船舶燃气轮机进气系统中过滤装置数值模型化处理方法研究

为了研究船舶燃气轮机进气系统中,过滤装置数值模型化处理方法的模拟精度及其适用性。针对一种双通道船舶燃气轮机进气系统,分别采用Fan边界和多孔介质模型方法对过滤装置（百叶窗、滤清器）的复杂结构进行处理,开展进气系统内流场特性的详细数值计算研究。结果表明：进气系统大部分总压损失源于燃烧空气滤清器产生的总压损失和竖井中的流动损失;与Fan边界相比,多孔介质模型方法能够获得更贴合实际的进气系统流场,对系统总压损失的预测更具可靠性;两种方法计算出的进气系统流动损失相差不超过10%;使用Fan边界需保证过滤装置不产生明显的整流作用,且压力损失实验数据完备,而选用多孔介质模型需要已知过滤装置阻力系数、孔隙率等物理参数。     

缺陷检测中的标签噪声形态恢复方法及其应用

为了保证碳纤维材料产品的可靠性,消除各种可能存在的缺陷,有必要采取有效的手段对其质量进行检查。结合图像识别算法的基于X射线无损检测技术被认为是一种快速有效的解决方案。然而,加工材料的表面通常附有包含各种信息的标签,这些标签会在检测中对缺陷的识别造成干扰,甚至被误检为缺陷。主要研究基于图像特征的产品标签噪声恢复方法及其在缺陷检测中的应用,该方法可以有效地消除噪声,而不影响其余的图像信息,从而确保算法正确识别材料中的缺陷。     

叠网式过滤器

提出一种农业排灌用的新型过滤器——叠网式过滤器,其结构简单且性能指标大大超过国内过滤器, 在结构、性价比上也将超过国外新型过滤器。     

杂质对NiAl金属间化合物结构及力学性能影响的研究

NiAl金属间化合物的室温脆性是阻碍其应用的关键问题之一。本文应用第一原理方法,系统研究了杂质氧对NiAl金属间化合物的结构和力学性能的影响规律。借此提出了抑制杂质有害效应的物理思路。     

外语学习中情感因素的调查与研究

外语学习中的情感因素主要是指学生们对外语学习所产生的情绪与感受,主要包括学习者的态度,动机与需求,自尊、自信与冒险心及焦虑情绪等。本文笔者通过对农村学生与城市学生的外语学习中的情感策略调查及分析,论述了对外语学习产生正面影响(如自信、冒险心等)的情感因素和一些对外语学习会产生极其负面的影响(如焦虑)的情感因素。并说明了外语教师除了传授知识和学习策略外,还应注重学生的情感教育。注意培养学生的学习动机,利用多元智能理论指导,培养学生的自信心缓解学生焦虑情绪。     

铀矿石浓缩物中非金属杂质成分分析标准物质研制

研制两个水平的铀矿石浓缩物中非金属杂质成分分析标准物质,用于铀矿石浓缩物产品中S,P,F,Cl和Si等杂项的量值传递和测定过程的监控,确保铀矿石浓缩物产品的质量和后续纯化过程的稳定运行,同时也可用于二氧化铀（粉末和芯块）、四氟化铀等产品中相关元素的量值传递和质量控制。标准物质的均匀性采用F检验法评价,稳定性采用t检验法评价,各元素的定值采用多家实验室比对^[1~5]。标准物质研制的所有过程均符合“一级标准物质技术规范”。     

氧在钒中基本热力学行为的第一性原理研究

钒(V)是核聚变反应堆结构材料的重要候选材料。实验表明杂质氧(O)会对V的结构和力学性能产生极大的影响。采用基于密度泛函理论的第一性原理方法研究了O在V中热力学稳定性、扩散特性以及与缺陷空位的相互作用。O在V中易于占据八面体间隙位,其溶解能为-4.942 eV。O在间隙位的最佳扩散路径为八面体间隙位→四面体间隙位→八面体间隙位,扩散激活能为1.728 eV,在此基础上对不同温度下的扩散系数在文中给出了详细分析。O在V中与空位存在很强的吸引相互作用,1个O原子和2个O原子被空位捕获时的捕获能分别为-0.484 eV和-0.510 eV。当O原子的数量超过3,其捕获能变为正值0.382 eV,因此单空位最多能够结合2个O原子,这意味着"O_1-vacancy"和"O_2-vacancy"团簇在V中很容易形成。这些研究结果将对V基合金在核聚变反应堆中的最终应用具有一定的参考价值。     

津-京航煤管道清管作业带来的启示

2003年4—8月间,中航油津京管道运输中心进行了塘沽-天津-北京航煤管道全线清管作业,前后共计发送各类清管器30个,共清出近6000kg的杂质污物,输油流量由250m^3／h提高到285m^3／h,清管效果显著,尤其是天津-北京段的清管,这也是航油系统中最长距离输油管道的首次清管作业,其问出现了污物由小到多再到少的过程,也出现清管器堵死,被迫断管取球等事件,其清管过程留下了大量实际经验值得借鉴,为今后管道输油保障工作带来不少启示,现总结成文字,与业界同行分享。     

基于Voronoi cell的RNN_k近似查询与计算(英文)

在空间数据索引与查询研究领域中,反向k最近邻(RNNk)问题作为反向最近邻问题的泛化扩展近来受到更多关注.所谓RNNk查询就是找到所有以给定查询点为k个最近邻之一的对象点.为了有效地进行RNNk查询,利用分级的Voronoi cell和空间区域划分方法对查询结果进行有效过滤,避免了过多次最近邻查找计算.在初步得到的RNNk结果中,有针对性地分别利用平行于分割线的扫描线和局部扩展的查询区域Q进一步限定了RNN候选点.近似最小平均距离(AMAD)计算则可由近似的RNNk查询结果得到且不受k取值限制.实验结果表明了在3种不同数据分布情况下,本文算法与近似方法的效率和有效性.因此,通过充分利用对数据的过滤与查询空间修剪的近似方法,得到了具有较高查全率和准确率的近似查询和计算.