基于机器学习的原油管道损伤检测

原油管道承担着原油运输任务,一旦发生损伤导致原油泄露,不仅会产生经济损失,还会对生态环境造成严重威胁。为了检测原油管道损伤情况,基于TLNET软件,对原油管道瞬态运行状态进行模拟,得到不同工况下管道损伤前后损伤位置处上下游压力、流量等数据,将获得的数据导入机器学习算法中进行训练,对目标结果进行预测,将不同机器学习算法得到的预测误差进行对比,选出较为准确的机器学习算法应用于原油管道损伤检测,探究损伤程度对预测误差的影响。

空调用冷凝器中的空气流动与传热分析

本文分析了发生在空调冷凝器中的空气流动和传热过程，对于物理模型进行了合理的简化处理，充分利用了对称性边界条件和周期性边界条件。对于冷凝器的基本换热单元进行了分析计算，获得了入口风速、风压、翅片间距、翅片厚度等因素对于换热量、传热系数、气流温度、流动阻力等的影响，以曲线的形式给出了详细的计算结果，队中总结并找到强化传热的关键和突破口，为试验研究提供了基础数据和理论指导。