RTM二维径向流动模型的理论概况及研究

综述了牛顿流体在放置了各向同性和各向异性预制件的RTM平板模具中二维径向恒流和恒压渗流的流动模型.对各个模型的可测量物理量之间的关系通过求解其解析解进行了必要的拓展补充推导和研究分析,对传统的二维解析方程进行了拓展和改进,提供了在不透明模具中测定渗透率的方法.即在恒流条件下利用压力传感器和恒流泵测定预制件的二维渗透率;或者在恒压条件下利用数字流量计和压力表测得二维渗透率.这些解析解的关系式也可用于实验预估模具中的压力分布及充模时间等.     

回转窑筒体激光测量系统的研制

熟料回转窑系统是冶金建材行业等部门的重要烧成设备。在窑的长期生产过程中,有时由于窑体衬砖的脱落引发"红窑"事故,窑筒体会发生永久性径向变形。变形后重新砌上的衬砖粘附性较差,容易再次脱落,     

径向导叶与流道式导叶性能分析与试验

以某一参数的阶段式多级泵的导叶为研究对象进行研究。通过数值模拟与试验验证相结合的研究方法,改传统的径向导叶为流道式导叶。以FLUENT为计算平台,基于Navier-Stokes方程和标准k-e湍流模型,采用SIMPLEC算法对比分析叶轮加原始径向导叶方案及叶轮加新设计的流道式导叶方案,数值模拟发现流道式导叶内部流场明显优于径向导叶内部流场。经过试验验证流道式导叶方案效率明显优于径向导叶方案,说明流道式导叶在水力性能方面比径向导叶更加出色。     

气固下行流化床反应器Ⅱ气固两相的流动规律

气固下行流化床反应器气固两相流动过程是比较复杂的，沿轴向气固两相运动可分为第一加速、第二加速和恒速３个运动段，沿径向局部气体速度、颗粒速度和颗粒浓度都具有不同程度的不均匀性。而这种不均匀性是由气固两相顺重力场湍动运动所决定的。和循环床提升管相比，下行管反应器气固两相沿径向分布的不均匀性得到有效地改善，气固可以实现超短接触操作，因而是一种新型高效气固超短接触反应器     

基于SVM和RBFN的汽车主动降噪系统传感器故障诊断

汽车主动降噪系统的工作依赖于多个噪声传感器,一旦传感器发生故障,将严重影响降噪效果。为保证汽车主动降噪系统的性能,提出了由支持向量机(SVM)预测模型和径向基神经网络(RBFN)预测模型构成的传感器故障诊断系统,SVM模型判断是否发生传感器故障,RBFN模型则利用各传感器间的信息冗余关系定位故障传感器并对其信号进行重构。仿真结果表明,该诊断系统可有效实现汽车主动降噪系统中的传感器故障诊断及信号重构。与传统的汽车主动降噪系统相比,引入传感器故障诊断系统可保证更稳定的降噪性能。     

A301型氨合成催化剂在NC—1020合成塔内件中的应用

根据Ａ３０１型催化剂的具体特点，介绍了该催化剂在兴平化肥厂ＮＣ－１０２０合成塔内件中的装填，还原情况及应用效果。     

非线性部分最小二乘方法的研究与应用

该文将部分最小二乘算法与径向基函数神经网络相结合,给出了一种非线性部分最小二乘建模方法,可以更加有效地处理过程非线性和数据共线性等复杂特性,提高模型的精度和推广能力。该方法在确定径向基函数神经网络的隐节点时,采用了一种改进型的k-均值聚类算法来自动确定最优的聚类区数。对煤气化炉合成气组分浓度软测量建模的应用结果表明,采用该方法建立的软测量模型在模型精度和推广能力等方面明显优于二次型多项式部分最小二乘方法建立的模型,并且计算精度满足工业生产的实际要求。     

混合粒子群径向基神经网络的短期负荷预测的应用

电力短期负荷预测的结果对电力系统的经济效益具有重要影响.为了克服基本粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点,提出一种将自然选择和变异结合的混合粒子群(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)算法,可以保持种群的多样性,有效地避免粒子早熟,并利用混合粒子群算法优化径向基神经网络的权值,最后将优化好的径向基神经网络进行广西某市的短期电力负荷预测.计算结果表明,该算法收敛速度快,并达到了提高预测精度和改善网络性能的要求.