动网格在涡旋压缩机三维流场数值模拟中的应用

基于局部弹性变形与网格重划的CFD动网格技术,对涡旋空气压缩机动态内流场进行了数值模拟。该模拟以理想气体为工作介质,满足流体控制方程及气体状态方程,湍流模型采用RNG k-ε模型,用壁面函数法描述近壁区流动。数值计算的结果表明,涡旋压缩机内部流场随时间周期变化,涡旋压缩机内存在旋涡生成、运动等现象。该计算非常形象地揭示了涡旋压缩机内部流动规律,为涡旋压缩机的优化设计提供了理论参考。

基于动网格的涡旋压缩机内部流场数值模拟

采用局部弹性变形与网格重划的CFD动网格技术,对涡旋空气压缩机动态流场进行数值模拟。该模拟以理想气体为工作介质,满足流体控制方程及气体状态方程,湍流模型采用标准k-e模型。计算得到了涡旋压缩机随时间周期变化的质量流量、流场分布及压力、温度分布,观测到涡旋压缩机内旋涡生成、运动、增大或缩小等现象。

无油涡旋空气压缩机压缩过程研究

基于质量守恒和能量守恒定律建立了无油涡旋空气压缩机压缩过程数学模型,模型采用单腔控制容积法,以月形容腔作为控制容积,考虑了压缩过程中的换热效果以及气体泄漏。模型充分反映了压缩腔旋转过程中的体积、质量、温度、压力的变化过程。数学模型仿真值和压缩机的实测值吻合,达到了较好的预测效果。该研究为无油涡旋空气压缩机的设计奠定了理论基础。

基于绿色制造的切削技术研究

切削加工当中的环境污染问题日益受到关注,绿色切削是切削技术发展的必然趋势。对绿色切削技术应用的必要性、绿色切削的工艺和绿色切削的关键技术进行了全面的论述和研究。

工程教育认证背景下应用型电气人才培养

本文介绍我校以工程教育认证为引导,对电气工程及其自动化专业进行应用型人才培养综合改革。针对该专业定位模糊、软硬件条件差、创新实践能力培养不足的问题,采取了明确专业特色、设立电气创新必修课、建立科技社团等措施,逐渐使电气工程专业找到了发展道路,取得了较好的人才培养效果。

欠发达地区校企合作提升学生就业能力探索——以井冈山大学机电工程学院为例

针对欠发达地区高校毕业生就业难的问题,分析了校企合作促进毕业生就业的必要性和存在的问题,并以井冈山大学机电工程学院为例,提出了合理的校企合作运行机制,找到了应用型本科生"校内实训提水平,校外实训促就业"的特色就业道路,取得了较好的效果。

欠发达地区电气工程及其自动化专业实践教学探索

实践教学是培养学生实践能力、创新能力的关键环节,经济欠发达地区电气工程及其自动化专业的实践教学存在实习实训基地难以建立、学生实践创新能力培养不足等问题,本文提出了校企合作办实训、利用本科生导师制提高学生实践创新能力等措施,将这些措施应用到井冈山大学的实践教学中,效果良好。

地方院校电气专业本科生创新创业能力培养探索

本文基于地方院校转向应用型发展的大背景,对井冈山大学电气工程及其自动化专业进行创新创业能力培养探索;针对该专业创新创业相关课程体系不完善、创新创业型师资缺乏、创新创业实践平台不足的问题,采取了构建完善的创新创业课程体系、提升教师创新创业能力、搭建创新创业实践平台等措施,逐渐使电气工程专业找到了培养创新创业型人才的方法,提高了人才培养的质量。

永磁同步电机无传感器控制技术研究

永磁同步电机的无传感器控制是很受关注的一个研究领域，目前有很多学者致力于这方面的研究工作，尤其是针对低速和零速时的无传感器研究。永磁同步电机无传感技术将来的发展方向将是提高调速精度、拓宽调速范围，重点是改进低速段的调速性能。

大数据时代地方院校电气专业产教融合的问题与对策

为了提高人才培养质量,解决高校人才培养与社会需求"两张皮"的问题,本文立足于数据统计,分析了地方院校电气专业在产教融合方面面临的主要问题:区域经济不够发达、师资队伍薄弱等,提出了加强师资队伍建设、以社团带动实践等解决策略,为地方院校电气专业的产教融合指明了发展方向。

