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涡轮叶顶间隙直接影响燃机的安全和效率。利用有限元软件,首先,进行涡轮转静子二维热-结构耦合分析,计算得到涡轮周向平均叶顶间隙;其次,考虑涡轮转静子三维效应、转子挠度、油膜抬升和燃机启停对涡轮叶顶间隙的影响,修正了涡轮叶顶间隙。计算结果表明:涡轮二维热-结构耦合分析能够较为准确地计算涡轮叶顶间隙,涡轮转静子三维效应、转子挠度、油膜抬升对涡轮叶顶间隙周向分布有一定影响;燃机启动过程,涡轮叶顶间隙出现极小值,尤其涡轮叶顶间隙g3和g4发生碰磨,需增加可磨密封设计避免碰磨。 相似文献
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红安群为出露于秦岭—大别—苏鲁造山带中一套中元古代中浅变质的低角闪岩相—绿片岩相含磷、钇、碳、锰的沉积—火山喷发岩系。其下是以新太古代—古元古代大别山岩群花岗岩化的角闪—麻粒岩相物质为底;其上以低绿片岩相的南华纪耀岭河组变细碧角斑岩系或震旦纪板岩、千枚岩、碳硅质岩、碳酸盐岩等为界。红安群是产出于大别山南麓的区域性高压—超高压变质地体的蓝闪石—榴辉岩高压—超高压变质带内,在区域分布上构成总体上有序,自下而上划分为天台山岩组、七角山岩组、黄麦岭岩组三个构造岩石地层单位,局部无序的构造岩石地层序列,与造山带西部武当岩群为同物异名。鉴于造山带内覆盖于红安群之上的南华纪—震旦纪物质组成并未见磷矿产出的事实,红安群黄麦岭磷矿与扬子区震旦纪含磷地层是不属同一时代的产物。 相似文献
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以某电厂锅炉炉膛结渣问题为研究背景,以实现炉膛受热面结渣监测为目的,提出了基于声学测温与人工神经网络的炉膛结渣在线监测方法。该监测方法结合非接触式测温工具——声学测温装置和BP神经网络,声学测温装置能够实时测量炉膛出口烟温,为炉膛结渣实时在线监测提供了前提条件,利用BP神经网络的非线性映射优点计算炉膛理想出口烟温,提出利用污染系数判断炉膛整体的结渣状况。在某电厂采集数据进行验证,结果表明:声学测温装置测量的炉膛理想出口烟温与BP神经网络预测的炉膛理想出口烟温相对误差在3%左右,能够满足工程要求。 相似文献
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电站锅炉的温度测量一直是实现炉膛火焰监测和燃烧控制的热点和难点。新兴的声学法应运而生,实现了炉膛温度在线、非接触式的测量。电站锅炉声学测温的研究中,声源作为测量时延的主要因素,因此声源的选取尤为重要。以声学测温中声源的选择为目的,采用互相关时延估计法,在实验室环境下,对不同的声源信号进行了研究。结果表明,电声源比起气动声源,其构造简单,安全稳定,技术相对成熟,如何提高其声压级是今后研究的重点;声源信号的发声频率500~3 000 Hz为宜;扫频信号、MLS序列、冲激函数等信号都可以作为声源信号,其中要获得准确的时延估计,扫频信号需要较小的扫频周期和较宽的扫频频带;使得声学测温声源信号的选择多样化,为声学测温进一步开展提供了重要的参考。 相似文献
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跳频通信具有良好的抗截获与抗干扰性能,而在非合法通信中对跳频序列进行预测可以进行有效攻击和防范。基于此,提出了一种非合作通信中跳频序列联合预测方法。首先通过DeepLabv3+网络对时频图进行语义分割实现跳频序列的检测,然后通过时间卷积网络对跳频序列进行预测,最后通过多站点融合的方法提升预测性能。仿真结果表明,基于DeepLabv3+网络的检测方案可以自适应地在高动态的复杂电磁环境中准确检测跳频信号,时间卷积网络在对跳频序列的预测中表现出良好的抗噪性能以及稳定快速的训练效果,多站点融合能够显著提升预测的准确度,其中加权融合是最佳的融合方案,具有较高的预测精度和鲁棒性。 相似文献
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邓喆 《数码设计:surface》2009,(1):172-174
如今,随着社会的不断发展,汽车也逐渐成为大众消费的焦点。在购买汽车时,除了产品的质量、性能之外,汽车的造型无疑是人们关注的另一个重点。作为一类工业产品,汽车造型有着其自身的规律性。这些规律性的特征又与许多因素相关联。其中除了制约汽车造型的技术方面的因素之外,还包括其他诸如时代、地域文化等因素。从这些因素中,我们可以找出汽车造型的基本规律。 相似文献
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为了对电站锅炉声学测温中的声源进行选择,借助冷态实验台对扫频信号进行了试验研究,并在国内某300 MW锅炉上进行了热态试验.为了确保其准确性,同时利用热电偶进行了热态温度标定.结果表明:线性扫频信号适合作为电站锅炉声学测温中的声源信号;500~3 000 Hz频率段的扫频信号作为声源最为适宜;扫频信号的频率区间越小,互相关时延估计效果越差;扫频周期取0.1 s最为合适;线性扫频信号成功地在300 MW锅炉声学测温系统中得以应用,可为电厂锅炉声学测温的研究提供重要的参考. 相似文献
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