建立了煤粉燃烧率通用模型，模型可以根据煤粉的工业分析值计算燃烧动力学参数并预测煤粉燃烧率.通过对比前人的实验数据，验证了模型的准确性，同时研究了影响高炉煤粉燃烧率的若干因素.研究结果表明：在高炉喷煤过程中，煤粉颗粒在2 ms左右就可以达到热风速度，由于煤粉颗粒在直吹管内停留时间短并且温度较低，因此在直吹管内煤粉不会发生燃烧.煤粉进入风口回旋区后，挥发分瞬间全部析出，并且颗粒粒径越小，挥发分开始析出时间越早.降低煤粉粒径和增加氧气体积分数均有利于提高煤粉燃烧率.氧气体积分数每增加1%，燃烧率提高2%.随着喷煤量的增加，煤粉燃烧率逐渐降低.当提高煤粉喷吹量时，为了保证较高的燃烧率，实际操作过程中应提高富氧率并适当降低煤粉粒径

采用线性极化、电化学阻抗谱等电化学方法研究了连续柱状晶组织BFe10-1-1合金在3.5%(质量分数)NaCl溶液中的耐蚀性能,并与普通铸造多晶组织BFe10-1-1合金进行了对比.极化曲线测试结果表明,两种合金具有相似的电化学行为,极化曲线都包括活性溶解区、活化-钝化转变区和极限电流区,但连续柱状晶组织合金腐蚀速率小于普通铸造多晶组织合金,主要是由于连续柱状晶组织BFe10-1-1合金的微观偏析程度较小,能有效避免枝晶间局部腐蚀的发生.电化学阻抗谱测试结果也表明,该合金的电荷传递电阻和腐蚀产物膜电阻均大于普通铸造多晶组织合金,具有更高的耐蚀性

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提出了一种利用两相流Eulerian Wall Film(EWF)模型和自定义结露量公式相结合来预测样品表面相变行为及液膜变化的方法.首先利用自搭建环境实验箱开展结露物理实验,并分别基于两相流EWF模型与单相流模型进行仿真实验.结果表明,相对于单相流模型,EWF模型因考虑了相变过程而能够更加精确地模拟样品表面相变行为.然后通过自定义公式计算所得结露量与实测结露量的对比,验证了所提出结露量公式的正确性.最后在模拟与实测的温湿度曲线以及结露量吻合较好的前提下,模拟了样品表面液膜变化过程,过程中液膜呈现的形态与物理实验中原位摄像系统捕捉到的液膜形态初步吻合

根据变厚度轧制特点和前滑定义，推导了一种变厚度轧制的前滑值的理论模型.用MARC软件建立变厚度轧制的有限元模型，针对四种不同变厚度区形状的轧件在轧制摩擦因数为0.08和0.1工况条件下的轧制过程进行了数值模拟.此外，采用轧制试验方法实测了总前滑量.对比分析结果表明：前滑理论模型的计算值与有限元数值模拟结果接近，两种方法计算所得前滑值的差值小于0.005.与常规恒厚度轧制中稳定前滑值不同，在变厚度区轧制时，前滑值在0.02～0.10波动.变厚度区的压下率越大，其前滑值也越大；较小变厚度区斜度设计和低的摩擦因数会使变厚度轧制有更好的轧制稳定性和小的前滑波动范围.TRB变厚度轧制试验也验证了前滑理论模型的精度.减薄轧制实测前滑值和计算值偏差大与变形区应变状态及增加的打滑趋势有关

通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据,分析土壤传质过程的逻辑关系,构建了碳钢短期土壤腐蚀预测模型.通过用该模型在BP人工神经网络中进行学习、训练及模拟,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比,进一步验证了腐蚀模型的合理性.结果表明:含水量、空气容量、pH、Cl-含量、SO42-含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素;运用基于Matlab平台的人工神经网络,通过不断地积累土壤腐蚀信息,多次训练后可以建立起稳定性好、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率

利用液压伺服试验系统和声波监测仪开展了岩石和混凝土材料声发射特性试验研究,并在试验基础上研究了损伤变量与声发射参数之间的量化关系.结果表明,损伤变量与声发射参数呈线性关系.采用基于Weibull分布的损伤本构模型及损伤变量与声发射数间的经验公式,推导出应力、应变参量与声发射数参量的耦合模型,该模型参数可以根据应力-应变全曲线及损伤变量与声发射数关系曲线的几何边界条件确定其表达式,方式简单适用.通过与岩石和混凝土试样单轴压缩试验实测结果对比,证实模型可以很好地反映单轴受压状态下岩石和混凝土的应力、应变与声发射数的耦合关系

调径变矩抽油机是在前置式游梁抽油机上采用新型平衡方案的一种节能型抽油机,其特点是取消了曲 柄平衡,将传统的直游梁设计成3段折线的弯形游梁根据该抽油机的结构特点及运动特征,推导了其悬点速度、 加速度以及曲柄扭矩等计算方程,以CYJ8-3-26HY型抽油机为例进行了模拟计算,并与CYJ8-3-48B型抽油机 相关参数进行了对比,借以分析其运动学和动力学特性,为调径变矩抽油机一深井泵素统的生产参数合理配置提 供了理论支持

手背静脉身份识别由于其非接触和不易被污染等独特的优势,已成为各种新型生物特征识别手段中的研究和应用热点.如何提取具有高鉴别性且鲁棒的手背静脉图像特征是本文的研究重点.本文简述了基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法及其改进方法的基本原理,讨论分析了其不足,并针对不足,提出了一种多尺度块中心对称局部二值模式(multi-scale block center-symmetric LBP,MB-CSLBP)算子.本文所提出的MB-CSLBP算子既考虑图像的局部宏观特征,也兼顾图像的微观特征,获取了更加全面的图像信息.在自建的2040幅近红外手背静脉图像数据库中,用MB-CSLBP方法获取图像特征并使用最近邻分类器进行识别.大量的对比实验结果表明,本文所提方法的识别率达到98.21%,优于原始LBP及其改进算子,中心对称局部二值模式(center-symmetric LBP,CS-LBP)和多尺度块局部二值模式(multi-scale block LBP,MB-LBP)等

与行驶速度较高的其他无人驾驶工况相比, 自动泊车时参考路径的曲率较大, 因此车辆转向轮转角速度的限制等系统约束条件会严重影响自动泊车路径跟踪控制器的性能. 为了解决这一问题, 提出了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪控制器, 并在MATLAB/Simulink和PreScan联合仿真环境中将该控制器与基于线性时变模型预测控制的控制器进行了对比. 仿真结果表明非线性模型预测控制器可以实现多约束条件下的自动泊车, 泊车完成后车辆航向与车位中线的夹角为0.0189 rad, 车辆后桥中点与车位中线的距离为0.1045 m, 仅为车身宽度的5.56%. 相比线性时变模型预测控制器, 非线性模型预测控制器具有泊车精度更高、安全裕度更大、泊车耗时更少等优势. 在实时性方面, 该控制器也能够满足自动泊车的需求