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1.
针对膜片式电磁阀内部结构复杂、实际工况多变现象,运用计算流体力学软件对其内部流场进行了数值模拟,研究了不同膜片提升高度下电磁阀内部流量、水头损失、压力和流速的变化规律。结果表明:电磁阀流量值随压差增大相应增大,呈抛物线变化趋势,但增长幅度逐渐减弱;水头损失随流速增大相应增大,呈二次函数变化趋势,且增长幅度逐渐明显;随提升高度设计值的增大,流量值增大,水头损失减小,100%提升高度下二者达到最大值,但压力波动程度和速度变化幅度逐渐减小,100%提升高度下二者达到最小值,研究结果对膜片式电磁阀的后续优化设计提供一定参考。 相似文献
2.
本文概述了复合微生物肥料的研究现状,介绍了复合微生物肥料的生产研发进程,深入研究了复合微生物肥料的作用机理,并阐释了施用复合微生物肥料的注意事项。文章具有一定的参考价值。 相似文献
3.
为提高低碳铝碳耐火材料的力学性能,以≤1 mm的棕刚玉、Si粉和Carbores’P为原料,外加纳米NiO为催化剂,制备Al2O3-C基质试样,利用XRD、SEM、激光拉曼光谱研究纳米NiO对Carbores’P炭化产物的影响。以棕刚玉(粒度为5~3、3-1、≤1 mm)、电熔白刚玉粉、Si粉、鳞片石墨、Carbores’P、纳米NiO为原料制备低碳Al2O3-C试样,研究纳米NiO掺杂Carbore’P对试样力学性能的影响。结果表明:1400℃埋碳热处理后,添加纳米NiO能提高基质的石墨化度,促进碳纳米管和SiC晶须的生成;正是由于它们的生成,提高了Al2O3-C试样的致密度、常温强度和断裂前的位移量,使试样韧性增强。 相似文献
4.
6.
目前,各种群智能优化算法涌现且各有特色、性能各异、普适性不强、在开采沉陷领域应用较少,更为重
要的是,众多学者面对该类算法,无法有效选择最优算法进行开采沉陷研究。 常见的群智能优化算法中狮群算法( Lion Swarm Optimization,LSO)、蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)、人工鱼群算法(Artificial Fish School Algorithm,AFSA)具有
不同的特征,且在概率积分参数反演中鲜有应用。 为此,将上述 3 种群智能优化算法引入概率积分参数反演中,并从
抗随机误差性能、抗粗差干扰性能、观测点缺失的抗干扰性能、参数波动性和全局搜索性能等几个角度对群智能优化
算法进行研究分析。 模拟试验及工程实例分析表明,上述 3 种群智能优化算法均满足应用精度要求。 LSO 算法在抗
随机误差干扰影响、观测点缺失的抗干扰能力方面以及参数结果总体波动性方面相对于 BA、AFSA 算法有一定优势;
BA 算法在抗粗差干扰能力方面优于 LSO、AFSA 算法;在全局搜索性能方面,随着反演参数解空间范围扩大为原来的
2 倍后,用 AFSA 算法反演概率积分参数的精度优于 LSO、BA 算法。 通过详细比较分析,总结了上述 3 种算法在开采
沉陷中的性能表现,可为有效选择合适的群智能优化算法进行概率积分参数反演提供参考。 相似文献
8.
9.
针对摩擦对方柱体镦粗过程的影响,采用刚塑性有限元方法进行了研究,分析了方柱体镦粗过程中的等效应变、材料破坏值、截面形状和载荷。研究结果表明,摩擦对等效应变和材料破坏值的影响较大,摩擦因数越大,等效应变和材料破坏值的分布越不均匀,导致力学性能也越不均匀。此外,摩擦的存在导致鼓肚现象,摩擦因数越大,鼓肚现象越明显。 相似文献
10.