Y型点火结构瞬态燃气压力的数值模拟

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为研究航天火工装置Y型点火结构中Al/KClO4燃气压力分布特性,采用计算流体力学(CFD)方法对Al/KClO4作用下Y型点火结构的燃气压力进行了数值仿真研究,揭示了做功容腔瞬态压力分布规律,获得了点火方式、输入压力和结构尺寸对燃气压力分布的影响。研究表明:CFD仿真分析结果与试验吻合良好;双点火器对做功容腔处压力的贡献与输入压力有关,输入压力较高时压力峰值约为单点火器的1.9倍;Y型通道直径越小,做功容腔处压力越高,但Y型通道直径过小将引起做功容腔内压力分布不均匀。本研究对Y型点火结构优化设计具有一定
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详述了几种经典的图像去噪算法的原理及其现有的改进方法,并且梳理了各算法在实际使用时的优点和缺点,以便后续科研人员进行深入的研究。
综合考虑实际发酵过程的非线性特征和过程变量具有多采样率的特点,提出基于DBN-DMFA的代谢通量调控模型,即先对所需的细胞外时变参数进行预测,然后使用DMFA估计代谢通量,最后用DBN建立代谢通量调控模型。通过青霉素发酵过程仿真实验,证明了该策略的有效性。
基于视觉神经系统生理学特征,提出了一种可加速神经网络训练过程的双神经网络结构,它同时提供了一种初始化神经网络的新方法。首先,对原始数据进行小波分解,将获得的近似系数在辅助神经网络中进行训练;然后将训练得到的权值和阈值传递给主神经网络;最后,利用主神经网络对全部的输入输出信号进行训练。通过非线性函数逼近、非线性动态系统辨识和井底压力预测仿真实验,并和常规的神经网络结构进行比较,结果表明:在达到相同精度的前提下,双神经网络结构极大地缩短了训练时间。
为制备出一种适用于线型聚能爆炸切割工艺的混合乳化炸药,将钝化RDX与乳化炸药进行不同比例掺杂,制成直径20 mm的药卷,并进行爆速、猛度、做功能力测试。结果表明:钝化RDX含量为0~20%时,混合炸药爆速增长平缓;钝化RDX含量为20%~50%时,混合炸药爆速增长加快;钝化RDX含量为45%时,混合炸药爆速可达6039 m/s,铅柱压缩值为24.1 mm,做功能力为308.34 mL,均大于未添加RDX的乳化炸药,满足线型聚能爆炸切割用药要求。
为满足火工品在200℃的高温环境中24h、甚至48h后仍能正常作用,开展了2,2′,2″,4,4′,4″,6,6′,6″-九硝基三联苯(NONA)炸药在爆炸箔起爆单元中的应用研究。通过试验研究了NONA炸药的耐热性能,以及其粒度、装药密度、装药高度对爆炸箔起爆性能的影响。试验结果表明,NONA炸药在400℃左右只发生缓慢的热分解反应,当NONA粒度为5μm,装药密度为90%TMD(1.602g/cm3),装药高度不低于3mm,装药直径为Φ3mm时,爆炸箔起爆单元起爆感度最高。
针对目前火工药剂静电感度测试系统未有校准方法的现状,在分析静电火花感度测量系统电路模型基础上,研究了基于放电回路静电放电电压和放电电流的校准方法,并结合实际测量波形,对输出结果进行分析,评价分析校准中的测量不确定度。研究表明该校准方法准确度高、可实施性强。
通过对现场运行的大功率旋转机械加装压电式三轴加速度传感器对旋转机械滑动轴承进行振动数据的采集,并对采集到的加速度信号进行处理分析后得到对应的速度信号、位移信号。应用相关分析软件对采集到的信号进行分析处理,利用得到的振动烈度、频谱图和轴心轨迹图对电泵滑动轴承进行故障诊断。从数据转换分析过程和最后的诊断结果来看,使用频域积分法进行信号转换准确、高效,分析所得滑动轴承信号频谱和轴心轨迹的故障诊断结果易于识别。
偏最小二乘(PLS)方法提取的主成分或者潜变量可能包含与质量数据矩阵Y无关的信息。作为PLS的替代方法,高效潜结构投影(EPLS)方法将过程数据空间分解为两个正交的子空间,并对质量无关部分进一步进行主元分析,使与Y无关的信息全部包含在残差中,保证信息提取的充分性和空间分解的完备性。考虑到工业过程中缺失数据的普遍性,提出一种基于迭代算法(IA)的EPLS(IA-EPLS)方法。该方法通过模型建立以及缺失数据估计的不断迭代完成EPLS建模:用估计的缺失数据建立EPLS模型,然后基于该EPLS模型重新估计缺失数
应用矢量控制技术,提出了一种基于最大转矩电流比(MTPA)的永磁同步电机效率优化方式。建立了永磁同步电机d-q轴数学矢量模型和电磁转矩模型,提出了基于MTPA的矢量控制方法,在Matlab/Simulink仿真平台搭建了定子电流id=0控制系统和MTPA控制系统,并对控制效果进行了对比分析。结果表明,MTPA控制方式相比于定子电流id=0控制方式有着良好的动态性能,当转速、转矩发生变化时,能快速地响应,永磁同步电机效率可提高2%。
今年以来,国内造纸原材料价格大幅上涨.与此同时,与造纸配套的化工物料成本上涨明显,最高涨幅达100%.一时间,造纸企业承压.在国内纸业传统大省山东,众多造纸企业如何应对?近日
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