有限元仿真在“过程设备设计”教学中的实践与探讨

“过程设备设计”是过程装备与控制工程专业的主干核心课程,该课程具有理论复杂、交叉学科多、实践性强等特点,课堂教学难度大。随着计算机技术和数值方法的迅速发展,尝试将有限元仿真应用到“过程设备设计”的课堂理论教学和专业课程设计,旨在激发学生的课堂学习热情、培养专业技能、提高综合素质。实践表明,有限元仿真能有效深化学生对于复杂理论公式推导的理解,显著改善了课堂教学氛围,获得了较好的教学效果。

自适应阈值AdaBoost.RT算法及其在轴承剩余寿命预测中的应用

针对自适应增强回归阈值(adaptive boosting regression threshold,AdaBoost.RT)算法用于判断训练样本好坏的阈值为常数,不能自适应地对每个测试样本动态调整判断标准的问题,提出了一种动态自适应调整阈值的改进AdaBoost.RT算法。通过引入训练结果的均值与标准差构造奇异系数作为判断相对误差的阈值,实现算法训练计算过程中阈值的自适应调整,在提高预测精度的同时,可以减少选择算法参数带来的繁重工作量。采用4组经典测试函数构造不同规模的训练样本数据进行算法检验,实验结果表明,提出的自适应调整阈值算法可以有效利用测试样本之间的差异性,克服了大噪声数据带来的干扰,改进后的集成算法可以改善回归模型的预测效果,提高模型的泛化性能。利用IEEE PHM 2012数据集验证所提方法的有效性,并与极限学习机(extreme learning machine,ELM)和原始AdaBoost.RT算法进行对比分析。结果表明:采用所提方法获得的轴承寿命预测均方根误差降低了5.18%,决定系数提高了3.11%。

“双碳”愿景下螺杆真空泵的设计与对策

螺杆真空泵作为干式中低真空泵,具有抽速范围宽、能耗低、无油污染等诸多优点,广泛应用于各个领域。为了服务于国家碳中和的发展战略,本文将碳足迹的核算与管理方法应用到螺杆真空泵的设计与制造中,通过追踪、分析、核算和管理整个产品全生命周期的碳排放足迹,有针对性地从设计、加工制造、供应链运输角度和制度层面提出减少碳排放的具体举措。此项工作有助于企业制订相关碳中和的目标,完成碳足迹的核算,实现节能减排的目的。

基于组合叶列的涡轮分子泵结构优化与抽气机制研究

为了满足涡轮分子泵精准的设计计算和抽速更大的技术要求、弥补传统的单级叶列计算算法的不足,采用真实的动叶列和静叶列组合结构模型,建立组合叶列模拟计算算法,并以对抽速影响较大的前4级组合叶列为例,开展涡轮分子泵的结构优化与抽气机制研究。研究发现:优化后的结构参数模型与原结构相比,组合叶列的最大抽速和最大压缩比分别增大了28.22%和13.99%;减小气体分子返回入口的概率、增大气体分子与下表面碰撞的概率将有利于改善涡轮分子泵的抽速。该研究从分子运动学角度揭示了涡轮叶列的抽气机理,为涡轮分子泵精准的设计和结构优化提供了新的理论依据和模拟计算算法。

基于GTN和CDM的5754铝合金板材成形极限曲线和失效行为对比分析

为探究基于不同物理机制的损伤模型对材料可成形性预测的影响,分别采用Gurson-Tvergaard-Needleman(GTN)细观损伤模型和基于热力学的连续介质损伤力学(CDM)模型对5754铝合金板材的成形极限曲线和失效行为进行了对比分析。首先,建立了5754铝合金板材单向拉伸有限元模型,对照实验结果验证了GTN细观损伤模型和基于热力学的CDM模型在表征材料力学行为上的有效性。其次,开展了不同宽度尺寸板材试样的胀形有限元模拟,提取破坏位置的主应变和次应变,绘制5754铝合金板材的成形极限。结果表明,GTN细观损伤模型预测的成形极限曲线与实验数据吻合较好,但基于热力学的CDM模型不能准确地反映成形极限曲线中材料点拉-压力学特征与拉-拉力学特征之间的区别。最后,利用基于GTN和CDM的成形极限曲线预测5754铝合金在十字拉深成形过程中的损伤分布和失效行为,结果表明,两种基于不同机制的损伤模型都能够有效地预测5754铝合金的可成形性,预测结果与实验现象具有很好的一致性。

表面形貌对TC4钛合金喷丸强化效果的影响

利用DEM-FEM耦合模拟方法建立不同曲率半径的凹、凸面喷丸强化有限元模型,结合位错密度演化模型,探究材料表面形貌对TC4钛合金喷丸强化效果的影响规律。结果表明:受喷表面的凹凸性及其曲率半径对喷丸强化TC4钛合金的残余应力、晶粒细化和表面粗糙度具有显著影响。在相同的曲率半径下,相对于靶面为平面的工况,凸面工况对应的表层残余压应力明显较小,细化的位错胞尺寸较小,表面粗糙度较大;凹面工况对应的表层残余压应力相对偏小,细化的位错胞尺寸较大,表面粗糙度较小。随着曲率半径的减小,凹、凸面工况的表层残余压应力均减小;凸面工况细化的位错胞尺寸减小,表面粗糙度增大;凹面工况细化的位错胞尺寸增大,表面粗糙度减小。

高炉-转炉铁钢界面铁水温降预测建模和分析

针对高炉-转炉铁钢界面间铁水在受铁、运输及预脱硫过程中的散热问题,以铁水温降为研究对象,分析铁钢界面铁水在运输过程温降的影响因素,建立基于极限学习机的铁水温降预测模型。实例研究结果表明,建立的预测模型能够很好地预测铁钢界面铁水运输过程温降,连续预测100罐铁水温降,当绝对误差小于10℃时,铁水温降命中率为87%,预测均方根误差为6.932。对铁水温降的各主要影响因素定量分析表明,铁水温降对受铁温度最为敏感。

基于改进的AdaBoost.RS算法的烧结终点预报分析

烧结终点的稳定控制是提高烧结机利用效率及烧结矿产量和质量的前提,因此获得准确的烧结终点位置是优化烧结过程的基础。通过分析烧结过程参数对烧结终点位置的影响,提出一种适用于烧结终点预测的集成算法。在AdaBoost.RS算法的基础上,自适应调整松弛变量的阈值,以极限学习机为弱学习器建立烧结终点位置预报集成算法模型。以宝钢烧结面积为495m2的烧结机为例,利用实际生产数据进行模型检验。结果表明,当绝对误差小于1.6m时,模型的预报结果命中率为97.4%,均方根误差为0.58,预报值序列与实际目标值序列的相关系数为0.78。对各影响因素定量分析结果表明,影响烧结终点位置的前三因素依次为料层厚度、台车速度与配水量。