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采用固体吸收剂对二氧化碳进行捕集是一种简单有效的方法。基于双流体模型,采用考虑颗粒聚团结构影响的能量最小多尺度曳力模型(Energy minimization multi-scale method,EMMS)计算气固相间曳力作用。以碳酸钾作为固体吸收剂,结合化学反应动力学理论,建立碳酸钾吸收二氧化碳过程的化学反应模型。以YI等的流化床试验台为模拟对象,对循环流化床二氧化碳吸收器内二氧化碳捕集过程进行模拟研究。模拟得到不同曳力模型对二氧化碳去除率的影响,发现采用EMMS曳力模型更接近试验数据。模拟给出颗粒体积分数、二氧化碳组分质量分数及固体温度分布特性。分析水蒸气质量分数、反应器高度以及操作压力对二氧化碳去除率的影响。结果表明,随着水蒸气质量分数及反应器高度的增加,二氧化碳去除率得到明显提高;而操作压力的增加使得二氧化碳的去除率有所降低。 相似文献
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首先建立了描述齿轮系统扭转振动的动力学分析模型,并推导出综合考虑时变啮合刚度、齿侧间隙、动态传递误差等非线性因素的齿轮系统非线性动力学的统一微分方程。介绍了用于求解齿轮系统非线性动力学微分方程的多尺度方法的原理,并推导了频率响应方程。利用多尺度方法获得的近似解析解与直接进行数值积分所获得的精确解吻合得较好,表明多尺度方法是求解复杂非线性微分方程最有效的方法之一。 相似文献
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针对有限元法求解变厚齿轮时变啮合刚度的求解效率低、计算结果易不收敛等问题,基于切片法建立了一种考虑齿向修形的变厚齿轮时变啮合刚度求解模型,在综合考虑齿轮基圆与齿根圆之间关系的基础上,对现有的Weber能量法进行改进,并采用该方法计算了变厚齿轮的时变啮合刚度。通过建立变厚齿轮有限元分析模型,对其进行加载接触分析,计算其啮合刚度,并与所提方法进行比较,结果表明,所提方法可以有效提高计算精度,提升计算效率。在此基础上,采用集中参数法分析了变厚齿轮不同啮合参数和修形参数对时变啮合刚度的影响规律,为变厚齿轮的结构优化设计和系统动力学分析奠定了基础。 相似文献
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基于支持过程向量机的航空发动机排气温度预测 总被引:4,自引:0,他引:4
针对航空发动机气路性能衰退主要是由时间累积效应造成的这一问题,为反映航空发动机气路性能参数时间序列中实际存在的时间累积效应,以预测航空发动机气路性能衰退规律,本文从泛函分析的角度出发,提出了一种支持过程向量机模型。并建立了基于支持过程向量机的时间序列预测模型,且以Logistic混沌时间序列预测为例验证了该预测模型的有效性。在此基础上建立了基于支持过程向量机的航空发动机排气温度预测模型,并采用遗传算法进行模型参数的优化选择。通过航空发动机排气温度预测实际应用案例对提出的模型进行了验证,实验结果表明:支持过程向量机预测结果的平均相对误差为2.81%,优于传统支持向量机的预测结果。 相似文献
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提出在大气环境中测量氧化锌纳米线共振频率的方法。通过自制平行微电极施加横置交变电场使纳米线振动,并利用原子力显微镜非接触模式使探针和纳米线顶端间距在分子力作用范围内,探针和纳米线在分子力作用下同步运动。又通过逐渐改变交变电场频率,使纳米线承受频率连续变化的激励作用。通过光电传感器识别探针的位置变化,从而可以通过判断光电传感器信号的激增来确定纳米线共振的发生,得到纳米线共振频率。根据共振频率和几何尺寸的对应关系,由欧拉伯努利梁理论得出氧化锌纳米线弹性模量的变化规律,发现其不等于氧化锌块状材料值且不是常量。由于纳米线尺寸为纳米级别,所以纳米线生长边界的张弛层厚度对纳米线整体性能影响较大。应用有限元多物理场耦合模拟,建立壳-核模型且考虑到在空气中振动的热黏阻尼对试验过程进行模拟,得到共振频率对应的壳部和整体模型弹性模量及其变化规律。 相似文献
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搅油润滑是齿轮系统一种重要的润滑方式,由于润滑油的黏弹性会使浸入其中的齿轮在高速运转时获得额外的阻力,且齿轮系统由于自激振动等因素,时刻存在一些不确定的扰动.因此,综合考虑啮合间隙、时变啮合刚度、传动误差、随机扰动以及搅油阻力等非线性因素,通过拉格朗日法建立了6自由度的直齿轮非线性动力学模型,运用龙格-库塔方法求解得到... 相似文献
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针对含有面齿轮传动的三轴减速系统进行动力学特性分析,主要研究系统的转子动力学性能.考虑了面齿轮的传动特性,建立了面齿轮啮合转子系统的动力学模型.建立系统的有限元模型,进而分析临界转速与不平衡响应特性.结果表明:单轴经过齿轮啮合成为系统时会耦合出新的频率和临界转速,也会丢失部分单轴的固有频率,面齿轮的固有频率在整个系统中影响很大.转子系统在运转时受到不平衡力而产生不平衡响应,位移方向上会受到所在转轴上转动频率的激励,转动角位移方向上会受到三根转轴转动频率的激励.转子系统在转动时,随着转速的上升转子的幅值增加,且最大振幅位置在各轴的跨中位置和外伸轴端. 相似文献
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基于条件深度循环生成对抗网络和动作探索的行星轮轴承剩余寿命预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决小样本和变工况下行星轮轴承剩余寿命预测准确率低的问题,提出一种基于条件深度循环生成对抗网络(C-DRGAN)和动作探索(AD)的行星轮轴承剩余寿命预测方法。将门控循环单元神经网络与条件生成对抗网络相结合,构建C-DRGAN,从非静态和非线性信号中提取故障特征,实现小样本和变工况下行星轮轴承的剩余寿命预测;采用基于AD的训练算法训练C-DRGAN,提高收敛速度,降低训练时间;根据训练后的C-DRGAN,利用多元线性回归分类器预测测试样本中行星轮轴承的剩余寿命。通过行星轮轴承加速疲劳寿命试验验证该方法的有效性。结果表明,该方法具有较强的非静态和非线性信号处理能力,并能在小样本情况下取得出色的行星轮轴承剩余寿命预测效果。 相似文献