基于等效粗糙度模型的风电场尾流数值模拟方法

随着风电场规模的扩大和密度的增加,风电场整场的尾流效应也日益显著且备受关注。准确评估风电场尾流效应对于风电场的建设和开发具有重要的意义,但目前仍缺乏同时兼顾计算精度和效率的尾流计算方法。本文基于OpenFOAM平台中的雷诺时均方法,实现了风电场等效粗糙度模型和雷诺平均方法的嵌套。结果表明,该方法相较于工程中常用的Jensen尾流模型和尾流叠加模型,计算精度得到了大幅的提高,且因为其对于风电场建模简单,所需计算资源较少,是用在大型风电场的一种工程应用价值较高的下游尾流计算方法。

考虑大气稳定度的风电场等效粗糙度模型研究

目前模型未充分考虑大气稳定度的影响,针对该问题,在不同大气稳定度下,通过建立风电场边界层的动量平衡关系和揭示风电场的流动不均匀性,提出一种适用于不同大气稳定度的风电场等效粗糙度模型。采用大涡模拟方法对所提模型进行验证,结果显示该方法能有效评估大气稳定度对风电场流动不均匀性以及等效粗糙度的影响,所得等效粗糙度平均误差约10%。

基于体心立方结构的磁流变抛光表面粗糙度模型及试验验证

基于体系最小能量理论及抛光中的能量传递原理,建立了基于体心立方结构的磁流变抛光表面粗糙度预测模型,分析不同参数对粗糙度的影响,并与传统模型相比较。结果表明:体心立方结构能更准确地表征挤剪模式下磁流变抛光液的微观结构及剪切屈服应力,表面粗糙度预测模型与试验结果具有更好的一致性,预测结果更准确;粗糙度受加工时长、磁场强度和主轴转速影响较大,当主轴转速达到1400 r/min后由于高剪切速率作用下磁流变液的剪切稀化效应,抛光效果反而降低。

单向碳纤维复合材料平面磨削粗糙度模型研究

碳纤维复合材料由于其优良的力学性能在航空航天领域具有重要的应用。文中针对单向碳纤维复合材料C/SiC开展平面磨削试验研究,建立了粗糙度数学模型,揭示了复合材料加工表面粗糙度的影响机制。试验发现碳纤维复合材料C/SiC沿典型方向磨削时粗糙度符合该规律:轴向>法向>径向。此外,磨削过程中,表面粗糙度随进给速度、磨削深度的增加而增大,随着砂轮转速的增加,加工质量具有明显的改善。文中研究对提高复合材料加工精度具有显著的经济意义,并可为碳纤维复合材料体系的精密加工提供一定的理论和试验支撑。

旋挖成孔方式下螺纹状围岩粗糙度量化分析

嵌岩桩是大跨径桥梁工程中常用的一种基础形式。由于钻孔工具等因素,桩-岩界面上会形成系列起伏的三维粗糙体,其对桩基承载性能至关重要。因此准确量化实际三维桩-岩粗糙体的粗糙度特征,是建立基于界面粗糙度的桩基承载力设计方法首先需要解决的问题。为此,依托于马鞍山长江大桥深嵌岩桩基工程,在现场钻取含三维粗糙体的砂岩试样,利用三维激光扫描重塑桩-岩界面数字化模型,对其粗糙度特征值,面积扩展率(S)、相对平均起伏度(R_(s))和桩-岩界面平均倾斜角(θ)等进行量化分析;而后构建桩-岩界面试样开展3组界面剪切试验和3组界面抗压试样以计算试样的结构面粗糙度系数JRC^(3D)(joint roughness coefficient)值,并基于试验结果验证已有JRC^(3D)经验计算方法对桩-岩界面的适用性。结果表明:实际桩-岩界面既有规则的螺纹状凹槽,也有起伏较低的相对平整面,而非室内试验中规则粗糙体或不规则孔洞;实际桩-岩界面粗糙度远大于岩体结构面和室内规则粗糙体,面积扩展率、相对平均起伏度和界面平均倾斜角均明显较大;桩-岩界面JRC^(3D)均值(26.15)大于岩体结构面(标准轮廓线上限值20)和室内规则粗糙体,可近似采用JRC=6.423+2.329×(100S)-0.187R_(s)-2.676 tanθ公式估算。研究成果可为建立基于界面粗糙度的深嵌岩桩设计方法提供科学依据。

