简介：压水反应堆本体结构热工水力特性的CFD数值模型的准确建立是实现数字化反应堆的关键技术之一。采用等流通截面积方法简化了控制棒导向筒内部几何结构,通过多孔介质模型对堆芯燃料组件结构进行了简化,在此基础上建立了＂华龙一号＂反应堆本体结构的整体CFD分析模型。模拟结果表明,堆内流场不具备对称性,进行整体CFD模型建立和分析非常必要,所建立的＂华龙一号＂反应堆整体CFD模型计算得到的热工水力特性合理,可为反应堆安全运行提供有效的参考数据。

简介：

简介：研究不同速冻速率对洋葱细胞结构的影响，将洋葱分别在1、3、6、9、12、15、25、50、80℃/min速冻速率条件下进行速冻实验，研究了不同速率条件下细胞内结冰温度、细胞结构变化、细胞内压变化并计算细胞膜的渗透率。结果表明，洋葱细胞内结冰温度随着速冻速率的增大而降低；细胞体积随着细胞内压的增大而减小，随着温度降低先增大后减小；渗透率的总体趋势是随着温度的降低而增大，随着速冻速率的增大而增大，细胞的结晶温度随着细胞膜渗透率的增大而增大，随着渗透率的减小而减小。

简介：多孔结构的辐射特性与结构的特征尺寸有直接联系。当结构的特征尺寸与辐射波波长相当的时候,物体之间的辐射将产生新的效应,如表面等离子激元、微腔谐振效应等。采用时域有限差分法（FDTD）,研究了周期性立方体多孔结构及其元胞的吸收特性。结果表明,由于表面等离子激元,元胞结构在428nm时的吸收能力最强,周期性单层立方体多孔结构在350～600nm波段可以起到强化吸收的作用,但其吸收能力并不是元胞吸收能力的线性相加。

简介：设计了一套研究压电陶瓷热电特性的实验系统,并基于热释电效应研究了压电陶瓷在周期性热激励下的热电特性,拟合出了周期性热激励下压电陶瓷中产生的电压与电流的表达式。模拟和实验结果表明,当采用周期性的聚焦光线照射在压电陶瓷表面时,压电陶瓷表面的温度和正负极之间的电压也会周期性的变化,且变化的频率与调频装置的频率一致。

简介：振动信号的测量和分析是一种有效的无损检测发动机故障的方法，本文利用缸盖表面振动信号实现了各缸燃烧差异的快速诊断。为了便于提取故障特征信息，根据发动机的工作过程编写了模拟软件，来区分各激励源。利用时频分析的方法对一个工作循环内的信号进行处理，通过对比时频域上各缸信号的特征来提取故障特征信息。发动机的拆解检验表明，诊断的结果准确，另外这种特征信息提取的方法不需要建立数据库，通过对比各缸的同类信号即可实现，简单易行。

简介：为了减小沿程摩阻压降的影响，对水平管段气液两相流竖直方向的压差波动信号进行测量，此信号主要由气液两相重位压差和气液两相间作用力产生的压差两部分组成，对其进行分析处理能够得到气液相间作用力对流型变化的影响。对测量信号提取了Lempel-Ziv复杂性和近似熵两种复杂性测度。结果表明，两种复杂性测度随气相表观速度增加呈增大的趋势，对两相流流型变化是敏感的，能够得到气液两相流动力学结构反演特性。

简介：燃煤锅炉是复杂的多变量系统，其飞灰的含碳量形成机理复杂，不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大，测试工况有限等缺点；燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量，其相互耦合，导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱，应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性，因此，人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据，采用3层BP（backpropagation）神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证，该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0．19％～0．50％，预测效果良好。测试结果表明，建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据，也能够较好的逼近非验证样本数据，具有良好的泛化能力。

简介：针对柴油机缸盖振动信号的非平稳时变特点，提出应用小波包能量法提取故障特征向量，并将提取的特征向量作为BP神经网络的输入向量进行学习训练。训练后的神经网络可以利用测量的振动信号判断柴油机的气阀机构故障状况。实践证明该方法在柴油机振动诊断中是有效可行的，对其他设备的故障诊断也具有借鉴意义。

简介：本文在阐述了发动机气门漏气声学特性及其振动诊断机理的基础上，针对发动机缸盖振动信号的特点，运用小波包对采集的振动信号进行3层分解、重构、提取特征向量。然后将特征向量作为概率神经网络的输入，构建网络模型。再用测试数据验证诊断模型的正确性。诊断结果表明该方法是可行的，并取得了较好的效果。

简介：对应用于温度场分析的热网络方法及基于热网络法的软件SINDA/FLUINT进行了介绍。利用热网络法和流体网络法对某发动机舱进行热仿真与热分析。建立了飞行器发动机舱各部件与其内外流体之间的网络关系及仿真模型,并进行耦合求解,得到此发动机舱各部件不同位置的温度分布,并对优化方案进行了仿真。其结果为发动机舱热分析及布局设计提供了参考。