船舶舱室正压排烟方案优化及仿真分析

本文主要针对船舶模拟舱室的正压排烟进行研究,以期为现代船舶的消防建设提供参考,将烟控区抽离建模如下文图一,设计正交排烟方案,由实验结果的极差分析得到最优的正压排烟方案即:风速15m/s,出口开度1.2m,进口开度0.3m。针对最优方案,由Fluent仿真分析得到:烟气聚集的地方,温度要高于周围,旋涡的存在导致烟气的滞留,说明针对烟气流动路径的研究将有利于排烟效果的改善。     

TiAl合金表面TiAlCrY/YSZ涂层高温长时间服役性能

TiAl合金具有低密度、高比强度的优异性能,是一种潜在的航空发动机用结构材料。TiAl合金的服役温度范围为700～900℃,在其表面制备高温热防护涂层可以进一步提高服役温度。本研究采用等离子喷涂技术在TiAl合金表面制备了新型TiAlCrY/YSZ涂层,并与传统的NiCrAlY/YSZ热障涂层进行高温长时间服役性能对比研究。结果发现, TiAlCrY/YSZ涂层在1100℃空气环境中服役300 h保持完好,表现出良好的高温性能,而NiCrAlY/YSZ涂层在1100℃的服役寿命不足100 h。显微分析结果表明, TiAlCrY黏结层表面会形成一层连续且致密的TGO,其主要成分为Al2O3,与YSZ涂层的界面兼容性良好。并且TGO在1100℃空气环境中服役300 h后,厚度仍<8μm。以上研究表明,与传统NiCrAlY/YSZ热障涂层相比, TiAlCrY/YSZ更适合作为TiAl合金表面的高温热防护涂层。     

基于CFD技术的风机翼型多目标优化设计

以轴流风机翼型为研究对象,基于CFD技术,建立了一套多目标优化设计系统,对翼型进行优化以提高其气动性能。借鉴船舶设计行业的SBD技术,通过Isight平台集成CFD软件及NSGA-II优化算法,采用改进后的Hicks-Henne型函数法为优化翼型参数化方法。对标准翼型NACA0024进行了多目标优化设计,结果显示,翼型的气动性能有了显著提升,三个工况点的加权升力系数提升了19.1%,加权升阻比系数提升了16.9%。由此证明了该多目标优化方法是可行的,为今后风机性能的改进打下了基础。     

从哥本哈根气候大会的失败看美国个人主义（英文）

On December 19, 2009, each party of the United Nations Climate Change Conference was to ＂record＂ a way to save the ＂Copenhagen agreement＂ in Copenhagen. However, the result is disappointing. After the two-week conference, some observers say that China wre     

基于CEEMD与IMCKD的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且易被强烈的背景噪声所淹没的特点,提出基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与改进的最大相关峭度解卷积(IMCKD)的轴承故障诊断方法。首先,对采集到的信号进行CEEMD分解,利用峭度为准则筛选IMF分量进行信号的重构,再对重构信号进行最大相关峭度解卷积处理,实现信号的滤波降噪,最后,将滤波信号进行包络解调得到轴承的故障特征。通过轴承故障的仿真和实验研究,验证了该方法的有效性和可行性。     

一种无记忆的真随机数发生器

基于传统的振荡采样电路,设计了一种无记忆的真随机数发生器,从理论上保证了输出是相互独立的.采用弹性函数作为后处理,以较小的硬件代价改善了随机数的统计性能.用纯数字电路在FPGA平台上实现,并验证了该真随机数发生器的性能.测试结果表明该真随机数发生器具有较高的数据输出率和良好的统计特性,适合应用于密码系统中.     

基于VR的综合管廊安装工程可视化关键技术的应用

科技的迅猛发展,带动了各行各业的兴盛.VR技术的广泛应用是科技发展的具体体现.本文针对VR可视化关键技术的概念、特点及综合管廊安装工程的概况进行详细分析,从综合的角度探讨VR可视化关键技术在综合管廊安装工程中的应用和策略标准.     

原煤成本预测模型的探讨

煤炭生产成本预测是一个非常复杂的问题。分析了影响原煤成本的主要因素，建立原煤成本预测模型，并应用某煤矿成本数据进行预测分析，取得了较好的预测结果。     

基于多传感器信号和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号非平稳非线性且易受背景噪声干扰的特点,结合深度学习的优势,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断法。将不同故障下多个传感器测得的1维(1D)振动信号转化为2维(2D)灰度图像作为网络输入,并将其分为训练集和测试集;将训练集输入卷积神经网络进行训练,自动提取其中的特征;测试集被用于验证学习完毕的网络的有效性,实现滚动轴承故障识别。该方法不依赖于人为经验和信号处理技术进行预先的信号特征提取,实验数据分析表明,相比于经典的支持向量机和概率神经网络方法,提出的方法识别准确率更高且更稳定。