双切向进气道柴油机进气过程的三维瞬态数值模拟分析

为了改善柴油机进气系统的进气特性,利用计算流体力学(CFD)软件对长短结合的双切向进气道进气过程进行三维瞬态数值模拟,获得了进气过程中气缸内部流体的速度场和湍动能的变化规律,揭示了其涡流从双涡流结构向单涡流结构的形成过程.在此基础上,对此气道和ZH1105W气道进行了稳流试验并对比,结果表明所设计的双切向进气道可在气缸形成较强的涡流,具有较好的流通特性.     

并网风电机组输出电能闪变和谐波指标的比较与分析

对根据IEC 61400-21标准进行测试的四款风电机组,即750 kW定桨失速型机组、2 MW变速恒频全馈机组、2.5 MW变速恒频双馈机组和运达（WD77-1500 A/1500 kW）变速恒频双馈机组的电能质量测试和评估报告进行了分析,通过比较风电机组闪变的测量值、谐波电流值,可对各种风电机组在不同方面的性能有一定的了解。     

大尺寸薄板拼焊设备和工艺

通过对厚1.5 mm铝合金薄板和厚1.2mm钢板自动拼焊设备及工艺的研究,使用气囊式压紧机构,采用TIG焊接工艺方法、自动填丝机和弧长自动调整系统,通过控制脉冲电流,制造出长达3 200 mm的薄板拼焊接缝,满足II级以上焊缝要求,焊后变形不超过2 mm。     

亚临界干燥制备疏水SiO_2气凝胶

以Ｅ－４０（多聚硅氧烷）为硅源、三甲基氯硅烷的异丁醇溶液为干燥介质,用溶胶凝胶法,在亚临界条件下制备出疏水的ＳｉＯ２气凝胶．通过ＳＥＭ、孔径分布、比表面积、接触角以及红外光谱的测试对其物性进行了研究．结果表明,所制备的ＳｉＯ２气凝胶具有典型的纳米网络结构、比表面积大且具有疏水性能．亚临界干燥使得制备压力从６．４ＭＰａ降低到２．３ＭＰａ,降低了制备成本和风险,同时疏水性能提高了ＳｉＯ２气凝胶环境适应性,从而十分有利于气凝胶的商业应用．     

求解工程约束问题的新型智能优化算法及展望

为了研究新型智能优化算法的性能和应用前景,选择了近几年提出的6种仿生智能优化算法:哈里斯鹰优化(HHO)算法、平衡优化(EO)算法、海洋捕食者算法(MPA)、政治优化(PO)算法、黏液霉菌算法(SMA)和堆阵优化(HBO)算法,对其性能和在不同带约束的工程优化问题上的应用进行对比分析.首先,对6种优化算法的基本原理进行...     

用AutoCAD ActiveX和VBA开发化工容器设计软件

介绍了在AutoCAD 2 0 0 0环境下 ,采用AutoCADActiveX和VBA技术 ,进行常用化工容器CAD设计软件开发的关键技术和过程     

点火方式对汽油机燃烧过程的影响

通过基本结构的微小变动,将单火花塞点火(single spark ignition,SSI)改造成双火花塞点火(dual spark ignition,DSI),运用三维仿真软件AVL FIRE模拟仿真,并通过试验验证。再对单火花塞点火、双火花塞同步点火(dual synchronous spark ignition,DSSI)、异步点火(dual asynchronous spark ignition,DASI)3种不同的点火方式进行对比。结果表明:在6500 r/min转速全负荷状态下,空气过量系数为1.00而其他参数调整为最佳时,单火花塞的最佳点火提前角为29°,在空气过量系数为1.15的最佳参数下,双火花塞同步点火的最佳点火提前角为22°,双火花塞异步点火的最佳点火提前角为22°和24°。其中,发动机综合性能在双火花塞异步点火条件下表现最好:相对于单火花塞点火指示功提升8.49%;相对于同步点火,可将最高燃烧压力和压缩负功减小,指示功提升3.60%;同时改善了排放性。上述研究中发动机均控制在未发生爆震情况下。     

直喷式发动机喷雾模型研究进展

雾化是在点火之前喷射燃油与环境因素发生复杂的物理作用的结果。本文从雾化过程喷嘴内流动、射流破裂、油团破裂、油滴蒸发四个阶段着手,在考虑到雾化过程中所伴随的减速、变形、扩散、缸壁油膜形成、油滴之间碰撞以及油滴与缸壁碰撞等物理现象基础上,综合对比了国际上近年来用实验分析方法所建立的各种相应计算模型的特点、应用情况及不足。分析了选择子模型组合并集成在计算模型(KIVA)中对缸内喷射对象的雾化过程模拟的可行性。最后结合计算机技术的发展指出了雾化过程模拟发展趋势。     

新型双连杆双曲轴内燃机滑块偏转仿真研究

在分析新型内燃机双连杆双曲轴机构运动特点基础上建立其相应模型,通过仿真找出了各设计参数及其实际尺寸偏差对主要零件滑块偏转角的影响,优化了滑块结构设计,使整个机构工作更加平稳。     

TGBA优化核极限学习机的光伏阵列故障诊断

针对核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)用于光伏阵列故障诊断时准确率不高的不足,提出了 一种基于 TGBA(Tent Mapping and Gaussian Perturbation Strategy Optimize Bat Algorithm)算法优化核极限学习机的光伏阵列故障诊断方法(TGBA-KELM).首先,建立光伏阵列故障仿真模型,提取光伏阵列故障特征参数;其次,引入Tent映射和高斯扰动策略对蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)进行改进,增加种群多样性,提高了算法的收敛速度和全局寻优能力;再次,利用改进后的蝙蝠算法优化KELM的正则化系数和核函数参数,建立最优的故障诊断模型;最后,采用光伏阵列硬件实验平台收集的故障数据验证了 TGBA-KELM算法的准确性和有效性,并与 ELM(Extreme Learning Machine,ELM)、KELM、BA-KELM、TGBA-ELM、BP(back prop-agation)算法对比,实验结果表明,TGBA-KELM具有更高的故障诊断准确率,可用于光伏阵列故障诊断.