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991.
薄板坯连铸结晶器电磁制动的数值模拟 总被引:3,自引:2,他引:1
依据电磁流体力学理论,建立二维数学模型,使用交错网格及数值分析方法,分析了薄板坯结晶器在恒定磁场作用下钢水流动特性并考虑了湍流的影响。 相似文献
992.
本文用有限元法对三维弹塑性的应力与应变进行了分析,文中将非线性求解和数值积分做了改进,使计算时间缩短;三维元素的各种信息自动生成,提高了输入数据的精度和效率。用本法计算的各种实例与实验数据进行比较,二者吻合甚佳,能满足工程上所要求的精度。 相似文献
993.
针对150 kN级大涵道比涡扇发动机总体性能参数匹配设计问题,以A340-300飞机对发动机的任务需求为例,采用基于飞/发性能一体化快速迭代优化方法,将飞机/发动机一体化设计与发动机总体性能优化设计进行耦合迭代,对多约束条件下的大涵道比涡扇发动机总体性能方案进行优化设计。结果表明:在保证发动机满足飞机任务需求和任务载荷要求,以及发动机尺寸、质量、污染排放要求等约束条件下,飞机的最大起飞质量较初始方案减轻约14.33%,较A340-300飞机的最大起飞质量减轻约8%~9%;燃油消耗量较初始方案减少约20.6%;在保证发动机与飞机良好匹配性的前提下,通过飞发优化迭代使发动机和飞机的设计难度都有一定程度地降低。采用的研究思路与方法是合理、可行的,具有工程实用价值。 相似文献
994.
球形弹丸超高速正撞击Whipple防护结构损伤分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了掌握航天器防护结构受空间碎片高速撞击的防护性能及其损伤破坏模式,采用二级轻气炮结合高速X光照相系统,对球形弹丸超高速正撞击5A06铝合金whipple防护结构进行了试验研究.根据试验结果分析了铝合金whipple防护结构的防护屏和舱壁在弹丸撞击速度为2.0-5.2km/s、弹丸直径为4mm和6.35mm及防护屏厚度为0.5film、1.5mm、2mm和3mm区间的损伤模式,总结了防护屏穿孔和舱壁损伤随弹丸撞击速度、弹丸直径以及防护屏厚度变化的规律.根据高速x光照片分析了碎片云速度和形态的变化趋势,进而从碎片云角度对舱壁损伤模式进行了分析. 相似文献
995.
火箭新型号总体方案论证时,一般借鉴国内外相近规模和相同推进剂火箭的结构系数进行类比确定子级结构系数,按照比例系数分配贮箱和壳段等部段的质量,但该质量分配不能反映载荷对结构设计的影响,在细化迭代设计中易造成方案无法闭环,导致设计工作反复。为了加快总体方案论证,提出一种基于载荷的箭体结构快速估重方法,开发形成结构估重数字化模块并嵌入总体设计平台。应用案例表明,提出的数字化估重平台能够有效提高估重精度,同时显著缩短论证周期,兼具总体方案比较和优化、全箭质量管理等功能,能有效降低方案推翻重新设计的风险,在新型号总体方案论证中发挥了重要作用。 相似文献
996.
997.
本文制备了乙酸铈品体,EDTA络合滴定法测定其中铈的含量,利用傅立叶变换红外光谱仪对其进行了红外光谱分析,利用高温综合热分析仪对其进行了热重和差热分析,讨论了乙酸铈晶体在空气气氛中的热分解机理。 相似文献
998.
阳极氧化TiO2膜对甲基橙溶液的光催化性能研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本试验利用阳极氧化的方法在纯钛基体上直接获得锐钛相T iO2多孔膜,解决T iO2光催化剂的涂敷固定问题。用场发射扫描电镜(F ie ld em iss ion scann ing e lectron m icroscope,FESEM)和X射线衍射仪(X-ray d iffractionm eter,XRD)对纯钛表面生成的T iO2多孔膜的形貌和晶体结构进行分析。以10m g/L甲基橙溶液为降解物进行光催化试验,分别研究了阳极氧化电压、溶液的初始pH值、T iO2膜的面积、T iO2膜的使用次数对降解率的影响。试验结果表明,当溶液初始pH值为1时,140V阳极氧化所得T iO2膜的光催化性能最好,同时随着T iO2膜使用次数的增加,但其光催化效果有所下降。 相似文献
999.
针对升力式高超声速飞行器(LHV)再入滑翔过程中的周期性振荡现象,提出了一种基于模糊推理与控制的反馈调节方法以抑制振荡实现平稳滑翔。纵向制导在落点误差预测及指令校正的基础上,在倾侧角外环控制回路增加以高度变化率及空速作为输入的模糊控制器对倾侧角指令进行调节,横侧向制导通过航向角误差走廊约束及倾侧角反转逻辑实现大横程条件下的侧向控制。所提方法不依赖于准平衡滑翔条件(QEGC),同时避免了参数化反馈控制律中的反馈项参数设计问题,具有较强的自适应能力。LHV制导实例仿真表明,所提方法可有效抑制振荡现象,满足终端约束及再入走廊约束,方法的鲁棒性也通过Monte Carlo仿真得到了验证。 相似文献
1000.
深入分析电商行业的用户个性化数据并提供推荐服务近年来已成为业界的热点。推荐服务的基础是对用户的潜在兴趣进行挖掘,并对商品的感兴趣程度进行预测。因此,以此为背景,研究用户对商品的评分预测。对电商业的关系型数据在推荐系统中的应用进行了研究,提出了通过使用网络表示学习进行评分预测的方法。首先,将关系型数据构建成异构网络,用户和商品为网络中的节点。然后,设计了兼顾网络结构信息和节点之间相似性的个性化异构网络采样方法,并对节点进行表示学习。最后,将学习到的用户、商品表示向量输入到神经网络中进行训练,利用优化后的神经网络模型进行评分预测。实验结果表明:所提方法在YELP 13、Movielens 100k、Movielens 1m数据集上都有较高的准确率,对比常用方法,准确率提升6.5%以上。 相似文献