混合元件数对SK型静态混合器流场特性的影响

以SK型静态混合器为对象,运用激光多普勒测速仪对混合器内流场进行测量分析,研究混合元件数对混合器内速度分布和湍动性能影响。结果表明：在扭旋叶片作用下,流体在混合器内的速度会重新分布,湍动会被强化,这一过程主要在前3个混合元件中实现,且湍动逐渐增加,但增加速度逐渐减弱,第1个混合元件强化作用最为显著,进入第4个混合元件后基本达到稳定;当混合叶片数量超过3个以后,对流体湍动的强化基本达到混合器强化能力的极限,继续增加元件数量不能提高流体的湍动程度,但可以维持这种湍动。     

一种自动分割图像颜色的算法

图像颜色分割是图像处理的一项技术。本文提出一种基于直方图采用磨光技术的自动分割图像颜色的算法。通过给定图像的颜色数，经过磨光算法处理，自动确定图像的中心色及分割限，准确地归并图像颜色。此算法可适用于黑白或彩色图像的处理。     

可调频率的电流型宽输入范围的IC-LTC3805-5

负电压降压转换器越来越多地应用于对负电压进行降压,LTC3805-5是一款基于反激式驱动的电流模式控制器。文中首先介绍了该器件的内部电路,随后对基于LTC3805-5的应用设计进行分析,对芯片应用设计中涉及的主控环路、起动、保护及供电等问题进行了阐述,最后给出了芯片的典型应用。     

三维凹壁面切向射流流动特性分析

在立式圆筒体分层器内设置半圆形截面切向入口，形成三维凹壁面切向射流，以提高非均相物料机械分离效率。为了揭示三维凹壁面切向射流流动机理，利用示踪剂浓度实验和大涡模拟研究了凹壁面切向射流流动特性，并对浓度场沿流向和展向扩展进行了评价。研究结果表明，示踪剂浓度半值宽随着入口Reynolds数的提高扩展范围增加，流向扩展率为0.019～0.033，展向扩展率为0.079～0.161。在离心力作用下，入口周向60°范围内浓度半值宽沿流向收缩至射流宽度的2/3。圆筒体内壁面存在多个周向滚动发展的流向涡旋，但无展向涡旋。切向速度半值宽和涡量边界值在流向涡旋中心位置出现峰值，展向无明显波动。入口周向180°范围内，未发现二次流涡旋，沿射流流向的切向速度半值宽与圆筒体半径之比小于0.1，未达到离心不稳定性二次流的形成条件。凹壁面切向射流有效降低了涡旋对分层器内主流体的扰动。     

基于有限元的三瓣式快开容器上卡箍应力分析

采用ANSYS软件对特定三瓣式卡箍快开压力容器的卡箍进行了有限元模拟,并进行了应力强度评定,结果表明开环与卡箍连接处和卡箍凸耳与卡箍连接处为高应力区域,应力强度最大点出现在卡箍凸耳与卡箍连接的断面上;在卡箍中部的内部环面与卡箍唇部的内部面上的应力也比较大,并对有限元模拟结果进行了实验验证,验证结果表明有限元分析结果是可靠的,可为三瓣式卡箍压力容器的设计提供参考和依据。     

基于有限元的齿啮式快开容器上法兰结构优化

采用ANSYS软件对某齿啮式快开容器的罐盖法兰进行了有限元模拟,并进行了应力强度评定,结果表明齿的上表面齿根处及封头与法兰连接处为高应力区域。分析了啮合齿宽、啮合齿厚、法兰径向宽度、法兰轴向高度、封头厚度及封头与法兰连接处过渡圆半径等结构参数对罐盖法兰的应力特性影响,并依据影响结果对罐盖法兰结构尺寸进行了优化,优化后罐盖法兰应力满足应力强度要求,为罐盖法兰的设计提供了参考和依据。     

导数估计的一种新方法

在曲线曲面造型中,许多情况下都需要估计某些点的导数.为了获得精度更高的曲线曲面造型,提出了一种导数估计的新方法,即通过对使用Bessel导数估计方法得出的估计值进行修正来得到导数估计值,同时给出了方法的计算公式及其参数计算公式的推导,并对算法作了简要分析.最后通过实例测算比较分析了几种方法的精确度和插值曲线绘制结果.     

泡桐属植物花粉不同处理方法的扫描电镜观察

采用干燥器干燥和常规生物电镜样品制备两种方法,分别对白花泡桐、川泡桐、毛泡桐和台湾泡桐4种泡桐的花粉进行处理,用扫描电镜对两种不同处理后的4种泡桐花粉进行观察,结果表明:相比于常规生物电镜样品制备,直接采用干燥器干燥法制样,会导致花粉产生明显的变形。实验结果可为相关研究提供参考信息。     

砂型、砂芯排气工艺在大型铸钢件中的应用

介绍了大型铸钢件砂型、砂芯排气的重要作用及排气系统的工艺设计和应用。根据大型铸钢件的实际生产经验,对造型原辅材料质量指标的控制、砂型烘干工艺、工装出气孔设计、排气通道及排气方法等方面进行归纳总结,形成了机架、汽缸等大型铸钢件科学、合理的砂型、砂芯排气工艺,完善了大型铸钢件的铸造工艺设计,提升了大型铸钢件的质量。     

基于深度学习的代理模型在实际气藏三维模拟中的应用

应用基于深度学习的代理模型进行油气藏模拟是油气藏仿真研究的一个新方向。针对高精度全阶油气藏模拟速度慢的问题,采用一种基于深度学习的嵌入式控制框架（E2C,Embed to Control）模型,通过“编码器+线性转化模型+解码器”的架构构建深度学习网络,将原始时刻的压力场、饱和度场数据与井控约束条件相结合来演化出新时刻的场数据。以南海东部番禺35-1气田为例,测试E2C模型与传统数值模拟器模拟结果的差别。测试结果显示E2C模型误差较小,其中饱和度场的相对误差小于5%,压力场的平均相对误差为8%;在相同的CPU条件下,E2C模型运行100次算例时间为16 s,比传统数值模拟器（运行时间为6 000 s）快375倍。实际应用结果表明E2C模型在保证模拟精度的条件下可以大幅度提升模拟速度。