脉动热管传热性能优化实验研究进展

脉动热管在电子器件冷却领域具有良好的应用前景,深入研究其传热性能优化方法与应用具有重要的指导意义。本文综述了脉动热管传热性能优化的实验研究,分析了管路结构改进,使用新型工质和内表面修饰三种优化策略,重点论述了脉动热管强化换热机制,最后探究了脉动热管传热性能优化的发展趋势。     

正时皮带回收纤维对高性能混凝土性能的影响

讨论了在高性能混凝土中添加废旧纤维以改良其性能的可能性。所用的废旧纤维来自于汽车发动机的正时皮带。运用破坏性和非破坏性试验方法对混凝土样本的不同性质如:抗压强度,抗折强度,内部声波传输速度和电阻率进行测试。另外,进行了新拌混凝土坍落度测试。试验结果表明,废旧纤维的添加量在低百分比(推荐不超过0.5%)时,混凝土样本的抗压强度和抗折强度得以改善。超声声波速度传输和电导率测试表明随着纤维掺入量增多,纤维强化混凝土内部的孔隙体积和它的电阻率都增大。     

铁基载氧体煤化学链制氢的强化反应

为促进铁基载氧体的深度还原提高氢气产量,通过优化反应过程形成强化煤化学链制氢(强化煤CLHG)工艺。采用浸渍法制备铁基载氧体;以梅花井烟煤为原料,在固定床上研究煤与铁基载氧体的质量比对强化煤CLHG的影响;对比了三反应器煤CLHG和强化煤CLHG的制氢过程,对不同阶段的铁基载氧体进行XRD表征;对比二反应器、三反应器以及强化煤CLHG在6次循环实验中的碳转化率和氢气产量。结果表明:当煤与载氧体质量比为1:15时,氢气产量最高达1.74 L/g;强化煤CLHG中的铁基载氧体更多地被还原为FeO或Fe,还原程度加深,同时还原阶段的残炭在蒸汽氧化阶段进一步反应,使得氢气产量比三反应器煤CLHG的高18.4%;在6次循环实验中,强化煤CLHG的碳转化率与三反应器煤CLHG的相差不大,远高于二反应器煤CLHG的;强化煤CLHG的氢气产量始终高于二反应器煤CLHG和三反应器煤CLHG的;强化煤CLHG的单次最高氢气产量为1.76 L/g,循环累计氢气产量为9.54 L。强化煤CLHG缩短制氢时间,制氢能力更优异。     

Double DQN在坦克对战游戏中的应用

深度强化学习在游戏领域中有着广泛的应用,使用深度强化学习方法训练的智能体能在一些游戏上有接近人类玩家的表现。本文设计并实现了一个坦克对战游戏环境,并将深度强化学习应用到游戏中,使用Double DQN训练智能体,使智能体程序能在游戏中获胜。     

针对易漏砂岩地层防井漏材料粒径优化设计

为解决易漏失砂岩地层频发的井漏问题,采用巴西劈裂试验研究方法,测试不同粒径组合方式下防井漏材料对于井壁抗拉强度的强化效果。通过对比岩样孔喉尺寸和钻井液中防井漏材料的颗粒粒径,分析砂岩经不同粒径防井漏材料钻井液处理后的岩样抗拉强度测试结果,得到以下结论:相较于水润岩样的抗拉强度,防井漏材料明显起到强化井壁的效果,从而提高地层承压能力;未经粒径优化设计的防井漏材料有可能无法强化井壁,从而造成井漏问题无法缓解和钻井材料资源浪费等问题;钻井液中防井漏材料颗粒粒径范围越广,井壁强化效果越明显;若要达到最佳防井漏效果,使得地层承压能力最高,建议钻井液在进行防井漏材料粒径组合优化设计时,应考虑将防井漏材料的平均颗粒粒径约等于岩样平均孔喉尺寸。研究结果可为维持易漏失砂岩地层的井壁稳定、缩短非生产时间和安全高效钻井提供参考。     

