factor and the adaptive crossover factor into the ML-DE algorithm and propose a maximum likelihood-based adaptive differential evolution algorithm. The simulation study indicates the efficiency of the proposed algorithms.