气液两相流在180°弯头上T形管处相分离的实验研究

利用180°弯头上的T形管考察气液两相流的相分离行为,以加深对两相流在T形管处相分离机理的理解。以空气和水为两相流工作介质,在鼓泡流和环状流条件下,入口主管分别以垂直向上和垂直向下2种方式放置,通过改变气液入口流型和流速,考察了180°弯头上T形管处合力的大小和流型的变化,测定了该处的相分离数据。实验结果表明:入口主管垂直向上时,在鼓泡流条件下,气体主要受液体的浮力作用,液相主要受重力作用,侧支管以气相采出占优,增加气液流速对气相采出不利;而在环状流条件下,液体离心力占主导地位,侧支管以液相采出占优为主,气液两相流速增加对相分离有利;主管垂直向下时,在环状流条件下,以液体向下的离心力和重力占主导地位,侧支管中液相采出占优,增大气体流速或者液体流速,不利于液相在侧支管的采出。利用T形管处的合力大小、入口流型和两相入口动量能有效解释相分离结果的变化规律。     

动载对管内汽水两相流流阻、空隙率和传热的影响

利用旋转平台对动载作用下单相水和沸腾两相流流动及传热特性进行了实验研究.通过改变旋转速度、入口温度、液体流量等参数,获得了静止和旋转2种状态下的单相水及沸腾两相流实验数据.对旋转状态下的管内两相流型进行可视化拍摄,得到了动载作用下的两相流型图.结果表明,过载方向与流动方向相反时,过载越大,管内压力和流阻越大,液相流量、空隙率和流体得热量越小.可见,动载阻碍流体向前流动,强化了管外散热,削弱了管内流体的相变换热能力.     

星敏感器导航星表建立

导航星表是星敏感器系统用来实现恒星星图识别和姿态确定的唯一依据,它的容量、内容、存储读取方式对于完成星敏感器功能和性能指标都极为重要．通过分析恒星在视场中的分布规律,建立起星表的完备性和冗余性与星敏感器视场内导航星的数量之间的关系,确定了导航星数量,提出了筛选导航星的原则和方法,为了实现星表的快速搜索,对导航星表的组织形式进行了详细讨论．构造一个由2510颗0～6等导航星组成的导航星表,满足了星敏感器星图识别和姿态确定的需求．     

以啮合性能为判据的弧齿锥齿轮加工方式评价

以设计要求的齿面接触印痕和传动误差曲线为目标,探讨采用展成法加工弧齿锥齿轮小轮时变性与否的问题。为此,给出了小轮加工参数形成过程中变性法与不变性法的数学特征,基于局部综合法得到了与这两种加工方式相对应的加工参数及齿面模型,在此基础上经轮齿接触分析得到了啮合性能即齿面接触印痕和传动误差曲线,将其与设计要求相对比,以评价加工方式的合理性。对某航空弧齿锥齿轮的啮合过程进行了数值仿真,结果表明不变性法比变性法得到了更好的啮合性能。     

环形定子面内回转旋转超声电机原理

提出了利用两个相同的纵振振子与一个圆环相连接的定子结构,配合锥形转子构成的旋转型超声电机。采用两个振子激励下圆环所形成的回转运动推动压在其内圆内的锥形转子旋转的工作方式,定子连续驱动转子可获得较好的输出性能。两个工作模态分别由两个相同的振子激励,容易获得工作频率的一致性。该电机结构简单、制造成本低。原理样机空载转速为54 r/min,堵转力矩为0.33 N.m,起动时间为1.91 ms,关断时间为1.41 ms。     

关系数据库二三范式判别算法

第二范式(2NF)和第三范式(3NF)在关系数据库规范化中起着重要作用.然而,所有的文献都没有给出第二、三范式的判别算法,当关系模式属性较多或数据依赖较复杂时,很难通过手算做出正确的判断.本文首先给出判别给定属性集是否键码的算法以及求给定关系模式的所有键码和所有非主属性的算法,然后在简单刻划函数依赖特征的基础上提出2NF和3NF的判别算法.这些算法与现有文献上的各种算法一起便于在计算机上编程实现,从而使关系规范化理论变成应用软件.     

基于几何模式识别的发动机传感器故障诊断

提出一种基于几何模式识别技术的发动机传感器故障诊断方法,以解决传感器缓慢漂移故障和由于安装制造差异和性能蜕化等造成的模型不匹配难以区分的问题。传感器测量值输入到自适应模型中,产生一组部件性能修正因子,作为故障模式来对传感器故障进行诊断,每种故障或性能蜕化都对应惟一的模式,采用几何模式识别技术隔离出传感器故障。以某型涡扇发动机为对象进行的仿真结果表明,该方法能诊断出传感器小漂移故障,并能对部件状态进行监控。     

失效航天器接管控制技术发展综述

失效航天器接管控制对于实现航天器的在轨延寿、避免有效载荷的浪费、实现有限轨道资源的占位再生和维护太空安全意义重大。本文在系统分析各类失效航天器接管控制手段特征的基础上,按照接管控制过程中是否发生接触现象,将接管控制分为接触式和非接触式两类。随后介绍了各类接管控制手段的特点,归纳了航天器接管控制任务中涉及的关键技术,给出了未来航天器接管控制的智能化和自主化发展方向。本文有望为未来开展失效航天器接管控制任务提供技术参考和依据。     

基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。