分级轮叶片结构和转速对分级性能影响的仿真

运用Fluent软件,采用液-固两相流的数值模拟方法,对超细粉体湿法离心分级机分级腔内流场进行数值模拟仿真;选用重整化群k-ε湍流模型和欧拉多相流模型,利用多重参考坐标系法,在稳态条件下,分析不同形状分级轮叶片分级腔内流体的速度分布情况,研究不同形状分级轮叶片对分级机分级性能的影响;选用离散相模型,在非稳态条件下,分析分级腔内颗粒轨迹的规律,研究分级轮转速对分级粒径的影响。结果表明:相比于直叶片和斜叶片,弧形叶片分级效果更好;采用弧形叶片结构,当分级轮转速为1 000 r/min时,分级粒径大于1μm,分级轮转速为2 000 r/min时,分级粒径接近1μm,当分级轮转速为3 000 r/min时,分级粒径小于1μm,增大分级轮转速有利于减小分级粒径。     

钢管套筒灌浆连接轴向受拉性能模拟试验研究

为研究钢管套筒灌浆连接轴向受拉破坏过程及破坏机理，试验中设计了16组48个钢管套筒灌浆连接试件，试件采用钢板代替圆钢管，并进行静载试验。分析了灌浆料裂缝扩展过程、荷载-相对位移曲线，并对抗剪键高距比、灌浆料厚度、侧向力等因素对破坏过程及承载力的影响进行分析。结果表明：对于不设置抗剪键的套筒灌浆连接试件，斜裂缝随机产生，裂缝分布不均匀；对于设置抗剪键的套筒灌浆连接试件，裂缝首先出现在底部抗剪键位置处，与水平方向夹角约为30°，随后在中部和上部抗剪键位置处分别出现斜裂缝。由于每个抗剪键上荷载分担并不均匀，与抗剪键接触的灌浆料逐渐达到极限压应力，达到极限状态时，承载力全部由抗剪键间的机械咬合力承担，在连接承载力中，可忽略摩擦力和胶结力作用。随着抗剪键高距比h/s增大，各试件初始剪切刚度相差不大，承载力增大，但增幅逐渐减小，建议抗剪键高距比0.06g/s>0.3，同时需要满足灌浆料灌注的施工要求。     

基于神经网络算法的三维模型预取系统

三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效提高了系统运行的效率。     

SA508-3钢铸态粗晶组织热压缩变形行为与晶粒演化规律

为获得SA508-3钢铸态粗晶组织热变形过程中的晶粒细化和均匀化规律,通过Gleeble单道次高温热压缩实验(950℃~1250℃,0.001s-1~1s-1,真应变ε=0.8),发现铸态粗晶在低温硬化-回复阶段时的应力水平较锻态细晶的略高,通过金相分析发现,该现象是由铸态粗晶组织含有大量形变孪晶及其较差的变形协调性所致。同时分析了不同变形条件(温度和应变速率)对再结晶晶粒尺寸和混晶程度的影响规律,得到了动态再结晶完成后,变形温度为1 050℃~1 200℃、应变速率为0.01s-1~1s-1的变形参数对SA508-3钢铸态粗晶组织具有较好的细化晶粒作用,最高晶粒度可达6级~7级;1050℃~1200℃、0.001s-1~0.1s-1的变形参数可有效地降低SA508-3钢铸态粗晶组织的混晶程度,动态再结晶完成后组织比较均匀。     

DSA体模研究及遥控装置的应用

为解决医用诊断数字减影血管造影(DSA)系统性能检测及检测人员操作时不受X射线的辐照,研制一套改进的DSA计量性能体模装置。体模的设计采用有机玻璃材料进行加工;模块的移动采用无线电信号遥控的方法;体模的性能试验在正常状态的DSA系统上进行。研究设计有机玻璃动脉模拟模块插件、骨骼模块插件、对比度线性模块插件和低对比度分辨力模块插件;模块的移动利用遥控驱动装置。试验得到:在不加载骨骼模块时,能看到直径为1mm的动脉模拟血管,同时能分辨直径2mm的模拟血管上1/2血管大小的血管瘤或栓塞;加载骨骼体模块后,可以分辨碘浓度为150mg/cm3、直径2mm的模拟动脉;遥控装置遥控距离50m,移动速度28mm/s。结果表明:体模装置完全符合国家规程JJG 1067——2011《医用诊断数字减影血管造影(DSA)系统X射线辐射源》要求;应用无线电遥控移动模块插件,避免操作时受到X射线的照射。     

基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。