基于TFM-PBM耦合模型的离心泵内微气泡破碎合并的模拟研究

了解离心泵内微气泡的发生特性,对于优化现有基于旋转流场的微气泡发生装置的性能、提高工业废水废气的污染物去除率至关重要。在考虑气泡破碎合并的前提下,通过将双流体模型（TFM）与群体平衡模型（PBM）进行耦合,求解离心泵内气液两相旋转流场,研究了入口体积气含率（IGVF）、入口气泡尺寸对泵内气泡沿程尺寸变化、出口气泡尺寸分布的影响,并结合Luo等的破碎合并模型分析成因。结果表明,随IGVF增加,叶轮内气体聚集引起局部气含率陡升,气泡由破碎主导转变为合并主导,而后在蜗壳内气含率恢复正常,气泡又变为破碎主导,总体上出口气泡尺寸逐渐增大。另外,入口气泡尺寸对出口气泡尺寸的影响对IGVF敏感,当IGVF较低时,随入口气泡尺寸增大,出口气泡尺寸先增大后减小;而当IGVF较高时,由于泵内气体聚集,入口气泡尺寸的影响并不明显。     

蒸发器换热过程对ORC系统混合工质选择和运行工况的影响

在有机朗肯循环(ORC)系统其他部件的效率均相同的条件下,蒸发器的换热量越大,不可逆损失越小,系统的做功潜力就越大。由于混合工质的相变温度滑移与热源的温度变化具有较好的"匹配性",采用混合工质为循环工质,并使用(火积)流耗散率来描述混合工质与热源流体换热过程中的不可逆损失。结合T-Q图来分析蒸发器中混合工质与热源流体换热过程,发现混合工质与热源流体换热曲线围成的面积为(火积)流耗散率,并且分别得出了蒸发器换热量最大与不可逆损失最小的条件,以此指导系统最佳混合工质和运行条件的选择。针对确定的热源条件,在蒸发器换热量达到最大的条件下,以不可逆损失最小为目标,建立了基于蒸发器性能的系统最佳混合工质和运行条件的选择方法。采用参考文献中热源条件,筛选出最佳混合工质为R600a/R134a(0.2/0.8),在最佳蒸发器出口温度为365.75 K的运行条件下,换热量是文献中最佳混合工质的3.3倍,在系统其他部件的参数选择均相同的条件下,系统的净输出功率是文献中最佳混合工质的2.4倍。     

乐凯彩反胶片负冲效果

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不同叶轮形式下离心泵整机非定常流场的数值研究

针对无短叶片、有长短叶片和短短叶片三种叶轮的离心泵,采用非定常CFD方法数值分析了设计工况点的整机全三维流场,讨论了不同叶片形式对水泵扬程、进出口压力波动及叶片表面和中央回转面内参数分布的影响。其中,与无短叶片情况相比较,详细分析了短叶片的有无和短叶片尺寸对泵内流场的影响;并对一个压力波动周期内,由于叶片和蜗舌相对位置不同内部流场的变化给出了相应的分析结果。从动力学角度对降低水泵的振动和噪声提供了有益的分析结果。     

带无叶扩压器离心压气机的稳定性分析

结合实验数据,采用数值模拟方法对某带无叶扩压器离心压气机的性能与稳定性进行了详细分析,比较了设计点与近失速点下无叶扩压器内部的流动特征．结果表明：在发生喘振瞬间,扩压器进口最先出现了压力崩溃;扩压器进口流动特别是轮盖侧流动是导致压气机失稳的重要因素,对扩压器进口逆叶轮旋转方向的轮盖侧啧蒸汽能够提高扩压器的稳定性．     

两种智能高效预测方法及其在人机系统中的应用

提出了两种高预测效率、高泛化能力的数值计算方法,一种方法是小波神经网络（Wavelet NeuralNetwork,WNN）算法;另一种是基于小波尺度函数的WSK-SV（Wavelet Scaling Kernel-Support Vector）算法.WNN算法将小波函数与BP神经网络方法相结合,通过输入层、隐含层、输出层间的连接权重以及隐含层使用的激励函数构成了这种算法的关键技术;WSK-SV算法将小波的尺度函数与SV（Support Vector）方法相结合,使这种算法既保持了SVM（Support Vector Machine）的优点,又具有很好的泛化能力.上述两种算法都属于计算智能（Computational Intelligence,简称CI）方法并用于人机系统的性能预测.