基于温度场分析的航空大型烘箱温度性能研究

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由于航空材料对温度敏感,工艺规范对烘箱的温度性能要求较高,温度性能不合格将直接影响产品质量。该文以航空大型零件制造用烘箱为研究对象,通过仿真模拟烘箱内部温度场分布情况,为合理布置控制传感器的位置提供科学依据;分析比较试验结果与仿真结果在烘箱空间上的差异性;此外,在烘箱极限使用温度范围处进行温度均匀性测试。温度测试数据表明:烘箱整体的温度性能良好,在不同设定温度下有良好复现性,有效工作区内温度测试值与设定值最大偏离量不超过容差的56%,最大值与最小值的最大差值占容差带的43%,验证基于温度场分析提高航空大型
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为提高深度调峰机组快速降负荷工况下过热汽温控制品质,针对超临界直流炉过热汽温系统各扰动因素定性分析,机组快速降负荷动作过程中,给煤量突降后给水控制环节存在惯性与迟延,导致机组快速降负荷过程水煤比严重偏高,是过热汽温快速降低的主要因素,提出超临界直流炉快速降负荷工况下过热汽温控制策略,通过对给煤量控制增加惯性环节,降低给煤量下降速率,减小水煤比偏高对过热汽温的影响。仿真结果表明:改进后的过热蒸汽温度下降幅度减小30%,中间点温度下降幅度减小34%,降低机组快速降负荷过程中因过热蒸汽温度低跳闸的风险,提高机组
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有机磷农药在我国农业生产使用的农药中占有很大的比例,施用的有机磷农药经过一系列的迁移、转化最终残留在大气、水体和土壤中,严重威胁着人类的健康。环境样品基体复杂且农残含量极低,基本无法直接测定,因此,针对不同环境样品、不同类型农药选择合适的前处理技术是准确测定有机磷农药的关键。目前有机磷农药残留检测的前处理技术主要有固相萃取、液相萃取、新型搅拌棒吸附萃取、超声辅助萃取、微波辅助萃取、加速溶剂萃取、超临界流体萃取、分子印迹聚合物法、免疫亲和层析法和QuEChERS法等。固相萃取和液相萃取应用广泛,已开发的新型
水电机组设备作为水力发电的关键枢纽,其运行状态对生产发电效率、经济效益、设备安全起着重要作用。为实现在复杂条件下的对水轮机组振动的精确测量,该文提出一种基于多源信息融合的振动频率测量方法。采取基于互相关的多源融合算法,将多路传感器信号进行融合重构,实现对背景噪声与干扰信号的抑制,增强振动基频的信号强度。利用能量重心法处理重构信号,实现对振动基频频率的准确估计。通过理论推导,证明该文方法对干扰信号与背景噪声的抑制作用,通过振动台实验与水轮机组实测的方式与其他方法对比,验证该文所提方法的有效性和准确性。
针对标准极限学习机在预测锂离子电池寿命方面算法不稳定以及使用电池容量作为健康因子不易直接测量的问题,提出一种基于等压降放电时间的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的锂电池剩余寿命间接预测的方法。首先提取电池等压降放电时间作为锂电池间接健康因子,然后引入鲸鱼优化算法对极限学习机的模型参数进行优化,将电池放电截止电压影响因子融合,建立锂离子电池剩余寿命间接预测模型,最后通过NASA卓越预测中
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