新型螺旋流换热器优化设计

提出了一种新型螺旋流管壳式换热器,以螺旋角、搭接度和壳侧入口速度作为设计参数,努尔数和壳侧压降作为目标函数进行了优化设计。研究结果表明,努塞赛尔数和壳侧压降与螺旋角为负相关,与搭接度和壳侧入口流速为正相关。优化得到一组Pareto最优点,结果与数值模拟高度一致,相对误差仅有±3%。另外,得到了努赛尔数和摩擦系数的经验关联式,结构参数首次以修正因子的形式被拟合到经验关联式中。努赛尔数和摩擦系数的调整决定系数分别为0.943和0.999,表明拟合结果正确可靠。     

某人工生态湿地改造项目优化设计

以某人工生态湿地改造项目为例,分析了该生态湿地现状水质净化效果,探讨了湿地方案设计、运行及管护方面存在的问题。通过对原方案认真研究及现场实际查勘,分别从工艺、植物配置、结构、湿地运维等方面优化设计方案,并强调应加强湿地后期维护与管理,使湿地长期、有效、稳定发挥净化功能。     

低通滤波器在旋转导向钻井工具控制系统的应用

针对双偏心环指向式旋转导向钻井工具控制系统控制输入信号抖振的问题,设计了一种基于低通滤波器的滑模控制器。首先构建其动力学方程,然后给出了基于低通滤波器的滑模控制器的设计方法。仿真结果表明,所设计的控制器不仅能跟踪给定轨迹,而且能有效的消除输出信号抖动,对实际工程具有重要价值。     

基于MATLAB的塑料模具浇注系统的优化设计

利用MATLAB软件对放大镜塑料制品的模具浇注系统进行优化设计,对塑料成型的浇注系统的工艺参数和模具结构进行优化,从而提高放大镜塑料制品的合格率.     

基于经验小波变换的旋转导向钻井工具故障检测技术

为实现对钻井工具故障的精准检测,引进经验小波变换技术,设计旋转导向钻井工具故障检测方法。根据钻井工具的现场作业条件与实际工况,在其钻头安装传感器,用于实时采集旋转导向钻井工具的作业信号,将信号划分为高频与低频两种信号,按照规范对信号去噪处理;引进经验小波变换法,根据信号在空间中的频谱特点,采用自适应划分的方式,构建一组与旋转导向钻井工具作业适配度较高的正交小波滤波器,通过对原始信号调幅、调频的处理,提取钻井工具故障信号特征;采用建立旋转导向钻井工具作业面组合测量模型的方式,辨识钻井工具在作业中的故障状态。设计对比实验证明：设计的检测方法实际应用效果良好,该方法可以精准检测到旋转导向钻井工具在作业中的故障信号。     

螺旋芯棒吹膜机头的优化设计

运用有限元分析软件PLOYFLOW对螺旋芯棒机头流场进行模拟计算,提出轴流周向角的概念,将其作为衡量机头混合性能的指标,用正交设计方法对结果进行分析,得出了机头几何参数芯棒锥角、螺旋消退角、螺旋升角和螺槽深度对机头混合性能的影响,并对机头参数进行优化,得到机头设计的最优几何参数组合。     

基于MATLAB的注塑机合模机构优化设计及系统开发

根据注塑机五点斜排双曲肘合模机构设计要求,建立合模机构优化数学模型,确定参数化设计流程,基于MATLAB开发注塑机五点斜排双曲肘合模机构优化设计系统。案例分析表明,该系统不仅能完成合模机构系列化设计,而且优化后的合模机构工作性能得到提升,提高了设计人员的工作效率。     

圆柱壳开孔接管的疲劳强度分析及结构优化设计

设备接管长期在循环载荷作用下,会产生疲劳开裂破坏。对于疲劳结构的设计,一般采用分析设计方法进行详细的应力分析来获得交变应力强度幅,进而进行疲劳强度评定。首先根据分析设计标准JB 4732—1995(2005年确认)确定了壳体的初始厚度,然后基于APDL语言建立了壳体与接管连接结构的三维全模型,并对其在设计工况与操作工况分别进行了应力强度分析与疲劳强度评定,结果发现结构满足应力强度要求,但不满足疲劳强度要求。通过调整接管的壁厚以及倒角尺寸,直到结构满足疲劳强度要求;同时也分析了接管内伸结构,该结构可以节省材料,提高疲劳寿命。     

一种新型管道外保温结构的优化设计

目前,国内石化行业上正在使用的管道外保温结构简单,安装工艺简陋,导致实际保温效果达不到理论要求,密封性和气密性也达不到管道保温的工艺要求。为改进石化行业现有管道外保温结构的缺点,发明了一种新型组合式管道外保温组件的优化设计,其组合式管道保温组件在石油天然气管道上可直接安装,安装完成后可以很好地达到保温标准,管道内的散热损失远低于现行保温技术,既节能环保,结构简单,又便于安装,可以循环使用,具有工程造价低等优点。该设计在辽化炼油厂进行的小试取得了非常好的效果,能够为石化行业的管道保温结构的优化起到很好的示范作用。     

螺杆设计方法探讨及在果筐注射机螺杆设计中的应用

介绍了作者设计果筐注射机专用波状螺杆的心得,以此说明设计螺杆的一种思路.借助于相似理论,给出了不同型号果筐注射机专用波状螺杆的设计准则.     

