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11.
调节阀是液压系统中尤为重要的控制元件,阀内非定常空化流动是影响阀使用寿命和控制精度的主要原因之一。建立调节阀空化图像及压力信号同步采集系统,基于时频域分析,提出皮尔逊相关系数、压力累积强度变化率、压力脉冲因子来评价调节阀内空化演变过程。皮尔逊相关系数R用来确定样本周期数量,以此来确定样本计算长度。压力累积强度变化率λ来评价扩张段空化演变速率。压力脉冲因子α评价相同工况下的扩张段空化强度。实验结果表明,在不同的入口压力或不同的入口温度下,λ随着压差或者温差增大而减小,α为持续增加;对于不同的开度,λ会随着开度先下降后增加,在开度为40%时最低,而α会持续增加。 相似文献
12.
消能减震技术能有效地提高装配式混凝土结构的整体抗震性能,改善其破坏模式。然而,目前对屈曲约束支撑装配式混凝土框架结构尚缺乏试验研究。为了获悉屈曲约束支撑装配式混凝土框架的抗震性能和破坏机理,文章进行3榀屈曲约束支撑装配式混凝土框架和1榀现浇混凝土框架的低周反复荷载试验。研究了地震作用下采用整体式和暗牛腿式预制混凝土梁柱节点的屈曲约束支撑装配式混凝土框架抗震性能,观察和记录试验现象和破坏特征,对各试件的滞回曲线、刚度退化、耗能能力、骨架曲线和延性系数等进行对比分析。试验结果表明:屈曲约束支撑装配式混凝土框架具有良好的耗能能力和延性,能量耗散系数E=1.464?1.759,延性系数?=3.02~3.61,屈曲约束支撑可以有效地提高装配式混凝土框架的抗震性能,改善其失效模式;研发的支撑与梁柱连接节点的连接构造可以有效地实现屈曲约束支撑与装配式混凝土框架在地震作用下的协同受力。文中研究成果将为屈曲约束支撑在多高层装配式混凝土结构中的设计和应用提供科学依据。 相似文献
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15.
针对调节阀内复杂的空化流动现象,研究调节阀内的空化形态特征和分布特性。建立调节阀空化图像采集试验系统,采用高速相机对空化形态进行捕捉。由于空泡的生长、溃灭等动力学行为使空泡群的密度和数量的不同,捕获的图像上灰度值的变化与空泡的演变过程之间存在相关性。该文通过空化图像中灰度值的变化来识别空化区域,且为提高分析可靠度,引入三个特征量:相似系数R确定所需样本数量、灰度变化率λ来表征空泡的动力学行为变化、平均灰度值ψ表达空化长度。根据这三个特征量,我们准确获得了调节阀内空化产生的位置、分布区域以及形态的变化。调节阀流道内空化附着区域可分为空化形成区(IR)、发展区(DR)和溃灭区(CR)。背压是影响空化附着区域形态的一个重要因素。随着背压的增加,其对空化的抑制作用比较明显,空化形成区的终点也是溃灭区的起点,即空化在流道内的分布形式仅为空化形成、溃灭这两种分布形式。此外,随着背压的增加,空化强度减弱,空化长度亦减小。 相似文献
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18.
以保鲜盒为研究对象,采用Moldflow软件对保鲜盒的浇注系统和冷却系统进行设计,对注塑过程的充填流动、冷却和翘曲进行分析,验证塑件流动情况是否良好,工艺参数设计是否合理,从而减少塑件熔接痕、气穴等缺陷。最后,对冷却系统进行了优化处理。结果表明:优化后保鲜盒盒体最高温度为101.5℃,盒盖为104.2℃,均小于成型顶出温度105.0℃,说明冷却优化合理,满足冷却需要;优化后盒体与盒盖总翘曲变形分别为2.547,2.283mm,与优化前(分别为2.696,2.652 mm)相比有所改善。 相似文献
19.
为了揭示氧化石墨烯/水泥复合净浆(GO/C)的化学收缩特性,采用体积法对不同水灰比(0.3、0.4、0.5)和不同氧化石墨烯(GO)质量分数(0wt%、0.01wt%、0.02wt%、0.03wt%、0.04wt%、0.05wt%)的水泥复合净浆试件化学收缩进行了测定。试验结果显示:随着水灰比的增加,GO/C化学收缩显著增大。同水灰比条件下掺有氧化石墨烯的GO/C试件前期化学收缩较普通水泥净浆有所下降,当GO质量分数为0.04wt%时,收缩值达到最小;在后期水化中,GO/C试件的化学收缩增长速度明显快于普通水泥净浆。分析表明,GO对水泥净浆孔结构的调控作用和对水化产物氢氧化钙晶体的键合行为是其影响水泥净浆化学收缩性能的主要原因。同时,通过收缩模型与试验值对比发现,现有的普通水泥化学收缩模型无法精准预测GO/C的化学收缩情况,因此,为考虑GO的影响,试验在吴浪模型的基础上,引入K(ξ,t)函数作为影响参数,并通过曲线拟合得到其具体表达式,从而建立起适用于GO/C化学收缩的预测模型。 相似文献
20.
近年来,自编码器和神经网络技术已被广泛研究并应用于轴承振动等工业数据的异常检测问题上,但仍存在着训练数据量大、网络参数初始化、训练效率较低、异常检测效果较差等问题。为解决上述问题,提出了一种结合马氏距离和自编码网络的异常检测方法。利用轴承振动数据特征之间具有一定相关性的特点,通过数据的马氏距离快速检测出部分异常数据,减少了自编码网络的训练数据量;用自编码器结合分类器构建自编码网络,解决了网络参数初始化问题并且显著提高了训练效率;将数据的马氏距离作为特征加入训练中提升了自编码网络的异常检测效果;在自编码器中加入稀疏性限制并构造先升维再编码的结构,增强了自编码器的特征学习能力和收敛性。实验结果表明,针对低维轴承振动数据,提出的方法较其他异常检测方法具有较好的检测效果且具有一定的稳定性和泛化能力。 相似文献