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481.
双向间接耦合有限元法预估电力电缆载流量 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了多导体电力电缆置于具有散热孔的托架上时3D有限元时谐磁场模型,在计及各金属涡流效应的条件下,得到所有导体单元的功率损耗密度.以此功率体密度损耗为栽荷,建立了电缆系统的"热-流体"直接耦合场模型,求解了电缆系统各导体的温升,由此完成一次完整的"磁场"与"热-流体"场间接耦舍的求解.由于电缆导体电阻率与温度密切相关,形成"磁场"与"热-流体"场间接耦合的双向耦合.反复迭代,可求解得到当热点为90℃时导体的电流,即为电缆的载流量.以无铠装单载流和有铠装三并联栽流电缆为例,采用间接耦合法计算和测量了系统的总功率、电流分布、导体热点温度.计算和测量一致性说明了双向间接耦合有限元模型建立的正确性和计算结果的准确性,为进一步分析电力电缆系统的磁、热特性奠定了基础. 相似文献
482.
为了使制造企业能够根据市场需求快速调整组织制造资源,简化生产调度过程,提高生产调度质量,提出了一种基于隐性势场的制造单元构建算法。在满足约束的前提下,建立了以最小加工成本和最优单元负载均衡为目标的基于隐性势场的制造单元构建模型,给出了制造单元的构建方法,并构造了基于隐性势场的设备关联矩阵模型和任务关联矩阵模型。该算法具有模型简单、设计变量少等优点。通过具体实例,验证了该方法的有效性和可行性。 相似文献
483.
在纳尺度,材料和器件具有与宏观材料和器件迥然不同的奇异特性,掌握其规律是实现纳米技术创新的关键。本文结合近十年关于低维纳米功能材料局域场与外场耦合和物理力学行为的研究,介绍评述碳纳米管、石墨烯、氮化硼、氧化锌等低维纳米功能材料的力-电-磁-热-流耦合特性和物理力学行为的研究进展,并展望基于这类特殊性能的新型纳米器件的发展前景。 相似文献
484.
由于在测量模型表面压力方面具有独特的优势,光学压敏测量技术(Pressure-Sensitive Paint Technique,PSP)近年来受到了广泛关注.然而,由于内流场流动的复杂性及狭小的几何空间,内流场的PSP压力测量实验难度非常大,影响了PSP的测量精度与显示效果.基于对光学压敏测量技术测量原理的深刻理解,结合图像对准与三维重构理论,探究并优化相应的图像处理流程,自主发展了PSP图像的三维重构程序.以某平面叶栅叶片PSP实验图像为研究对象,按照提出的优化图像处理流程,提高了叶片表面PSP测压的精度,实现了叶片表面压力场的三维重现,并与静压孔测量结果进行了比对.结果表明:所发展的PSP图像处理方法及流程,是现有测量条件下提高PSP测量精度的有效措施之一,且经过叶片表面压力场的三维重现,便于获取图像上的压力信息. 相似文献
485.
驻涡燃烧室凹腔供油位置对流场影响的PIV实验 总被引:1,自引:1,他引:1
采用PIV(particle image velocimetry)技术,对凹腔供油位置不同时凹腔内的冷态流场进行对比研究.通过分析不同来流速度对腔内涡的形成及其稳定性的影响,从而研究不同供油位置对涡稳定的影响.实验表明,供油位置在凹腔前体,油气掺混孔处的射流对涡有破坏,供油位置在凹腔后体,油气掺混孔处射流对涡没有破坏作用,在不考虑供油方式等因素的情况下,凹腔后体供油优于凹腔前体供油.研究结论可为该驻涡燃烧室进一步的热态燃烧性能实验研究提供依据. 相似文献
486.
虽然针对互击式气-液喷注器开展了大量研究,但对互击式气-气喷注器的了解甚少。为了深入理解互击式气-气喷注器气气混合过程的特点,利用粒子图像测速(PIV)系统对其开展了流动显示实验研究。实验结果表明:对于O-F-O互击式气-气喷注器,气流撞击角度和氧/氢动量比直接影响着气流撞击作用的大小,控制着气流混合过程;对于喷孔间距保持一定时,撞击角越大,气流间的相互作用越强,气流混和效果越好;氧/氢动量比越大,气流间撞击力越强,混合距离越短,对中心气流的挤压作用越厉害,其流场分布三维特征越明显;可以通过组合高的氧压降、低的氢压降和大撞击角来设计混合效果较好的互击式气-气喷注器。 相似文献
487.
基于混合润滑理论的航空作动器密封性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空作动器不同压力、温度以及作动速度的工作环境,以Trelleborg公司Turcon VL密封为代表,利用混合润滑理论对其性能进行分析,揭示机载工况对航空作动器密封性能的影响规律。建立了基于混合润滑理论的宏观与微观多场耦合模型,包括:考虑空化及流动因子的Reynolds方程油膜模型、Greenwood-Williamson(G-W)的微观接触模型以及Fourier的传热模型。通过有限体积法求解,分析不同压力下宏观接触压力、微观接触压力以及油膜压力分布特点。研究结果表明:随流体压力增大,泄漏量与摩擦力都近似线性增大;在25℃时无泄漏,而温度升高至135℃时产生少许泄漏;随作动速度增大,摩擦力减小但泄漏量增大。 相似文献
488.
基于量子万有引力搜索的SVM自驾故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对自动驾驶仪在实际测试过程中故障样本较少的情况,提出一种基于量子万有引力搜索算法(QGSA)的支持向量机(SVM)故障诊断模型。SVM能较好地解决小样本、非线性问题,适用于自动驾驶仪的故障诊断。为进一步提高万有引力搜索算法(GSA)对参数寻优的收敛速度和收敛精度,将基于GSA的QGSA应用于SVM的参数寻优中,以解决SVM由于参数选取不当导致过学习或欠学习的问题,从而获得最优的分类模型。通过模拟实验分析,当训练样本数量为50时,基于QGSA的SVM故障诊断模型分类准确率便能达到96.530 6%,而基于遗传算法(GA)的SVM故障诊断模型分类准确率为92.040 8%,基于GSA的SVM故障诊断模型分类准确率为91.632 7%。仿真实验结果表明,基于QGSA的SVM故障诊断模型具有更好的故障诊断能力。 相似文献
489.
490.