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101.
光电干扰箔片抛撒与扩散试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用两种状态箔片(直径49.5mm,厚0.15mm,1g;直径47mm,厚0.05mm,0.5g)研究了光电干扰箔片抛撒与云团扩散问题。设计了试验模型、试验方案并提出网格图层的数字图像处理方法。通过抛撒各阶段云团发展状态的高速数字图像记录和参数统计,清晰地反映了装填密集度较高情况下的箔片出舱、分离、扩散动态过程。提取单个箔片运动轨迹,显示出箔片的速度衰减与沉降特性。对散布云团结构进行统计分析,结果表明大数量箔片抛撒在气流作用下由尾部开始分离扩散,并出现集束段断层,各集束段时序扩散,形成锥形云团,首尾融合。在此基础上建立了锥体云团膨胀模型,有效描述出大数量箔片云团膨胀过程及其发展形态。 相似文献
102.
中国钛原料钙镁含量高,主要采用熔盐氯化法处理,会产生大量废盐难以处理。研究氯化熔盐体系的黏度特性对于开发该工艺产生的大量废盐利用新方法具有重要意义。综述了国内外对氯化熔盐体系黏度影响规律的研究:从氯化熔盐体系的熔盐离子出发,探讨了Ca2+、Mg2+、Na+及K+等对氯化熔盐黏度的影响;从反应条件出发,探讨了温度、气氛和添加剂对氯化熔盐黏度的影响。结合当前对氯化熔盐体系黏度的研究,针对NaCl-KCl-CaCl2-MgCl2四元氯化熔盐体系,在不同温度条件下改变气氛或者添加剂,对体系黏度的变化规律进行了考察。通过改变氯化熔盐体系的黏度,寻求适合高温相转化渣高效分离的手段和方法,对高温相转化法高效循环处理熔盐氯化废渣具有重要意义,并能有效推动中国熔盐氯化法的发展。 相似文献
103.
104.
Al-6Mg-0.3Sc合金具有力学性能高、无需固溶强化处理等特点,在WAAM领域引起关注,并得到了应用,然而应用过程中“掉屑”严重,针对这一问题,文中将合金中w(Mg)由6%减小至5%,对2种合金进行了对比研究。研究结果表明:与w(Mg)6%的Al-Mg-Sc合金相比,w(Mg)5%的Al-Mg-Sc合金送丝更顺畅,“掉屑”量少,沉积工艺性较好;堆积体中气孔数量略多、尺寸略大;堆积体抗拉强度低14~23 MPa,屈服强度低7~15 MPa,堆积体横纵向差距更小,力学性能更均匀,2种合金经350℃×1 h时效处理后,堆积体力学性能都大幅提高,且提高幅度一致。本研究对Al-Mg-0.3Sc合金在WAAM工艺中的实际应用具有指导意义。 相似文献
105.
针对锂离子电池组荷电状态(state of charge,SOC)难以预测的问题,提出应用主成分分析(principal component analysis,PCA)选取影响因素和秃鹰算法(bald eagle search,BES)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的SOC预测模型。首先,采用PCA筛选出主成分特征值较大的因素后,将其组成多输入样本集合;其次,利用秃鹰搜索算法的全局搜索能力不断优化最小二乘支持向量机的惩罚系数C、核函数g,建立PBESLS-SVM预测模型;最后,应用某储能设备历史数据,采用GA-BP、BES-SVM和PBES-LS-SVM等模型分别对锂离子电池组的完整放电过程数据集与部分放电过程数据集进行仿真研究。结果表明,提出的模型SOC预测均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差分别减小至1.79%、1.30%和3.39%。与其余预测模型相比,PBES-LS-SVM模型预测精度高、预测时间短,具备良好的收敛性、泛化性。 相似文献
106.
针对传统防撞垫结构对车辆造成的碰撞力过大问题,设计了一种基于单周期极小曲面(Singly Periodic Minimal Surface, SPMS)的夹层结构的新型可导向防撞垫。首先,利用Mathematica探究了SPMS隐函数表达式中a、b、c三个参数的改变对结构形式的影响规律。然后,对SPMS结构进行准静态压缩有限元仿真。最后,建立车辆-防撞垫碰撞模型系统,在100 km/h的车速下进行了实车碰撞仿真。研究结果表明:参数a、b的改变会使结构呈现周期性旋转对称变化,参数c的改变会改变SPMS结构亏格的大小,最终确定参数a、b、c的最优值分别为1、0.3、0。通过实车碰撞模拟,与传统防撞垫相比,新型防撞垫在正碰、侧碰工况下,峰值碰撞力分别下降了37.5%和18.8%。该新型防撞垫能够有效降低碰撞力,同时吸收冲击破坏下的巨大能量,具有良好的工程借鉴价值。 相似文献
107.
108.
109.
110.
为了解决空气污染源反演的盲目性和低效率问题,本文提出了一种基于改进型蚁群算法(modified-ant colony optimization, M-ACO)的空气污染源反演方法.利用点源高斯扩散模型建立污染源反演模型,采取蚁群算法(ant colony optimization, ACO)来求解.针对蚁群算法中存在的缺点,引入遗传算法的选择交叉思想,从而丰富种群的多样性来避免陷入局部极值;同时设计奖惩因子机制,对信息素更新规则进行改进来使算法更快地收敛,进而归纳为M-ACO算法.通过对比实验,证明了M-ACO算法相比于传统ACO算法来说,能够使得污染源的反演结果更准确和高效,为空气污染源反演的实际应用提供了有效的理论支撑. 相似文献