深凹露天矿采场内流场分布规律的试验与数值模拟

为探究大气风速对深凹露天矿山爆破排烟时间的影响,采用CFD数值模拟方法构建了深凹露天矿山爆破非稳态数值模型,模拟大气风速为3、6、9、15 m/s和不同爆破位置条件下炮烟扩散场景,研究了不同大气风速对深凹露天采坑内风流场特征和爆破排烟时间的影响。研究结果表明：不同爆破位置下,随着大气风速的增大,露天采坑内的风流分布呈现出单复环流向双复环流结构的转变;当大气风速大于6 m/s后,随着大气风速的增大,爆破炮烟排烟时间下降的幅度逐渐减小,大气风速对排烟时间的影响逐渐降低;不同爆破位置下,随着大气风速的增大,露天采坑爆破炮烟排烟时间均呈现下降趋势,且与大气风速呈现良好的指数函数关系。

     

真空开关电器中接触触点热过程的仿真研究

金属蒸气是真空开关电弧存在的根源, 基于流体动力学理论, 建立真空开关开断初期分离最终电接触触点由固体、金属液桥到金属蒸气相变过程的完整模型。考虑了金属触点的熔化变形边界, 同时关注金属液桥断裂后金属蒸气的扩散过程, 计算结果表明电触点最高温度点出现在接触触点的中心, 也正是金属桥断裂形成的初始位置。金属液桥相变过程中伴随金属蒸气的蒸发, 并在真空环境中迅速扩散, 在阴极斑点形成之前, 金属蒸气密度高达1.092×10²⁵ m^-3, 并沿着扩散半径迅速降低。计算结果表明, 随着电极加载电流的增大, 金属液桥完全断裂时间大大缩短。     

QuEChERS法结合高效液相色谱-高分辨飞行时间质谱测定食用贝类产品中4种脂溶性贝类毒素

建立了Qu ECh ERS净化技术结合高效液相色谱-高分辨飞行时间质谱法测定食用贝类产品中4种脂溶性贝类毒素（Okadaic Acid,OA、Spirolides1,SPX1、Dinophysistoxin1,DTX1、Azaspiracid1,AZA1）的快速方法。以Qu ECh ERS净化技术对食用贝类样品进行提取与净化后,经C18色谱柱分离,用高分辨飞行时间质谱仪（ESI源）进行测定。用Peak View软件对分析结果进行全智能分析,对照每个样品与标准品的TOF-MS质量精度及同位素分布情况、保留时间以及TOF-MS/MS谱图,对化合物作出定性判断。同时利用Multi Quant软件对四种毒素进行外标法定量,OA和DTX1的线性范围为2.0¹00μg/L,方法检出限为10μg/kg;AZA1和SPX1的线性范围为0.5²0μg/L,方法检出限为2.0μg/kg,相关系数（R2）均大于0.997。高、中、低三个添加水平的平均回收率在75.6%⁹4.1%之间,RSD小于10%。应用该方法对进出口的贻贝、北极贝、象拔蚌、牡蛎等20个样品进行检测,发现8个样品的SPX1和2个AZA1测定结果为阳性。该方法操作简便、高效快速、灵敏度高、重现性好,适用于贝类产品中脂溶性贝类毒素的检测。      

航空发动机应急滑油系统持续供油特性研究

为探究发动机应急滑油系统工作特性,以某型发动机空气引射式应急滑油系统为对象,将数值模拟与实验研究方法相结合,分析了应急滑油系统工作过程。通过非稳态计算获得了不同时刻应急油箱及引射油管内滑油相分布以及滑油消耗量、空气流量和持续供油时间,并分析了引射结构进出口压差对应急滑油系统工作特性的影响。通过对比给定油箱储油量情况下系统供油时间计算值与实验结果,验证了所采用分析方法的可靠性,为同类型航空发动机应急润滑系统的整体研究设计提供了参考思路和解决方案,具有重要的工程应用价值。     

线性正则变换的离散化研究进展

线性正则变换(LCT)是Fourier变换和分数阶Fourier变换的广义形式。近年来研究成果表明, LCT在光学、信号处理及应用数学等领域有广泛的应用, 而离散化成为了其得以应用的关键。由于LCT的离散算法不能简单直接地将时域变量和LCT域变量离散化得到, 因此LCT的离散算法成为近年来的研究重点。本文依据LCT的离散化发展历史, 对其重要研究进展和现状进行了系统归纳和简要评述, 并给出不同离散化算法之间的区别和联系, 指明了未来发展方向。这对研究者全面了解LCT离散化方法具有很好的参考价值, 可以进一步促进其工程应用。

     

承钢钒铁炉底吹N2水模型试验研究

通过建立1：2的比例的水力学模型,对承德钢铁集团有限公司钒铁车间2t的钒铁炉底吹N₂进行了水力学模拟实验,同时利用正交分析,主要考察了不同的吹气孔位置、吹气流量对铁水混匀时间以及熔池流态的影响.结果表明：不同的底吹气孔组合以及气体流量的控制,会对熔池的混匀产生很大的影响.对实验数据采取正交分析,可以发现当吹气孔位置为e-b-d,吹气流量为1092 L·min^-1时,气体对熔池的搅拌能力是最强的,此时铁水混匀所需时间最短,且流场分布合理.     

基于多任务学习时间卷积网络的路网短时交通速度预测

短时路网交通速度预测是智能交通系统的重要技术。基于深度学习,文章提出了一种多任务学习时间卷积网络（Multi-Task Learning Temporal Convolutional Network,MTL-TCN）,用于预测路网层面的短时交通速度。以广州市路网交通速度数据为数据源展开对比实验,结果表明MTL-TCN模型优于经典方法和深度学习方法。     

浅谈气相法聚乙烯装置中工业色谱仪的应用

气相法聚乙烯反应器的循环气采用工业色谱仪采样分析,所分析样气具有组分多,要求响应时间快,且含粉尘和颗粒杂质,受温度影响易相变等特点.根据聚合反应的工艺要求和样气物性的特点,工业色谱仪采样系统采用特殊的4级过滤系统、高温伴热系统、采样阀等设计方案,缩短传输滞后时间,使采样系统的性能可靠,分析结果稳定准确.     

有色-时间Petri网航班延误模型与波及分析

基于有色Petri网和时问Petri网理论,给出了单个机场起飞的多架飞机执行航班的有色Petri网模型,建立了多机场多航班有色-时间Petri网模型,提出了航班延误波及分析方法,用于判断当源机场发生航班延误时,从源机场起飞的各个飞机的下游机场是否出现航班延误,并分析和预测延误时间。仿真实验表明,松弛时间越大,越能够有效吸收延误波及;初始延误时间越长,波及下游机场个数越多。     

基于多变量LSTM的GPS坐标时间序列预测模型

针对全球定位系统(GPS)坐标时间序列预测中存在精度不足的问题,提出一种基于多变量长短时记忆(LSTM)的GPS坐标时间序列预测模型.利用灰色关联度方法对同一地区不同观测站的GPS坐标时间序列数据进行关联度分析,找出与待预测数据(佘山站U向历史数据)关联度较强的数据.将待预测数据和与之关联度较强的其它数据作为多变量预测...