神经网络用于振动磨阻尼特性的识别

振动磨作为超微颗粒制备的一种方法,其阻尼特性非常复杂。本文应用神经网络的高度学习能力和非线性映射能力,对振动磨的阻尼特性进行了研究,得出了颗粒的摩擦系数、恢复系数、粒度和振动水平是影响系统阻尼的主要因素的结论。     

空气冷却器脉动流诱导管束振动的研究

为探究脉动流对空气冷却器内部管束振动的影响,以空冷器轴侧截面为研究对象,建立二维流场数学模型,借助FLUENT软件模拟流场在一个周期内速度和压力的变化趋势,通过用户自定义函数(UDF)改变入口速度方程中激励频率的大小,分析其对管束升、阻力系数的影响,进一步探究管束沿X和Y方向的幅值变化及其运动轨迹。结果表明:不同激励频率下脉动流对换热管升力、阻力系数的频率及幅值均有一定影响;激励频率为80 Hz时,换热管沿X和Y方向的振幅均明显高于其他激励频率工况。因此,在实际生产中,应避免结构频率与脉动流频率范围相接近。     

切流式旋风分离器的结构对颗粒分离的影响

切流式旋风分离器以其结构简单、成本低廉、制造方便,又可耐高温、高压而广泛地应用于石油、化工、冶金、食品、医药等行业中,用于气固相分离,特别是去除含尘气相物料中的粉尘颗粒以及熔炼炉、干燥器的尾气除尘。     

(La,Sr)CoO_3薄膜的制备及其光催化特性研究

为研究薄膜的光催化特性,通过金属有机配合物前驱体热分解制备(La,Sr)CoO3(LSCO)薄膜,采用热分析研究其热分解过程,通过X射线衍射进行物相分析,并制备ZnO纳米棒-单层LSCO薄膜复合结构,进行降解甲基橙有机模拟污染物实验。结果表明,在焙烧温度为550℃时可以得到质量较好的LSCO薄膜,且LSCO具有良好的结晶性;光催化降解实验证明LSCO能提高ZnO纳米棒的光催化活性,提高有机污染物的降解率。     

模拟退火改进的神经网络算法及其在振动分析中的应用

将传统的反向传播算法(BP算法)神经网络模型结合模拟退火算法及最佳保留原则,提出一种改进的神经网络模型,并将改进之后的网络模型应用于对颗粒碰撞阻尼的分析。训练仿真结果显示:改进后的算法与传统的BP算法、LM算法相比具有更高的可靠性,更快的收敛速度,仿真结果与实验结果更接近。用训练好的模拟退火神经网络模型对颗粒碰撞阻尼的激振频率、填充率和振幅有效值等参数进行了仿真,得到了系统在低频阶段颗粒粒度、填充率和振幅有效值之间的关系。     

振动磨支架的动载荷分析

将振动磨支架简化为单自由度理想的力学模型，通过应力分析建立支槊在激振力和静载荷作用下，危险截面上的最大动应力方程以及在对称循环的交变应力下支架的疲劳强度。理论和实践证明，支架在动载荷作用下最大应力明显增加，强度削弱，在交变载荷下危险截面容易出现疲劳裂纹。本文为振动质体的设计提供借鉴。     

针状ZnO纳米薄膜的制备及其光致发光性能

以Na OH为辅助试剂,利用室温机械研磨结合超声振荡和滴注法,在硅基底上将普通商业锌粉制备成了针状纳米Zn O薄膜,并对其物相结构、形貌和光致发光光谱进行了表征。研究了Na OH浓度、锌粉机械研磨时间、碱性试剂类型、基底类型等对针状纳米Zn O生长的影响并提出了其生长机理。研究表明,0.036 mol/L的Na OH、锌粉研磨时间1 h、(111)取向的Si基底,最适宜生长高长径比的针状纳米Zn O结构,所制备的薄膜具有良好的光学性能,对于纳米光电子器件的发展具有参考意义。     

超声化学法合成Zn_5(OH)_8Cl_2·H_2O以及高温转化ZnO和光催化性能研究

在室温条件下,以锌粉1g、四氯化碳10mL和纯净水2 mL为比例,使用超声法制备出了Zn5(OH)8Cl2·H2O纳米片。探究了超声环境下Zn5(OH)8Cl2·H2O的生长机理,并对产物的形貌和结构进行了表征。研究了温度对Zn5(OH)8Cl2·H2O转化为ZnO的影响,发现产物在600℃下完全转化为六方结构纤锌矿ZnO,且高温有助于规则ZnO六方棱柱晶体的形成。使用Zn5(OH)8Cl2·H2O对初始浓度为20mg/L的甲基橙溶液进行光催化降解,结果表明,在15min时降解效率达到98.63%,30 min完全降解。     

膨胀石墨/纳米氧化锌/锌复合电极材料的超级电容器性能

以膨胀石墨为原料,与滚压振动磨预处理得到的纳米锌粉混合,超声分散24h制备膨胀石墨-纳米氧化锌及锌的复合电极材料(EG/ZnO/Zn)。采用X射线衍射仪(XRD)、场发射扫描电子显微(SEM)、场发射透射电子显微镜(TEM)、拉曼光谱分析仪(Raman),对材料的微观结构及成分表征。结果表明,复合材料中含锌和氧化锌,纳米锌粉颗粒和氧化锌纳米棒在膨胀石墨表面和层间分散良好,其中氧化锌纳米棒呈现出六方晶系纤锌矿结构,其直径大约为20nm。利用电化学循环伏安和恒电流充放电对材料进行电化学电容性能测试,表明经处理的复合电极材料在0.1A/g的电流密度下有明显的赝电容特性,比电容达147F/g,其赝电容来源不只是欠电位沉积的化学吸附,还有氧化还原反应。     

基于模拟退火改进的神经网络算法在颗粒碰撞阻尼研究中的应用

振动问题的普遍存在,使得对振动的研究极为必要。振动分析中建立的系统阻尼的目标函数往往比较复杂,影响因素众多,很难用传统数学建模的方法建立模型,传统的神经网络分析和模拟也很难得到建模问题的全局最优解。为此,将传统的反向传播算法（BP算法）神经网络模型结合模拟退火算法及最佳保留原则,提出一种改进的神经网络模型,得出了颗粒粒度、颗粒填充率和系统阻尼之间的关系。