基于CFD数值模拟和AI算法的燃气轮机燃烧优化

为提高燃气轮机的燃烧性能和稳定性,减少污染物排放,提出了一种基于CFD数值模拟和AI算法的燃气轮机燃烧优化方法.利用大涡模拟(LES)和部分预混火焰面生成流形(FGM)燃烧模型来保证CFD数值模拟的准确性,将其计算结果与电厂运行数据相结合,建立更全面的训练数据库,然后利用拉依达法则和核主成分分析法(KPCA)进行数据预处理.在此基础上,建立了3个最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,分别用来预测NOx排放量、燃烧效率和压力脉动最大幅值,预测的平均相对误差分别为0.562%、0.336%和0.469%.结果表明,CFD模拟数据的加入使该预测模型适用范围更广,稳定性和准确性更高.基于最小二乘支持向量机模型的预测结果,采用遗传算法(GA)对燃料比例分配、空燃体积比等参数进行优化,最终得到NOx排放量、燃烧效率和压力脉动最大幅值的平均优化量分别为3.692×10^-6、0.568%和0.926 kPa,基本满足优化要求.

基于深度学习的混凝土坍落度检测方法

随着城市化建设的大幅加快,混凝土作为最重要的建筑材料之一,在生产与施工过程中进行质量控制尤为重要。然而,传统的混凝土工作性能检测方法十分费时费力,并且检测结果的准确性受到人为操作因素的影响较大,不利于工程建设的安全与高效实施。本文提出了一种简便、高效的混凝土坍落度检测方法,采用深度学习对混凝土拌合物图像进行识别,达到快速检测混凝土坍落度的目的。本次采用了ResNet,ResNeXt,DenseNet和MobilenetV3架构进行图像分析,经过数据构建、模型训练和应用测试,分析结果证明了计算机视觉方法在混凝土坍落度检测过程中的有效性和准确性,促进建筑工程行业的数字化智能化技术应用进一步发展。

增材制造光电功能薄膜和器件研究进展

光电功能薄膜和器件在平面显示、固态照明、信息传递与储存、新能源和光化学等领域应用广泛,进一步提升其性能是当前关注的热点。增材制造作为一种过程简单、高精度、无需模具、节约材料、满足个性化和批量化的智能制备技术,近年来在制备先进光电功能薄膜和器件方面受到广泛关注。本工作综述了当前光电功能薄膜和器件领域主要的增材制造技术及其研究进展,重点介绍了喷墨打印、电流体打印和直接书写技术在制备具有三维结构的光电功能薄膜方面的研究进展,及其在复杂结构和微结构多尺度原位调控方面存在的挑战;进而介绍了气溶胶喷射打印技术,基于其液滴的微反应过程,在光电功能薄膜制备过程中有助于实现微纳米尺度原位控制;同时简要介绍了增材制造技术在开发包括碳基材料和MXene在内的光电功能材料和器件方面的进展;最后对增材制造技术在光电功能薄膜和器件领域的研究重点进行了概述,尚待进一步加强对材料与墨水配方的研发和打印过程调控及新型增材制造技术的开发,并提出了实现多尺度结构原位调控是未来基于增材制造技术开发新型高性能光电功能材料和器件的发展方向。本综述对了解增材制造光电功能薄膜和器件的发展水平和发展趋势具有积极意义。