基于遗传算法的超精密切削表面粗糙度预测模型参数辨识及切削用量优化

建立易于分析各切削用量对粗糙度影响关系的表面粗糙度预测模型和最优的切削用量组合,是超精密切削加工技术的不断发展的需要。针对最小二乘法和传统优化方法的不足,提出了将遗传算法用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数辨识,并用于求解最优切削用量,给出了金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测数学模型和切削用量优化结果,进行了遗传算法和常规优化算法的比较,结果表明遗传算法较最小二乘法和传统的优化方法更适合于粗糙度预测模型的参数辨识及保证切削用量的最优。

钛合金TC25铣削表面粗糙度预测模型研究

TC25钛合金具有良好的高温强度和热稳定性,是制造航空发动机的理想材料。表面粗糙度是衡量钛合金零件表面加工质量的重要指标。基于正交试验数据,采用极差分析探究各铣削参数对铣削表面粗糙度的影响程度与影响规律。影响表面粗糙度的铣削参数的主次顺序为:每齿进给量f z>主轴转速n>轴向切深a p>径向切深a e。空列极差R=0.026,小于各因素极差值,说明各因素对指标均有较大影响且水平选择合理。采用多元线性回归方法建立了钛合金TC25铣削表面粗糙度预测模型。对预测模型进行了显著性检验,F=21.5473>F(4,11),说明模型高度显著。通过加工验证试验,证明了切削参数A 3 B 1 C 1 D 1为最优组合。验证试验的预测误差为1.2%~8.1%,证明预测模型具有较高的精度。

模具型腔精加工粗糙度预测模型与加工量优化

利用二次回归通用旋转设计方法建立了模具型腔精加工的表面粗糙度预测模型,分析了精加工中轴向切深、径向切深、每齿进给量、切削速度等加工参数对表面粗糙度的影响。并采用遗传算法实现了切削用量的优选,从而达到了在特定的条件下预测和控制模具型腔表面粗糙度的目的。

最小二乘支持向量机在U71Mn高锰钢表面粗糙度预测模型中的运用

获取了U71Mn高锰钢在特定主轴转速n、进给量f、铣削深度ap、铣削宽度ae加工条件下的表面粗糙度Ra的原始数据。基于留出法原则将原始数据依次随机分为两组,一组为训练集用于训练U71Mn高锰钢的预测模型;另一组数据为验证集用于验证模型,并且通过机器学习性能评价指标来确定模型的最终预测精确率。通过实际建模对比发现最小二乘支持向量机预测模型其拟合以及预测精度明显高于传统多元线性回归模型。最小二乘支持向量机(LSSVM)通过对原支持向量机算法(SVM)进行了算法改进,在算法中把原求解Lagrange乘子α不等式约束的二次规划(QP)问题,转化为等式约束即求解线性方程组,显著减少了计算机运算的时间复杂度。并且通过寻求结构化风险最小提高了学习机的泛化能力,在观测样本数量较小的情况下,容易实现经验风险和置信范围的最小化,使模型对未知样本有良好的鲁棒性与预测精度。

基于二代小波的表面粗糙度信息提取

为了快速准确地提取表面粗糙度,提出一种用二代提升小波用于滤波的方法。基于提升理论,对信号进行分解与重构,构造提升小波滤波器。根据表面形貌的综合成分,构建零件表面形貌数学分析模型。基于模型构建原理对数学模型进行求解,基于Matlab进行滤波仿真,确定分解层数,选择合适滤波器,实现零件表面形貌中的表面粗糙度信息提取。研究结果表明:二代提升小波用于表面粗糙度信息的提取计算复杂度更低、速度更快,提取的信息更加精确有效。

球面磨削表面粗糙度的仿真研究

在未变形切屑厚度模型的基础上,考虑多磨粒轨迹叠加作用对磨削表面质量的影响,建立了球面磨削表面粗糙度的预测模型,并对影响球面磨削表面粗糙度的因素进行了理论分析和实验研究.结果表明,基于球面粗糙度数学模型的理论分析结果与实验结果较吻合,从而验证了所建立的球面磨削表面粗糙度模型的正确性.