挤出机螺杆熔融段的优化设计

讨论了挤出机螺杆熔融段的优化设计问题。以单位产量能耗最小为优化目标 ,建立简化的挤出机熔融段螺杆优化设计的数学模型 ,应用复合形法求解。结果表明 ,计算所得熔融段起、末端的螺槽深度、螺纹顶宽度和螺纹升角均位于或接近文献中所建议的最佳取值范围     

挤出机螺杆计量段的优化设计

讨论了挤出机螺杆计量段的优化设计问题。应用粘性流体动力学基本方程，分析了聚合物物料在螺槽中的流动。以单位产量能耗最小为优化目标，建立简化的挤出机计量段螺杆优化设计的数学模型，应用约束随机方向法求解。结果表明，螺槽深度、螺纹棱顶宽度、螺纹棱顶与机筒间隙和螺纹升角均位于或接近于献中所建议的最佳取值范围。     

PVC螺旋输送器的设计与制造要点

介绍了PVC生产过程中所用螺旋输送器的结构及其设计和制造要点.     

橡胶空气弹簧隔振设计及性能分析

橡胶空气弹簧是气囊减振器,随着各种精密仪器的广泛应用,这些精密仪器的使用对外界环境的要求也越来越高.在隔振方面,用橡胶空气弹簧进行隔振,减少了外界环境对各种精密仪器的影响.本文具体剖析了橡胶空气弹簧的隔振设计和隔振性能,表明橡胶空气弹簧在一些高精度仪器、工业设备以及车辆上的一些隔振设计是合理可行的.     

轮胎带束层裁断机裁刀装置的改进

此裁刀装置主要应用在半钢子午线轮胎带束层裁断机方面,是在现有轮胎带束层裁断机裁刀装置的基础上,对上刀压板、下刀座、弹簧压板及裁刀安装尺寸进行了改进,有效的防止了下刀座产生移位及裁刀变形。保证了上刀与下刀的正常裁切,从而发挥裁刀最大使用次数,提高工作效率,降低裁刀维护费用,提高产品质量,减少废料发生。     

盘式螺杆微注塑机动盘结构优化研究

为了提高盘式螺杆微注塑机的塑化性能,通过多物理场建模仿真软件对其塑化过程进行了数值模拟,并对其动盘进行了结构优化.首先对动盘的结构参数进行了理论分析,然后对参数改变后的结构进行仿真计算与分析,探究各参数对塑化性能的影响规律,最终结合各参数对塑化性能的影响能力,考虑盘式螺杆实际情况设计出了动盘优化结构.结果表明,采用通过...     

挤出机螺杆直槽式屏障混炼元件的优化设计

研究挤出机螺杆直槽式屏障混炼元件的优化设计问题。根据粘性流体流动基本方程。以单位产量能耗最小为优化目标,建立简化的挤出机螺杆直槽式屏障混炼元件优化设计的数学模型，并应用复合形法求解，确定剪切长度、剪切问隙、屏障长度和屏障槽数等主要几何参数。本研究优化结果均在文献所建议的最佳取值范围内。     

基于CADWorx软件弹簧支吊架设计的探讨

介绍弹簧支吊架的类型、特点,结合CADWorx设计软件,在管路设计上对弹簧支吊架进行模拟分析、构建模型等,用来解决PET纤维工程中的实际问题。为管道设计能力的提高,及管路应力分析提供了解决方案。     

Graph machine learning for design of high-octane fuels

Fuels with high-knock resistance enable modern spark-ignition engines to achieve high efficiency and thus low CO₂ emissions. Identification of molecules with desired autoignition properties indicated by a high research octane number and a high octane sensitivity is therefore of great practical relevance and can be supported by computer-aided molecular design (CAMD). Recent developments in the field of graph machine learning (graph-ML) provide novel, promising tools for CAMD. We propose a modular graph-ML CAMD framework that integrates generative graph-ML models with graph neural networks and optimization, enabling the design of molecules with desired ignition properties in a continuous molecular space. In particular, we explore the potential of Bayesian optimization and genetic algorithms in combination with generative graph-ML models. The graph-ML CAMD framework successfully identifies well-established high-octane components. It also suggests new candidates, one of which we experimentally investigate and use to illustrate the need for further autoignition training data.