对液排渣粉煤燃烧器内气流运动规律和混合过程进行了冷态模拟研究,分析了结构参数和动力参数对流动的影响。试验表明:燃烧室轴向速度可分成6个不同的的区域,存在4个回流区;简单环形挡渣板也能产生环形回流区,在旋风燃烧室设计中可取代锥形缩口挡渣板。最佳参数为:1次风旋流数S1为1.78~2.0;1次风口和2次风口距离L12=(0.75~1.15)D;一次风量为15%~20%

分析了水煤浆管道输送过程中的浆体流动规律及煤粉颗粒的运动情况。通过对煤粉颗粒和管壁的摩擦过程分析,推导了水煤浆输送管道的管壁磨损量计算方法。计算表明:水煤浆对管壁的磨损很小。这进一步证明了建立长距离水煤浆管道输送系统的可行性。通过对管道磨损过程的解析,提出了减少磨损的具体措施

利用开发的红外透射法粉体浓度计算机测定系统,在高炉氧煤喷吹气-固两相流动模拟装置上测定了氧煤枪的煤粉浓度场。结果表明,在直吹管内氧煤枪出口前端截面附近,煤粉浓度呈不对称分布状态。在射流流动方向所对应的半径一侧,煤粉浓度较大,但通过调节枪位可以改善这种状况。直吹管内气-固两相的掺混甚为剧烈,使得在氧煤枪出口前端轴向距离为2.5倍,直吹管直径的截面上气-固两相混合均匀

建立了高浓度水煤浆长距离管道输运中非稳定段里的数学模型,对模型的求解可以预测非稳定段长度、压力梯度及总的压力损失。模型略作修改后可以计算流量突变后管内阻力损失的变化过程。实验验证了模型的正确性

通过对中厚板边部折叠试样的检测分析,对其产生机理和影响因素进行研究.结果显示,中厚板边部折叠现象是板材横轧宽展过程中侧面材料在轧制中受轧辊作用而翻转到板材表面的结果.折叠缺陷处所观察到的微观组织结构,是轧制前板材表面在高温下形成的氧化铁及脱碳层形成的.建立了轧制有限元数值模型,证实折叠缺陷是在轧制过程中由侧面的折叠翻转所造成的.通过实验室实验,得到铸坯边部质量、轧制制度、宽展道次及轧制压下量对中厚板折叠缺陷的影响.实验结果表明横轧宽展导致折叠缺陷的出现,铸坯边部质量对其没有影响,轧制过程中铸坯侧边的折叠经翻平形成表面折叠缺陷,随着横轧展宽的道次及压下量增加,折叠缺陷距边部距离变大

以白云鄂博铁矿东矿C区岩体节理产状为研究对象，通过构造空间直角坐标系，采用基于Euclidean距离度量标准的系统聚类法对反映节理产状的单位法向量进行分类，选用合适的分布函数描述各组节理，并对各组节理的概率分布模型进行卡方检验.结果表明，采用系统聚类法能较好反映现场节理产状，准确给出岩体节理分类方案，消除人为判别模糊性.基于聚类分析结果，结合边坡参数，采用赤平极射投影法进一步确定边坡最可能失稳模式，为调整边坡设计参数，控制边坡灾害提供依据

针对由于焊接残余应力、磁场噪声等干扰,造成磁记忆检测在焊缝早期隐性损伤位置定量评价上的困难,提出基于粒子群算法优化的最大似然估计磁记忆梯度定量模型.通过对预制未焊透缺陷的Q235焊接试件进行焊缝疲劳拉伸实验,同步对比扫描电镜和X射线检测结果,发现磁记忆信号梯度对早期隐性损伤位置反应比较敏感,并获得了梯度随着与隐性损伤的距离增大而减小的衰减变化规律,构建隐性损伤位置参数与磁记忆梯度的非线性函数,考虑磁场噪声对隐性损伤定位结果的影响,引入最大似然估计建立目标函数,进一步考虑目标函数的非线性容易陷入局部极值而非全局极值的问题,采用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数进行优化,建立基于粒子群最大似然估计的焊缝隐性损伤位置磁记忆定量模型,验证结果表明定位误差仅为3.48%,为实际工程中利用磁记忆技术及时发现早期隐性损伤并精确定位提供了新的思路

本文经随机实验统计分析得出孔隙率函数（3lnφ-2ln（1-φ））近似服从正态分布,在实验的粒径范围内（30~180 mm）,其期望值和方差都随着岩块粒径的增大而增大.在推导出岩层二维下沉曲面方程的基础上,先后推演出燃空区冒落岩体孔隙率的连续非均质分布模型和随机离散化非均质分布模型.依据模型计算矩形煤火空间得出以下结果：燃空区浅部及边缘侧冒落岩体的孔隙率大,而中间区域孔隙率小;孔隙率等值线在x-y平面上的投影呈侧躺的＂U＂形分布;沿x轴,随着深入燃空区距离的增加,孔隙率呈类负指数形式衰减.此外,孔隙率连续分布和随机离散化分布,在整体的变化趋势上是相同的,区别之处在于后者所表示的孔隙率具有一定的随机波动性.将上述随机离散化模型应用在某火区温度场的数值模拟中,并经现场红外测温验证了模拟的准确性和孔隙率模型的适用性

采用水模型和工业验证的方法针对40 t单流中间包的控流装置进行优化配置研究.通过对单独湍流抑制器控流装置、湍流抑制器+下挡墙组合控流装置、湍流抑制器+下挡墙+上挡墙组合控流装置的研究表明,下挡墙在改善钢液流动形态和减少中间包内死区方面所起的作用大于上挡墙.平均停留时间随下挡墙与长水口的距离增加呈先增大后减小的趋势.确定了单流中间包以湍流抑制器+下挡墙的优化组合形式,死区比例由原来的25.9%降低到了13.6%.通过系统取样分析发现优化后中间包内T.O和N含量大幅降低,正常坯中的大型夹杂物质量分数也由原来的8.4×10-7降低到3.2×10-7

现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇，难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中，基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度，结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素，使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度，以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法，维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量