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题名紧凑式余热排出换热器实验研究
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作者
赵博
汪贵旺
赵凯程
沈卫立
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机构
杭州沈氏节能科技股份有限公司
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第33期14237-14242,共6页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金(51906148)。
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文摘
针对核电领域余热排出系统的高效紧凑式换热需求,设计并搭建了基于印刷电路板换热器(printed circuit heat exchanger, PCHE)的余热排出系统流动换热实验平台,对PCHE冷、热侧的流动与换热特性开展了实验研究。研究结果显示,在650 mm×460 mm×60 mm PCHE试验件模块中最大可实现1 336 kW换热。采用修正威尔逊法开展换热特性数据分析,分离出冷侧和热侧对流换热系数。数据分析表明,PCHE整体换热性能与流体流量以及温度密切相关。热侧温度对热侧对流换热系数影响有限。流动特性数据分析显示,PCHE冷、热侧压降随流量上升而增大,热侧由于进出口微针肋的存在,压降显著高于冷侧。基于实验数据拟合了冷、热侧努塞尔数以及摩擦因子计算关联式。其中努塞尔数关联式平均误差为10.44%,冷、热侧摩擦因子关联式误差分别为6.71%和7.13%。研究结果表明PCHE是满足核电领域高效紧凑余热排出需求的有效方案。
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关键词
印刷板式换热器
余热排出
努塞尔数
流动压降
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Keywords
printed circuit heat exchanger
residual heat removal
Nusselt number
pressure drop
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分类号
TL332
[核科学技术—核技术及应用]
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题名基于时程数据的翼型尾流特征识别模型分析
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作者
赵凯程
李春
缪维跑
岳敏楠
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机构
上海理工大学能源与动力工程学院
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出处
《热能动力工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期147-153,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51976131,52006148)。
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文摘
针对传统流场分析方法难以提取非线性与高维度数据特征的问题,结合自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与分形盒维数对速度、压力和涡量等时程数据进行分解、筛选及重构,并结合深度学习建立尾流特征识别模型,以实现翼型特征和流动攻角的反向预测。结果表明:当训练集和测试集数据来自同一翼型时,所提模型对流动攻角的识别率最高可达98.8%,当数据来自不同翼型时,准确率仍可达95.6%,验证了所提模型的准确性、可行性及泛化性。
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关键词
尾流
特征提取
深度学习
分形盒维数
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Keywords
wake
feature extraction
deep learning
fractal box dimension
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分类号
TK83
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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