基于模糊神经滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制

为了解决传统滑模观测器的抖振问题,提出了一种用于永磁同步电机的模糊神经滑模观测器。分析了滑模增益对抖振的影响,并采用模糊神经网络动态调整滑模增益以改善抖振,利用李雅普诺夫函数证明了模糊神经网络观测器的稳定性。利用锁相环方法提取转子位置与速度信息,减小由高频噪声引起的误差。仿真结果表明:改进后的滑模观测器能够对永磁同步电机转子位置进行精确辨识,有效地抑制了抖振,实现了高性能的永磁同步电机无传感器控制。

基于粒子群神经网络的股票价格预测研究

粒子群算法是一种基于群智能的全局寻优方法,方法简单易于实现。本文将粒子群算法用于神经网络的训练,提出了一种股票价格预测的新方法,研究表明预测效果良好。

新建地方本科院校在建设区域创新体系中的问题与对策

区域创新体系是国家创新体系的组成部分,是国家创新体系的延伸和发展,不同地域的区域创新体系具有独具一格的特色。地方新建本科院校在区域创新体系建设中担负着人才培养、知识创新等重要任务。分析地方新建本科院校的现状,针对该类高校科研基础差、定位模糊、创新与需求脱节的问题,提出了利用后发优势、明确定位、加强产学研结合的解决办法,为该类高校快速融入区域创新体系指明了发展方向。

校企合作提升地方院校本科生创新能力的思考

对大学生进行创新能力培养是适应国内外日趋激烈的竞争态势的需要，校企合作促进创新能力教育是一种以市场和社会就业需求为导向的教育模式。本文以井冈山大学机电学院为例，用校企合作促进创新教育，从理论和实践两方面着手，建立校企合作促进创新能力培养的机制，与企业联合组织学生进行技能竞赛，与企业合作建立产学研创新基地，多方面培养大学生的创新能力。实践结果表明该方法效果显著，便于推广应用。

基于智能优化算法的吉州窑碎瓷片图像分割研究

图像分割技术是图像识别技术的基础,在古瓷器保护方面有广泛的应用。提出了一种基于萤火虫算法的Otsu图像分割方法,充分利用萤火虫算法的全局寻优能力,加快图像分割的速度。实验结果表明,所提出的算法在吉州窑碎瓷片图像分割中有着较好的应用效果,并且比其他分割算法具有更优的性能。

地方院校电气专业本科生创造力倾向研究

为了解大学生创造力倾向现状,响应国家号召,有效指导高校创新人才培养,采取随机抽样的方法,运用威廉斯创造力倾向量表对井冈山大学电气工程及其自动化专业的70名在读本科生进行调查。根据大学生的不同性别、不同年级和是否参加创新项目所表现出来的创新能力,提出了改善本科生整体创造力的方法,制定了相应的人才培养方案。

一种混沌粒子群算法及其仿真研究

分析了基本粒子群优化(PSO)算法易于发生早熟收敛的原因,在此基础上提出了一种混沌粒子群优化(CPSO)算法根据个体适应值自适应调整粒子的位置分布,既保证了收敛速度又兼顾了全局收敛性,仿真结果表明该算法比基本粒子群算法有更优的性能。

基于模糊聚类的粒子群神经网络预测卷取温度

影响热轧带钢卷取温度的因素多而且复杂,采用传统的温度预测模型难以达到较高的精度。为了满足卷取温度高精度预测的要求,将模糊聚类分析、神经网络、粒子群算法结合起来,提出了一种基于模糊聚类的粒子群神经网络用于预测卷取温度。运用现场实际数据测试表明,该方法预测卷取温度效果良好。

电动汽车空调压缩机内流场仿真

针对电动汽车空调无油涡旋压缩机的真实使用环境进行分析,简化了几何模型,设定了工质,用湍流模型模拟了内部流动过程。全面展示了压缩机的内流场,为空调压缩机的优化设计和应用提供了重要的参考。

Contourlet变换和分形维的图像特征提取与识别

针对图像单一特征量目标识别率不高的问题,提出一种基于Contourlet变换和分形维的特征提取与识别算法.首先对图像进行Contourlet变换(CT)得到低频子带和高频子带,然后计算低频子带的组合不变矩特征,同时通过代价函数挑选最优高频子带,提取高频子带的分形维特征并使用对比敏感函数(CSF)对不同高频子带的分形维数加权,最后将提取出的低频特征以及高频特征组合成复合特征向量,利用欧氏距离进行相似性度量完成图像目标物识别,该算法有效地融合了不变矩的全局不变性和Contourlet变换的多尺度、多方向局部细节特性.对比实验结果表明,该方法在各种变化条件下均具有较好的识别效果和运行效率,平均识别率达96%以上.