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外掠百叶板流动在工程中十分常见,由其引发的流场自持振荡现象能够导致流场压力持续波动,使周围结构承受持续作用的周期载荷,造成结构疲劳安全隐患.采用数值模拟方法,针对外掠百叶板流场自持振荡问题进行研究.计算结果表明:低马赫数条件下,外掠百叶板流场中产生的自持振荡现象属于纯流体动力学问题,其形成原因为流场剪切层振荡所引发的大尺度涡团的形成与迁移.同时,随之产生的压力振荡具有持续性及周期性.自持振荡频率是空间均匀的,而幅值在主流方向上呈先急剧增大后稳定,最后小幅减小的趋势.随着百叶板内侧的空腔体积不断增大,振荡频率变化较小,振荡幅值逐渐增大并在空腔体积达到一定值后保持稳定
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针对复杂采空区激光探测中存在探测“盲区”和点云数据分布不均的问题,研究激光多点扫描和点云数据拼接与精简方法.通过多点探测避免了单次探测“盲区”,加密了数据稀疏区.提出了基于公共坐标和最小二乘法的靶标矩阵转换方法,实现了多点探测点云的拼接.统计了点云密集区的分布规律;对密集散乱点云,提出了沿y轴方向分层剖分,层内数据以x和z坐标极值分区,区内每点以x值排序后依步长筛选的精简算法.大型贯通采空区验证表明:基于最小二乘法的拼接算法最优,误差范围在0.1 mm左右;数据精简率为15%-25%,确保了边界三维信息的完整性
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在给定了一个测度空间以后,由定义在这个空间上的一个函数可以自然地产生出各种 各样的集.为用测度论的方法研究这个函数我们自然要求这些集是可测的.由此产生了可 测函数的概念在定义积分时候,对被积函数的一个基本要求就是这个函数必须是可测的我 们将看到可测函数是一类很广泛的函数.特别地,欧氏空间R上的 Lebesgue可测函数是比 连续函数更广泛的一类函数.而且可测函数类对极限运算是封闭的,这将使我们在讨论积 分的时候更加便利
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采用矢量网络参数法在1~18 GHz频段内分别对电阻炉、空气和水浴中冷却的高碳铬铁粉的电磁性能进行研究.随着冷却速率的提高,高碳铬铁粉的相对复介电常数实部和虚部在大多数频率下均增大.空冷和水冷粉料的相对复介电常数虚部在12~18 GHz频率范围内因极化弛豫而产生较大的峰值.同一频率下相对复磁导率实部随冷却速率变化的趋势与相对复介电常数相反.水冷粉料的相对复磁导率虚部在3~5 GHz以外的频段内均大于另两组冷却粉料,且三组粉料的虚部在低频及高频条件下均具有峰值.在2.45 GHz的微波加热频率下,炉冷、空冷及水冷粉料的反射损耗分别为-2.30、-2.15和-2.07 d B.水冷粉料的介电损耗因子及磁损耗因子最大,微波场下具有最佳的升温速率与反应效果
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5.1概述 工作空间是从几何方面讨论操作机的工作性能。B.Roth 在1975年提出了操作机工作空间的概念
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本书在一般测度空间的框架下展开测度与积分的理论.但R上的Lebesgue测度与 Lebesgue积分仍是最重要的情形.这不仅是因为R上的Lebesgue积分具有广泛的应用,而 且因为R”上的情形能给我们直观的图形和丰富的实例.本节将讨论n维欧式空间中的一些 常见的点集 用R表示n维欧式空间,即
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一、填空本大题10空每空3分共30分) 1若矩阵满足方程+2A+3E=0则 2阶矩阵A有特征值=1,2=2,且它们的特征向量依
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以某钢厂210tRH真空精炼装置为原型,根据相似原理建立1∶4水模型,研究了吹气量、浸入深度、真空度以及气孔堵塞对混匀时间的影响.结果表明,RH混匀时间随着吹气量的增加而呈现减小的趋势;随着浸入深度的增加先减小后增大,并存在最佳浸入深度480 mm;随真空室压力的减小而减小;随着吹气孔堵塞个数的增加先减小后增加.利用粒子成像测速技术(particle image velocimetry,PIV)测量了RH精炼过程钢包内二维流场,与数值模拟结果对比,发现钢包内的流体运动主要是从下降管到上升管的循环流动以及下降管周围的回流运动,不活跃区主要集中在渣-钢界面以下浸渍管浸入深度范围内
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选取LiOH、Ca(OH) 2 和钠石灰三种常用固体化学吸收剂,在密闭环境CO2循环净化模拟装置上开展了CO2循环净化实验研究.三种吸收剂均有吸收CO2的作用,且均存在一个较优空速值,分别为110400、38700和40500 h-1,在该空速值条件下将体积分数2%左右的CO2吸收至0.03%左右所需反应时间最短,反应速率最大.通过函数拟合和数学分析,得出实验条件下三种吸收剂反应速率与CO2质量浓度的关系式以及最大反应速率的排列次序.进一步的分析表明,三种吸收剂在较优空速值条件下的CO2吸收速率均能达到相关标准的要求,可以实际应用于密闭环境内CO2净化,且密闭环境中CO2体积分数理论上会在一定的中间值附近波动
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变换编码基本思想: 先对信源输出进行某种变换,将 其从一种信号表示空间变换为另一 种信号表示空间,使新的信号空间中 各信号分量相关性很小或互不相关, 然后再对变换后的分量进行编码,以 达到压缩数据的目的
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