神经网络模型在压气机通流特性分析中的应用

为了解决通流特性分析程序中原始模型对压气机性能预测精度不足的问题,提高压气机通流特性分析过程的可靠性,基于对大量多圆弧叶栅的数值模拟结果建立了压气机叶栅性能数据库,并以该数据库为依托,采用神经网络建模方法建立了压气机叶栅基准损失系数和基准落后角模型。结果显示:两模型对叶栅基准损失系数和基准落后角的预测精度均满足工程应用要求,其精度分别为±0.002和±1°。在对采用神经网络模型的通流特性分析程序校验过程中发现,其无论对压气机整机性能还是对流动细节的预测精度上都获得了显著提高,尤其是在主流区。此外从压气机整体特性上看,基准损失系数和基准落后角精度的提高对非设计工况损失系数和落后角的预测精度影响是积极的。      

水声驻波声管在矢量水听器校准技术中的应用

水声声管在低频水声测量中的应用十分广泛,不仅可以用来校准低频水声换能器,还可以用作水声材料及其构件的声学参数测量。随着矢量水听器研究工作的不断发展,在水声驻波声管中更加大了对质点振速的测量研究。在回顾了矢量水听器校准技术的发展历程和研究现状的基础上,对影响矢量水听器校准技术的因素进行了分析,同时给出了相应的研究成果,包括采用驻波管比较校准方法时,由于标准声压水听器和被测矢量水听器的置放方式引起的灵敏度校准结果高频失真,以及由于矢量水听器悬挂结构影响导致出现的灵敏度校准结果低频失真,并且对矢量水听器技术未来的发展方向进行了展望。     

基于混沌蚁群算法的应急物流路径优化算法

以医疗器械应急物流配送为研究对象,以配送时间最短为研究目标,建立了医疗器械应急物流配送路径优化的数学模型,并将混沌蚁群算法用于模型求解,给出了求解步骤。经计算机仿真表明,与基本蚁群算法相比,混沌蚁群算法优化质量明显改善,有效缩短了应急配送时间,提高了医疗器械应急物流的配送效率。