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流动聚焦(flow focusing)是一种制备单分散性微纳米尺度液滴、颗粒和胶囊的毛细流动技术,小孔上游稳定的液体锥形的形成是产生射流并高效制备微液滴的前提条件。采用量纲分析方法得到了被聚焦液体流量、驱动气体压差、毛细管与聚焦小孔距离对锥形稳定性的影响,利用吸气式流动聚焦装置观测了锥形界面形态及稳定性,验证了理论分析结果,通过调控主要过程参数获得了锥形稳定的参数区间。在被聚焦液体内部添加示踪粒子,采用高速摄影技术拍摄了流场图像并进行定量分析,探究了锥形内部的回流区结构及其变化规律,发现回流区的产生与锥形界面两侧的切向速度分布密切相关,被聚焦液体流量、驱动气体压差、毛细管与聚焦小孔距离对回流区的大小均具有显著影响。 相似文献
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纤维织物预制体蠕变/回复行为的描述对于模拟复合材料的制造过程至关重要。为分析与预测CF3031干纤维预制体在预成型过程中的厚向变形行为,进行了干纤维预制体的蠕变/回复实验,并对实验结果进行计算分析,建立了材料本构模型。首先,采用最小二乘法原理和叠加原理对比分析不同蠕变计算模型对CF3031干纤维预制体蠕变/回复实验数据的蠕变部分及整体拟合效果。结果表明,Burgers模型整体计算效果优于其他模型。而后,在传统Burgers模型的基础上,提出了1个单方程形式且适用于不同的蠕变应力和预成型温度的材料模型,用于描述干纤维织物预制件时间依赖性的厚向蠕变/回复行为。模型系数根据实验数据分析及最小二乘法获取。最后,将建立的本构模型用于预测新设计的实验结果,结果显示实验曲线与模型预测曲线基本吻合,证明了该方法的有效性。 相似文献
513.
514.
515.
增强神经网络辨识模型泛化能力的研究 总被引:4,自引:4,他引:0
曲东才 《海军航空工程学院学报》2007,22(1):109-113
神经网络(Artificial Neural Network,ANN)辨识模型的泛化能力是其最主要的性能之一,增强ANN模型的泛化能力也是近年来国内外有关专家学者研究的重点问题。大量研究表明,ANN模型泛化能力的改善与很多因素相关联,其中恰当的性能指标函数设计是一个重要影响因素。文中在分析常见的基于均方误差最小原则的性能指标函数基础上,通过加入ANN辨识模型权值间的延迟信息,进而获得一种改进型性能指标函数。通过仿真,验证了所设计的改进型性能指标函数对增强ANN辨识模型的泛化能力是有效的。 相似文献
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针对液体运载火箭五通结构承载能力开展仿真分析和试验研究,获得了五通不同部位的Mises应力分布图,并基于五通工艺成形过程中球体壁厚减薄规律,提出了薄弱环节的优化改进措施。在此基础上,开展了五通在不同内压载荷下的液压强度试验,并监测球体表面的应力水平。结果表明:五通产品承载最大的部位是球体大凸孔根部圆角附近,与产品成形过程中壁厚减薄最大位置不重合;在不改变球体外形尺寸的情况下,适当提升结构壁厚,产品重量增加小于1kg,应力水平下降了4%,产品合格率提升了30%;采取改进措施后的五通,内压爆破试验压力达到3.6MPa以上,相对于设计压力有3倍以上安全裕度。 相似文献
517.