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为研究转速与流体介质对齿轮泵性能的影响,运用PumpLinx软件对齿轮泵内部流场及其流量进行瞬态仿真分析,并与试验数据进行对比,分析转速与流体介质对齿轮泵内部压力场及输出特性的影响。数值结果表明:齿轮泵平均流量与试验数据吻合较好,入口流量随时间呈锯齿状波动,出口流量则呈波浪状的较小波动,而且流量脉动率随转速的增大而减小;齿轮泵内压力从低压腔呈阶梯状向高压腔过渡,且入口易因超低压而出现空化现象,导致其压力脉动率高于出口。此外,流体介质为水时的流量脉动率略低于油。研究结果为降低鱼雷齿轮泵的振动和噪声等危害提供了理论指导。 相似文献
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[目的]为解决舰船中水回用方案优选过程中决策影响因素多,且因素无法完全被量化和排序的问题,有必要建立科学合理的方案优选评估模型。[方法]基于灰色层次分析法及德尔菲法构建舰船中水回用方案评价指标体系的层次化结构,采用白化权函数的灰色评估方法对各评估要素进行量化,开展不同方案的综合评估。[结果]分析及计算结果表明,采用灰色层次分析法得出的综合评估结果合理,层次总排序的一致性检验满足指标要求。[结论]灰色层次分析法可以在专家评判的基础上,综合采纳各方面的意见,降低评判的随意性和主观性,提高方案选取的科学性和合理性,适用于对舰船中水回用的多方案、多目标系统设计进行优选决策。 相似文献
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随着很多国际航行船舶选择加装脱硫塔来应对全球限硫令,单个设备运转试航船舶艘次大量增加。该类试航活动次数频繁、航经水域通航环境复杂、参与人员较多且未经必要的培训,存在较大的安全风险。文中归纳加装脱硫塔船舶的试航活动特征,梳理、分析存在的安全隐患和监督难点,提出相应的管理对策和建议。 相似文献
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通过上海某水厂基坑的咬合桩围护施工,分析了在含承压水的复杂软土地层中采用全套管全回转钻机进行硬切割成孔的咬合式排桩施工易出现的问题,以及采用的相应施工措施和施工要点,保证了工程的施工质量,为以后类似工程施工提供借鉴和参考. 相似文献
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随着城市地下空间开发朝着深层发展,深基坑工程成为城市建设中的重要课题。当基坑达到一定深度后,不可避免地遇到承压水层的突涌问题。其中悬挂式止水帷幕的基坑,对承压水层的处理通常要求按需降压,既要保证基坑抗突涌稳定,同时也要尽可能保证对坑外承压水层产生较小的影响,特别是对于周边环境复杂、保护等级较高的基坑。利用ANSYS 10.0通用有限元软件中的热分析模块模拟基坑工程中承压水降压的过程,再通过结构模块继承承压水层水头降深结果,将其转换为土层的初始应变,最后经过结构模块的计算分析,得出准确的土体位移结果。为深基坑工程承压水降压设计以及对周边环境影响分析提供了一种新方法。 相似文献
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信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型(Traffic Factor State Network,TFSN),考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明:根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。 相似文献
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提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献
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