微管流微扰数值分析与转轴粗糙度检测模型

微流控设备中的转轴及轴承被黏性流体包裹,在工作过程会因为沉积、磨损和腐蚀等原因变得粗糙。为了评估转轴表面粗糙度对流场的影响和检测表面粗糙度,采用边界微扰法对微管内斯托克斯流的Stokes方程进行小扰动二阶展开。粗糙轴的表面形貌以两个余弦函数的乘积表示,周向波数和轴向波数分别为n和α,扰动项ε定义为余弦函数振幅与轴的平均半径b之比。得到了库埃特流动中单位面积上轴受到的转矩M和泊肃叶流动中的总流率Q随n、α和ε的变化规律。计算结果表明,M和Q被ε二阶修正。同时通过基于有限元法的数值模拟,验证了解析解的准确性,并拓展了应用范围。基于此提出了转轴表面粗糙度的检测模型,可实现微流控设备表面粗糙度的不拆卸快速检测。

超声辅助金刚石飞切纳米氧化锆陶瓷表面粗糙度研究

为解决硬脆材料超精密加工难题,提出将超声加工与金刚石飞切相结合的方法,对纳米氧化锆陶瓷超声辅助金刚石飞切超精密加工展开研究,首先从理论上,分别对普通金刚石飞切与超声辅助金刚石飞切的加工特点进行分析,建立了2种情况下的理论粗糙度数学模型,分析了各种加工因素对其加工表面粗糙度的影响规律,之后进行对比正交试验,分别分析了主轴转速,进给量以及背吃刀量等加工参数对纳米氧化锆陶瓷已加工表面粗糙度的影响规律,试验结果表明,超声辅助金刚石飞切技术适合于纳米氧化锆陶瓷等硬脆材料的精密超精密加工。

ELID成形磨削实验研究与表面粗糙度预测

为了探究ELID成型磨削中磨削参数和电解参数对表面粗糙度的影响规律,基于未变形切屑厚度模型,考虑砂轮上磨粒出刃高度的随机性以及ELID磨削中氧化膜的影响,建立了针对ELID磨削的表面粗糙度预测模型。单因素实验研究了ELID成形磨削电源参数对表面粗糙度的影响规律,并探讨了电解电流与氧化膜厚度之间的关系。全因子实验以工件转速、砂轮转速和进给切深为影响因素,研究了磨削参数对表面粗糙度的影响规律,并对预测模型进行了验证。结果表明:磨削参数中,其他条件一定时,表面粗糙度随砂轮转速的增大而减小,随工件转速和切深的增大而增大;同时对于粗糙度的预测误差达到了8.75%,预测模型有效可靠。

表面粗糙度对面向等离子体钨材料溅射的影响

依据钨材料表面溅射的实验现象,建立钨材料表面粗糙模型,模拟了高能H+、He+粒子辐照下的钨材料表面的溅射行为过程,并与基于离子输运的双群模型计算得到的结果作了比较。结果表明,随着钨材料表面粗糙程度的增加,溅射率降低;对一定的粗糙表面,相同能量的不同入射粒子,质量越大粒子溅射率越高,这些结果为分析聚变装置中心等离子体杂质水平和评价偏滤器寿命等提供了一定的理论支撑。

铝合金2A12切削表面粗糙度预测及参数优化

2A12铝合金是一种高强度硬铝,在飞机骨架零件、隔框、蒙皮、翼肋等部位广泛使用。其表面粗糙度是衡量零件表面加工质量的重要指标。基于正交实验数据,采用极差分析方法,发现影响表面粗糙度参数的主次顺序为:进给速度、被吃刀量、切削速度。各参数的Sig.值都大于0.05,说明各参数对指标均有显著影响,且水平选择合理。通过多元线性回归方程建立铝合金车削表面粗糙度预测模型,采用遗传算法优化因素与指标之间的联系,将粗糙度预测模型作为适应度函数,利用Matlab优化工具箱进行车削参数优化,当切削参数为:切削速度n=518.885 r/min、被吃刀量a_(p)=0.3 mm、进给速度f=0.1 mm/min时,粗糙度值最优。因此,切削参数的全面分析对加工参数的优化,改善产品加工品质具有实际意义。

