美麗的乌山

正~~     

梁格法在城市桥梁设计中的应用分析

分析了梁格法的基本原理,对梁格法应用的两个关键问题进行了讨论,即梁格划分和单元刚度计算。并通过工程案例分析了梁格法的应用,结果表明梁格法计算结果相对实体有限元具有很好的精度,具有概念清晰、易于理解和使用方便等特点,可以很好地用于城市桥梁设计计算中。     

利用察汗斯拉图盐湖晶间卤水制取低钠盐的工艺研究

主要研究了利用察汗斯拉图盐湖晶间卤水制取低钠盐工艺路线的可行性,并对工艺路线主要技术控制点进行了简单的确定,以便指导该地区盐湖资源的开发与利用。     

振动轴转速对双卧轴振动搅拌流场的影响

为研究双卧轴振动搅拌机搅拌筒内流场振动搅拌过程中固液混合流体瞬态流动情况,基于计算流体力学(CFD)提供的计算方法,结合动网格技术、欧拉多相流模型、Realizable k-ε湍流模型及离散相模型,采用C语言编写用户自定义程序(UDF),并将其动态链接到CFD中,在非稳态条件下数值模拟双卧轴振动搅拌机搅拌质量受振动轴转速、固相颗粒体积分数的影响规律,并在此基础上,进行了振动搅拌试验研究。结果表明:当搅拌轴转速为35 r/min、混合料颗粒体积分数为20%、颗粒直径分别为10 mm、20 mm和30 mm时,振动轴转速分别为960 r/min、1 460 r/min和1 800 r/min时其搅拌质量最佳;数值分析结果与试验结论基本一致,说明了数值计算结果的准确性和计算方法的可行性。     

P91钢管道异常低硬度部位的组织和性能

对电厂运行过程中发现的P91钢主蒸汽管道的低硬度部位进行了微观组织观察、短时力学性能试验和高温持久强度试验,分析了其硬度偏低的原因。结果表明,低硬度区域P91钢组织为铁素体+析出物,位错密度较低,M₂₃C₆相在晶界处粗化聚集,同时析出新相Laves相,使得P91钢的短时力学性能和高温持久强度下降严重。     

退火炉内罩中气体流动及钢卷传热的数值模拟

摘要：轧制力预报一直是热连轧过程控制模型的核心，浅层神经网络对复杂函数的表示能力有限，而深度学习模型通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近。利用深度学习框架TensorFlow，构建了一种深度前馈神经网络轧制力模型，采用BP算法计算网络损失函数的梯度，运用融入Mini batch策略的Adam优化算法进行参数寻优，采用Early stopping、参数惩罚和Dropout正则化策略提高模型的泛化能力。基于上述建模策略，针对宝钢1880热连轧精轧机组的大量轧制历史数据进行了建模实验，对比分析了4种不同结构的前馈网络预测精度。结果表明，相比于传统SIMS轧制力模型，深度神经网络可实现轧制力的高精度预测，针对所有机架的预测精度平均提升21.11%。     

生物质燃烧过程中K元素的迁移特性

在生物质热转化过程中,一部分K元素会进入到气相,造成锅炉高温对流受热面上的积灰结渣和高温腐蚀问题,严重威胁锅炉的安全运行.以自行设计的固定床实验系统研究了典型生物质燃料燃烧过程中K元素的迁移特性,考察了温度、时间和掺混燃烧的影响.结果表明,随着温度的升高,燃料中水溶性K会减少,难溶性K和气相析出K会增加.当温度为700～900,℃时,随着反应时间的增加,小麦秸秆中K元素的析出率逐渐升高,且有一部分醋酸铵溶K和盐酸溶K转化为难溶K,另一部分水溶性K转化为气相K析出.掺混了稻壳后玉米秸秆的灰产率会增大,且在燃烧温度较高时掺混高硅燃料对玉米秸秆中K元素的释放会产生一定影响.     

一种改进的合成流量法及其在水文预报中的应用

合成流量法对下游站流量作出预报的关键是确定各上游站流量到达下游站的时间。在实际中常采用平均传播时间,然而不同水情下真实传播时间与平均传播时间存在一定的差距,影响预报精度。对此,提出时间窗口概念,以平均传播时间为中心,向前、后各开一个时间窗口,用上游各站时间窗口内流量的线性组合表示其到达下游站的流量,以提高模型对不同水情的适应能力和预报精度。以三峡水库2009~2015年流量数据率定参数,以2016~2018年流量数据作为预报对象,试验结果表明时间窗口法能够显著改善预报精度。