有机膜精确调控传质的新型溶析结晶及过程强化

溶析结晶是一种环保、高效的结晶方法，在温敏性、低溶解度物系的晶体生产领域具有不可替代的重要作用。但是，传统溶析结晶过程中溶液过饱和度的时空均一性差，传质调控为微米级尺度，容易爆发成核，是亟待解决的关键问题。本文提出利用聚醚砜（PES）中空纤维膜，为溶析剂与结晶溶液之间的传质提供均匀稳定的界面，实现结晶溶液与溶析剂的精确混合和结晶过程强化，开发了一种新型的溶析结晶传质调控技术。溶析剂在压力差驱动下均匀渗透通过有机膜，在结晶溶液一侧的膜外表面形成溶析剂液膜层，通过表面液膜的不断更新，将传统溶析结晶的毫米级宏观混合转变为亚微米级尺度的微观混合，实现过饱和度的均匀分布。同时，这层液膜的存在，避免了结晶溶液直接接触膜表面，有效地解决了异相成核附着导致膜污染的问题。实验中，对壳程流速做出周期性改变后，渗透通量可即时发生一致的线性响应变化，证实有机膜调控传质过程的精确性和灵敏性。PES膜重复使用多次后，渗透通量仍可以保持稳定。相比传统的滴加式溶析结晶，在相同的溶析剂传质速率下，有机膜调控过程制备的晶体产品，形貌更加规整、粒径分布更集中。因此，在溶析剂精确传质和抗污染方面，有机膜调控的溶析结晶过程均表现出良好的性能，为药物、大分子结晶的高效工业化制备开拓了新的思路。     

基于强化学习单元匹配循环神经网络的滚动轴承状态趋势预测

为了解决当前人工智能预测方法在滚动轴承状态趋势预测中预测精度较差、计算效率较低的问题,提出基于强化学习单元匹配循环神经网络(RLUMRNN)的滚动轴承状态趋势预测新方法。先采用滑动平均奇异谱熵作为滚动轴承状态退化特征,再将该特征作为RLUMRNN的输入完成滚动轴承状态趋势预测。在RLUMRNN中,利用最小二乘线性回归法构造单调趋势识别器,将轴承整体的状态退化趋势分为上升、下降、平稳3种单调趋势单元,并通过强化学习为每一种单调趋势单元选择一个隐层数和隐层节点数与其相适应的循环神经网络,从而改善了RLUMRNN的非线性逼近能力和泛化性能;用3种单调趋势单元和不同隐层数、隐层节点数分别表示Q值表的状态和动作,并构造关于循环神经网络输出误差的新型奖励函数,以明确强化学习的目标,从而减小循环神经网络的输出误差,避免在Q值表更新过程中使Agent(即决策函数)盲目搜索,提高了RLUMRNN的收敛速度。通过双列滚子轴承状态趋势预测实例验证了该方法具有较高的预测精度和计算效率。     

泰勒涡流流动及强化传热数值研究

泰勒涡流为叠加于剪切流之上的二次流，其具有强化传热作用，在航空、水处理、制药工程和化工等领域都具有很大的应用价值。运用Fluent软件，建立长径比Γ = 30的模型并对同轴套管间的流态演变和传热特性进行了数值模拟。模拟结果显示了环隙内流体流态随着内筒转速增加的演变过程，表明在存在径向温差的情况下，涡流的存在强化了传热效率。对不同转速下的强化传热效果进行了对比分析，并确定了最佳状态点。     

两侧采空巷道挤压变形机理与控制对策

为解决两侧采空巷道挤压大变形控制难题,以山西丰汇煤矿布置在两采空区之间的工作面轨道巷为工程背景,综合采用现场监测、理论计算和数值模拟等方法,分析巷道变形破坏特征,研究巷道覆岩结构特点与不同采动条件下围岩塑性区分布形态和应力环境,揭示两侧采空巷道挤压变形机理,并提出以“强化关键部位、注浆改性围岩”为核心的锚固加注浆联合支护方案。现场监测结果表明,新支护方案对两侧采空巷道挤压变形控制效果好,可为类似条件下巷道围岩稳定控制提供参考。