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1.
由于尾气传热性能差,尾气余热热电转换系统中常采用具有强化换热结构的尾气换热器,其中,锯齿错列肋片式是常见型式之一.但如何平衡传热性能和流动阻力实现对换热器内部结构和整体尺寸的优化,使得热电系统获得总的净输出功率最大,是值得研究的内容.但现有成果均是基于限定尺寸结构,对换热器局部尺度及热电性能进行分析,没有针对强化换热器的整体优化结构和最大净输出功率展开研究.建立基于汽车尾气余热回收的热电转换数值模型,结合场协同理论,分析锯齿错列肋片式尾气换热器内部肋片结构对热电功率的影响.此外,综合考虑传热性能与流动阻力的平衡,以热电转换最大净输出功率为优化目标,对热电模块结构进行优化,并获得热电系统的相应最优性能.研究结果表明,固定热电模块尺寸时,净输出功随肋片高度增加明显增加,但受肋宽影响较小;对热电模块尺寸进行优化时,肋高和肋宽的变化均对热电模块的最优尺寸产生较大影响,单位面积最大净输出功随肋宽增加而明显降低,但受肋高的影响较小. 相似文献
2.
3.
提出了一种顶置蓄冷板的冷库,在冷库融霜的过程中,通过试验研究对比分析了在有无蓄冷板,制冷风机有无霜层4种工况下,融霜热对冷库温度场的影响。研究结果表明:融霜过程中,安装蓄冷板的冷库各截面温度都低于无蓄冷板冷库的截面温度;制冷风机有霜状态下,安装蓄冷板冷库的库温波动比无蓄冷板时减小2.49 ℃,融霜能耗增加1.36%;制冷风机无霜状态下,安装蓄冷板冷库的库温波动比无蓄冷板时减小2.92 ℃,融霜能耗增加1.81%;通过对比可知,在冷库顶部安装蓄冷板可以有效的减小融霜过程中库温的波动,提高冷冻食品的品质。 相似文献
4.
以工程项目为视角,对工程造价管理的技术要点进行重构。提出以建设单位为龙头,调动建设项目全体参与者;以实现节约项目一次性投资(建设期投入)和项目全寿命的经济性预期,力争项目参与各方利益最大化为目标,运用计划、组织、领导、控制等管理手段,对工程造价进行全过程、全方位、全要素和目标协同管理,以尽可能地降低工程造价,实现预定的经济效益。 相似文献
5.
6.
针对工程管理专业在管理类课程实践教学环节薄弱的情况,提出了如何设计和实践综合性实训项目-工程项目管理沙盘模拟。文章论述了工程项目管理课程实践教学的重要性和难点,介绍了工程项目管理沙盘基本原理,阐述了工程项目管理沙盘模拟的设计环节及操作过程。 相似文献
7.
用分布参数法建立数学模型,对CO2冷风机在高温工况下进行仿真模拟计算。分析计算了管内制冷剂侧的传热特性,以及管间距与翅片间距对换热系数和压降的影响。结果表明,由于随着干度的增加,管内CO2流型不断发生变化,管内侧换热系数和压降也随之变化。在设计冷风机时,应综合考虑翅片间距与管间距对冷风机总换热系数及空气侧压降的影响。 相似文献
8.
目前许多学者致力于研究低温保存过程中生物组织材料的力学性能。在冷灌注过程中,内部温度的不均匀导致组织产生热应力,对生物组织造成损伤。为了更好地了解这一现象,研究重点定量考察温度与线性热膨胀系数和杨氏模量的关系,并应用一种新的方法测量肾脏组织在降温过程中产生的热应变。这种方法是利用低温显微系统获取不同降温速率下的肾脏组织图像,然后应用Vic-2D软件分析肾脏组织在特定温度和参照温度下所拍图像之间的微小形变,从而获得热应变数值。而杨氏模量是利用静态拉伸法测定不同温度下组织应力及应变,拟合出其杨氏模量数值。实验结果显示在0~20℃内,线性热膨胀系数是随着温度的降低而升高的;而杨氏模量在这个温度范围内保持恒定。 相似文献
9.
钢件镀镍前的电化学抛光工艺对镀层性能有较大影响。以低碳钢Q235A为基材,研究电化学抛光工艺参数对镍镀层性能的影响规律,探讨了在低碳钢表面制备性能优良的镀镍层的较优工艺。首先选择4组、每组2件样品,研究电化学抛光中有、无磁性搅拌对镍镀层的影响。在此工作基础上,采用正交试验,选择16件样品研究磁性搅拌下抛光工艺参数对镀层的影响。用数显外径千分尺测试镀层厚度、表面轮廓测量仪2302A测量表面粗糙度值Ra、纳米压痕仪Nano Indenter XP测试镍镀层的弹性模量及硬度。结果显示:电化学抛光时加磁性搅拌可以使镀层表面光滑、镀层增厚;电化学抛光电流密度对镀层表面粗糙度影响较小,但对镀层厚度、弹性模量及硬度的影响很大;而电化学抛光温度、抛光时间对镀层表面粗糙度、镀层厚度的影响与抛光电流密度有关。在其他条件相同的情况下,选择抛光时间15 min、电流密度30 A/dm2,抛光温度为65℃时得到的镍镀层弹性模量、硬度可以达到最大值。 相似文献
10.
关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要研究方向之一。频繁项集的挖掘是关联规则挖掘的第一步,也是最重要的步骤。FP-Growth(Frequent Pattern-Growth)算法因其挖掘效率以及空间复杂度方面的优势被广泛应用于频繁项集挖掘任务中。面对海量数据,FP-Growth算法挖掘效率变得极低甚至失效。在Hadoop大数据平台上实现的基于MapReduce框架的并行FP-Growth算法——PFP算法解决在处理大规模数据时传统算法失效的问题,但是由于其将每次执行之后的中间结果输出到磁盘,降低算法执行效率。为提高并行FP-Growth算法执行效率,提出一种基于Spark的SPFPG算法。该算法运用负载均衡思想对分组策略进行改进,综合考虑分区计算量和FP-Tree规模两个因素,保证每个组之间负载总和近似相等。在Spark上实现FP-Growth算法——SFPG算法的基础上,实现优化后的SPFPG算法。实验结果表明,SPFPG算法相比SFPG算法挖掘效率更高,且算法具有良好的扩展性。 相似文献