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为探索溴化锂溶液气泡泵的工作机理,在Inamuro大密度比两相流的格子Boltzmann自由能模型的基础上,以时间邻点替代空间邻点,将参数控制的差分项引入相变的分布函数f_i中,利用二阶迎风差分求解一阶偏导数,利用十四点中心差分格式求解二阶偏导数,将改进模型可模拟的两相流密度比从1000提高到3000,扩展并增强采用格子Boltzmann方法模拟大密度比多相流问题的适应性。通过模拟实际工况下气液密度比为2778的气泡泵垂直管中溴化锂溶液内并排多气泡的上升过程和聚并行为,获得不同初始条件下多气泡的密度场、速度矢量分布图,并对多气泡的运动规律进行分析和总结。研究结果表明,气泡在上升过程中的相互吸引作用和相互排斥作用与气泡群内的气泡大小及其初始位置有关,且气泡间聚并临界距离随着气泡直径的增大或气泡数量的增加而减小。 相似文献
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基于Miner线性累积损伤准则,提出当只考虑内河趸船系泊设施的系缆、系锚应力变化作为引起疲劳损伤的主要因素时,对其系泊缆绳、锚链进行疲劳分析的具体实施步骤。以某内河斜坡式码头工程项目为依托,计算得到在4种随机过程情况下,各系泊缆绳、锚链在整个疲劳寿命期范围内的日均系缆、系锚应力-历时曲线。基于该应力值样本,计算各缆绳、锚链的累积疲劳损伤,并预测其疲劳寿命年限。该疲劳分析方法不仅可以为内河趸船系泊设施的安全隐患整改提供强有力的技术支撑,同时也能为内河新建码头工程项目提供技术储备。 相似文献
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内河航运的可持续发展是国家可持续发展的一部分,但目前针对内河航运可持续发展的研究较少。文章旨在总结国内外众多学者的研究成果,将可持续发展的丰富理论运用在内河航运领域。首先采用系统论的方法分析内河航运系统的主要构成部分,然后从降水、气温两大气象因素综合考虑气候变化对内河航运的影响,探讨气候变化与内河航运两者之间的密切关系,进而提出适用于内河航运的一些具体管理措施及建议,并以层次分析法为例阐述内河航运可持续发展的评价步骤,定量评估内河航运可持续发展的程度,最后以德国基尔运河的可持续发展历程为案例依托,强调实现经济与生态平衡发展的重要性。 相似文献
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由于海上风电机组齿轮箱要长期承受无规律的变向变载荷的风力作用以及强阵风的冲击,为保证风电机组可靠运行,对齿轮箱进口油温进行异常预测。结合风电机组SCADA运行数据提出了一种基于SVM-RFECV算法和BP神经网络的风电机组齿轮箱进口油温异常预测方法。首先完成数据的预处理,然后利用SVM-RFECV算法计算不同变量的重要度,并选择平均交叉验证均方误差的最小变量组成最优特征,最后利用选取的最优特征数据建立的BP神经网络的预测模型,实现对风电机组齿轮箱进口油温异常预警。通过海上某风电场现场实际SCADA数据对模型进行验证,结果表明提出的方法能有效实现对风电机组齿轮箱进口油温异常预测。 相似文献
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为保障风力发电机组的可靠运行,基于数据的机组异常状态检测尤为重要。文章提出一种基于级联深度学习模型的风力发电机组主轴承异常状态检测方法,首先利用风力发电机组机理知识和数据间的相关性选择与主轴承密切相关的参数,然后建立基于卷积神经网络(CNN)和长短记忆网络(LSTM)的观测参数与目标参数的逻辑关系,并且通过均方根误差评估模型预测温度与实际采集温度的差异。最后通过海上某风电场SCADA数据进行算例验证。结果表明:CNN-LSTM模型不仅能够更早得发现主轴承异常状态,还能够发现LSTM发现不了的主轴承异常特征。 相似文献
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预测性维护是降低海上风电机组的运维管理成本,提高风机运行的可靠性,增加风电场整体经济效益的有效手段。文章针对齿轮箱高速轴轴承超温故障,提出了一种基于重构特征和宽度学习的海上风电机组齿轮箱高速轴故障预警算法。以齿轮箱高速轴前端轴承为例,通过对海上某风场的机组进行试验测试,验证算法能有效预测风机的在正常情况下的齿轮箱高速轴前端温度的变化轨迹。通过对重构温度的残差分析,试验的正确率和故障准确率达到了92.59%和80%。研究表明:该算法的测试准确性较好,可发现齿轮箱高速轴的早期阶段的损伤,满足实际的预警需求。 相似文献