燃料中心进入的旋流燃烧数值模拟

采用统一二阶矩(USM)旋流燃烧模型对旋流数为0.5的美国Sandia国家实验室甲烷-空气旋流火焰进行了数值模拟.预报的轴向、切向时均速度、脉动速度均方根值、温度以及CO2和H2O浓度分布都和实验值吻合,验证了统一二阶矩模型的可靠性.从测量值和预报值可以看出,火焰几乎就位于回流区内,燃烧过程进行得很快,回流区的存在强化了燃烧.     

基于可靠度的静止土压力计算方法

归纳了静止土压力系数K0的计算方法,并对静止土压力计算方法的适用性进行了探讨。在此基础上,将土体参数看作随机变量,分别采用一次二阶矩法与蒙特卡罗法,给出了基于可靠度的静止土压力计算方法,对在工程设计中合理确定静止土压力有一定帮助。     

三角域上Meyer-K(o)nig-Zeller算子的二阶矩量的精确表示

利用直接法给出了三角域上Meyer-K(o)nig-Zeller算子的二阶矩量的精确表达式.     

基于ANSYS软件的大型复杂结构可靠度分析

对基于ANSYS软件的大型复杂结构可靠度计算进行了研究。首先 ,针对一次二阶矩法有时不收敛的情况提出了一种改进方法 ,对两点自适应法拟合失效曲面的算法作了修正 ;然后将结构可靠度计算模块连接到ANSYS软件 ,并对大型复杂结构的失效模式作了简要讨论。最后对某大型国家储备粮库筒仓的顶盖和仓壁结构进行了可靠度分析。     

太和铁矿西端帮冰碛土边坡稳定性分析方法研究

 针对太和铁矿西端帮冰碛土边坡这一具体工程,提出以冰碛土原位试验和室内试验成果为基础,耦合元胞自动机(CA)和FLAC3D进行冰碛土三轴数值模拟试验并建立其抗剪强度模型的方法;提出基于数值模拟,有效整合数值分析、极限平衡分析和可靠度分析方法的边坡稳定性综合分析方法。最后,以上述研究成果为基础,从多角度进行该冰碛土边坡的稳定性分析。位移矢量和变形分析表明,边坡的潜在破坏主要以浅表层剪切破坏为主,其均值安全系数较高(1.40～1.59),但因参数不确定性大,致使破坏概率亦较高(1.07%～3.36%),为不可接受的风险水平,故需采取适当的工程措施以降低风险。     

星际湍流介质中二阶矩方程的数值差分方法及其应用

详细分析了湍流介质中二阶矩方程的数值差分方法。利用不同的波结构函数模型,计算了平面脉冲波在湍流介质中传播的双频互相关函数的实部和虚部,直接应用于脉冲展宽,脉冲强度等问题的计算中。为应用于脉冲波传播特性分析,提供必要的理论基础和方法。同时,也可以推广就用到处理复宗量函数的同类偏微分方程问题中。     

基于解调判决的信噪比估计方法

在无线通信中,信噪比作为衡量信道质量的标准,为信道分配提供所需的信道质量信息。针对实时信道分配,提出一种基于解调判决的信噪比估计方法,直接利用解调信号的判决值计算出所叠加的噪声值,以减少信噪比估计的运算时间损耗。最后进行仿真验证,并与已有方法进行性能比较。仿真结果表明,该方法在整体性能没有下降的同时,可以用较少的接收信号序列得到相同的估计精度,具有较好的实时性能。     

湍流燃烧的统一二阶矩模型

提出了一种湍流燃烧统一二阶矩模型。其特点是对包括反应率系数k的脉动和浓度脉动关联在内的所有关联量都统一形式的二阶矩输运方程加以封闭和求解。考虑了化学反应对关联量耗散的影响，代替了已经的两种湍流燃烧二阶矩模型中，或用温度指数函数的级数展开近似，或用单变量概率密度函数乘积模拟联合概率密度函数的近似。用本模型对甲烷－空气射流湍流扩散燃烧进行了数值模拟，将其结果和EBU模型以及以前提出的两种二阶矩模型的模拟结果进行了比较，并用美国国家实验室的标准实验数据加以检验，证实本模型更好，本模型可用于模拟详细反应动力学，其计算量远小无PDF方程模型的计算量。     

奥氏体不锈钢应变强化容器结构的可靠度分析

由于较好的低温性能,奥氏体不锈钢被广泛应用于LNG低温储罐,而奥氏体不锈钢的应变强化技术能提高材料的屈服强度实现容器的轻量化设计。在工程上,奥氏体不锈钢材料性能数据呈现一定的离散性,在压力容器制造和使用过程中,容器的尺寸和使用条件也是随机变量。利用可靠性设计中的一次二阶矩法和ANSYS软件中的Prob Design模块,可以得到了应变强化前后容器关键参数的随机分布,从而得到强化前后结构可靠度的变化,为奥氏体不锈钢应变强化容器的设计和制造提供支持。     

洪水预报方案的模糊风险分析方法及应用

针对传统的洪水预报方案风险分析方法仅考虑设计变量的随机性而未考虑设计变量及失事准则的模糊性的不足,从考虑洪水预报失事准则的模糊性出发,计算了洪水预报系统的模糊风险。通过引入水平截集三角模糊数将预报失事准则模糊性转化为非模糊性,并结合传统的改进一次二阶矩(AFOSM)风险分析方法,给出了洪水预报各变量及系统的模糊风险区间值。实例应用表明,该方法得到的模糊风险能表示不同程度的风险值,比传统的风险确定值更符合实际,且可为决策者提供更多的决策信息。