基于多过程信号的轧辊磨削表面粗糙度智能预测

由于轧辊磨削表面粗糙度预测困难,且其预测精度不足,为此,笔者提出了一种基于多过程信号的轧辊磨削表面粗糙度智能预测方法。首先,以砂轮转速、磨削深度、拖板速度和头架转速为变量,对轧辊进行了全因素磨削实验,采集了磨削过程中的多过程信号,即声发射信号、振动信号和主轴电流信号,测量了磨后轧辊的表面粗糙度;对信号进行了分段处理,强化了信号与粗糙度的关联,并对粗糙度进行了离散化处理,将回归问题转化为分类问题;然后,提取了各类信号在时域和频域上的众多特征值,并利用主成分分析法(PCA)对其进行了特征降维融合,构建了多种类型的特征输入;最后,利用网格搜索法优化了多层感知机(MLP)网络,得到了粗糙度的预测模型,实现了对轧辊磨削表面粗糙度的智能预测。研究结果表明:相较于单信号方案,多信号方案能够提供更全面、准确的信息;基于PCA的降维融合特征能进一步提高MLP网络的预测效果,其准确率为78.16%,F1值为0.7776,平均偏离距离为0.29。

三种溅射深度剖析定量分析模型解析表达式的比较

本文系统地讨论了三种广泛应用于溅射深度剖析定量分析的原子混合-粗糙度-信息深度(MRI)模型、上下坡(UDS)模型与粗糙度-级联混合-反冲注入(RMR)模型的解析表达式。先从定义、公式推导、仿真结果分析三方面逐一分析了这三种模型对应的剖面特征,再通过其对应的深度分辨率子函数、深度分辨率函数、分析膜层厚度的解析表达式以及实验数据的拟合,将三种模型进行了细致的比较。最后解释了上下坡模型存在的不足,纠正了粗糙度-级联混合-反冲注入模型存在的错误描述,实测/模拟深度剖面的动态特性验证了原子混合-粗糙度-信息深度模型的可靠性和优越性。

基于FDM技术的快速成型模型表面质量研究

随着科学技术的发展,3D打印技术得到快速发展,以FDM为原理的3D打印机使用最为普遍。凭借3D打印机的高生产效率,采用3D打印机制作模型手板也逐渐广泛。由于FDM技术本身的成型原理,会导致打印好的模型表面质量没那么好。文章简要分析了影响表面粗糙度的原因,以便在实际打印中提高模型的打印质量。

桩-岩界面粗糙度量化模型及其剪切机制研究

为考虑桩-岩界面粗糙度对其剪切强度的影响,提出一种能描述粗糙体起伏高度变化的量化模型。该模型在现有规则三角形粗糙体模型的基础上将岩体表面的粗糙起伏用不同高度的等腰三角形粗糙体进行量化,其优点在于能同时考虑各个局部粗糙体在界面总体剪切位移下所表现出来的剪胀与剪断2种机制。通过结合常法向刚度条件(CNS)下桩-岩界面的剪切特性,建立了局部粗糙体的剪切模型,并采用对所有局部粗糙体剪切响应求和的方法获取界面的整体剪切响应。基于局部粗糙体的剪胀-剪断两相机制和三角形粗糙体的几何特征推导了界面在剪切过程中处于两阶段粗糙体个数及剪切应力的演化方程;在此基础之上,根据位移控制条件将界面剪切过程划分为:剪胀、渐进破坏及剪断3个过程,并求解了各过程的剪切强度发挥函数,同时提出了完备的参数确定方法。最后,通过室内剪切试验对所提理论模型进行验证,结果表明:①各工况下试验曲线存在明显的3个剪切过程,验证了理论模型的合理性;②所提理论模型可较为精确地预测界面峰值剪切应力τu,预测误差在2%~10%之间;③理论模型高估残余应力τr误差在17%~25%之间的概率为50%,误差在17%~32%之间概率为81.25%;④峰值应力和残余应力与最大粗糙体高度hmax、初始法向应力σn0及法向刚度K成正比。