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1.
对于某些特殊应用领域的阀用波纹管,用户有对波纹管在高温工况下进行疲劳寿命型式试验的需求。由于该实验装置专业性较强,目前国内市场上暂无该类产品的销售。为了解决此问题,设计了一种高温工况下使用的疲劳试验装置,该装置能够在不同温度、不同压力条件下对波纹管进行疲劳试验。由于在高温疲劳试验过程中存在试验效率低、较常温试验条件增加安全隐患等因素。提出了以有限元仿真计算为基础,在超试验压力前提下进行常温疲劳试验替代高温疲劳试验的方法。通过试验验证该方法是可行的。  相似文献   
2.
目前国内超高压阀门波纹管的设计还无统一的设计方法,采用有限元法为基础对公称压力42MPa(2500LB)阀门波纹管进行初始设计能够降低研发成本和周期。通过工程试验检测证明采用有限元法对波纹管的设计研发具有实际指导意义。该波纹管的设计方法涉及材料选型到波纹管参数确定及定型的全过程,对超高压阀门波纹管的设计具有通用性。  相似文献   
3.
看了《中国石油企业》杂志2003年第9期罗红年先生写的《盘活人力释放活力》一文后,感觉文章很有见地,于是打电话向杂志社讨要罗先生的电活。杂志社编辑部迅速回话,使我得以很快与罗先生通上电话,与罗先生讨教了有关人力资源的绩效评估机制的具体的操作性,收益匪浅,得益于《中国石油企业》杂志。 看杂志、读报纸,不同的读者,汲取不同的知识,可谓萝卜白菜各有所爱。杂志报纸的栏目十分重要,选得要准,办得要有特色。《中国石油企业》人力资源的文章我喜欢看,她就是我的萝  相似文献   
4.
本文提出了塑料管壳式换热器结构的选择,以及对利用塑料材质制作相对于传统金属材质制作做出了性能与价格的比较,并建立数学模型和合理简化的物理模型,在尺寸不变的结构下,基于Simple算法,采用RNG k-ε方程及增强壁面函数法,求解三维N-S方程和能量方程模拟了烟气在不同材质制作的换热器壳程流动的传热过程,得出了不同材质换热器的温度场分布情况,并进行了对比分析。结果显示,忽略塑料材质的污垢热阻,选择热导率为20W/(m·k)的新型塑料材质与传统金属材质制作出的换热器换热性能相差不大。  相似文献   
5.
6.
为了研究煤化工反吹阀用波纹管失效原因,运用有限元法对波纹管进行静力学和瞬态动力学分析。与静力学分析结果对比,考虑惯性力及阻尼作用后,波纹管的最大应力有所增大,疲劳寿命下降,最大应力出现位置由波纹管中部转向阀杆端部。为了验证仿真计算的准确性,设计了专用的高温、高压疲劳试验台,实现了苛刻工况波纹管型式试验。和试验结果对比,波纹管设计寿命与真实寿命偏差30%以内,失效位置与仿真分析结果一致。根据仿真和试验结果,提出了优化阀杆端部波纹管材料及波形结构改善波纹管寿命的设计方法。  相似文献   
7.
换热器的管间距直接影响其换热效果.针对其尺寸的设计一向受到重视的问题,为改善实验周期长、条件有限的现状,通过合理的简化,建立了小尺度管壳式换热器管程流动的物理模型和数学模型,利用CFD软件FLUENT,基于结构化网格的有限体积法,运用RNG k-ε模型,在入口速度为0.6m/s及通流面积不变的情况下,分别针对三种不同结构的管程流体流动进行了仿真,得到三种结构下的流场、压力场和涡量场的分布.仿真结果表明,随着管间距的增大,管程流体流动的阻力亦有随之增大的趋势,流动趋近平稳,但换热效果随之降低,为工程设计提供了实际的依据.  相似文献   
8.
含分布式电源的改进PSO算法配电网无功优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
在电网无功供电性能优化问题的研究中,针对包含分布式电源的配电网无功优化的特点,利用一种改进粒子群算法,对含分布式发电的配电网系统进行了无功优化的计算.考虑了电网损最小、节点电压和发电机无功出力的约束作为优化目标函数,采用粒子群算法,在其速度进化方程中引入了自适应惯性权重和收缩因子以提高,并运用遗传算法中的交叉技术,对PSO算法产生的粒子进行遗传交叉运算来改善全局搜索能力,并在迭代后期将其取消来提高计算速度,仿真结果对比表明,提出的优化算法能够有效地提高电网电压质量和减少功率损耗.  相似文献   
9.
通过对孔板流量计进行管内流动数值模拟,找到了孔板流出特性较差的原因。为了得到较好流出特性的孔板,笔者设计了3种不同入口锥角的锥形孔板,通过管内模拟结果得出锥形孔板流出系数随着入口锥角的减小而增大,但增大趋势递减。最终根据模拟得到的理想孔板设计了实物节流件,分析了实验结果和模拟结果的流出系数值产生偏差的原因。并将此种改进孔板应用到实际流量测量中。  相似文献   
10.
对标准孔板进行改进,设计了一种流出特性较好的锥形孔板。将锥形孔板压差脉动特性的经验公式与经过粒子群算法优化的混核最小二乘向量机模型结合,建立了气液两相流干度的软测量模型。该模型的优点是采取径向基核函数和多项式核函数的混合核函数兼顾了局部和全局的拟合能力,且通过对传统最小二乘向量机模型的参数优化,可减少对初始点和样本数量的依赖。实验结果表明,该预测方法可行,且比未经过优化的最小二乘支持向量机模型和经过优化的单核最小二乘向量机模型的泛化能力强,具有实际工程意义。  相似文献   
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