玻纤增强塑料成型参数优化及阀杆性能研究

选择模压压力、保温时间、成型温度3因素进行正交试验,以成型材料拉伸性能为指标,对乙烯基玻纤增强塑料成型参数进行优化。参数优化后得到材料成型的杨氏模量为10 GPa,泊松比为0.3。对玻纤增强塑料阀杆扭转性能进行有限元仿真,研究预埋件结构参数对阀杆扭转性能的影响。研究结果表明:对玻纤增强塑料拉伸强度影响因素的主次顺序为:模压压力>保温时间>成型温度,模压成型参数的最佳水平组合为:成型温度160℃、模压压力20 MPa、保温时间20 min,成型后材料拉伸强度为146.268 MPa,增加6%。当预埋件顶部高度为8 mm、预埋件深度为47 mm、预埋件底部形式为椭圆形时阀杆具有最佳抗扭性能,阀杆所能承受最大扭矩为160.62 N·m,杆体最大变形为0.192 mm,较无预埋件乙烯基玻纤增强塑料阀杆最大扭矩增加51%,最大形变量减小62%。

油气管道机器人过弯特性研究与仿真

针对管道机器人在变径管道中转弯困难、移动稳定性差等问题,研究了一种自适应性油气管道机器人,采用可变径的2履带1滚轮支撑式移动机构,确保机器人在管道中稳定移动。对油气管道机器人在管道内的通过性进行理论研究,确定机器人尺寸;通过Adams软件对机器人的转弯性能进行了动力学研究。仿真结果表明,机器人在600 mm的管道内能顺利完成转弯运动。因此,确定电动机所提供力矩应大于90 N·m。进行实验研究发现,实验测得速度值与仿真结果一致,验证了设计的合理性。

基于环境参数估计的月季采摘柔顺抓取研究

为了降低抓持力控制偏差,从而避免机器人柔顺抓取系统在采摘过程中损伤月季花梗,在传统阻抗控制基础上引入环境参数估计实现柔顺抓持力控制。通过梯度下降法在线估计弯曲刚度并修正参考位置以降低抓持力稳态误差。在MATLAB/Simulink中进行抓取系统仿真。结果表明:所使用的改进阻抗控制算法相对于传统阻抗控制算法能有效减小稳态误差,11个不同刚度参数花梗的抓持力上升时间都在0.42 s以内、超调量在20%以内。最后,实验验证了系统能实现低稳态误差的抓持力控制,能满足月季采摘的要求。

基于响应面法的气浮旋流分离条件优化

随着油气工业的大规模发展,含油污水引发的环境问题日益严重,气浮旋流技术作为一种高效的分离方法得到广泛应用。为了进一步提高该技术的分离效果,利用实验方法对微气泡密度、旋转角速度、絮凝剂种类与浓度进行了单因素实验,利用响应面法对几种因素的组合进行了优化。单因素研究发现最优条件为:微气泡密度2.88×10^(4)个/ml、旋转角速度460 r/min,絮凝剂PAFC的分离效果较好。响应面法分析结论是X1、X3与3个变量的交互作用影响显著,最优组合:微气泡密度为2.47×10^(4)个/ml,旋转角速度为440 r/min,絮凝剂PAFC浓度为40 mg/L。

非常规油气田多管旋流装置的分离性能研究

针对非常规油气田开采中产能持续降低导致分离失效的问题,设计一种新型多管旋流装置,采用数值模拟方法,对比研究单管和多管旋流装置分离性能。研究表明:多管旋流装置压降率较单管旋流器无明显变化,能耗基本相同;入口流量降低时,多管旋流装置能显著提高中大砂粒分级效率,粒径≥10μm分级效率可提高35%;入口流量由5 m^3/h降为1 m^3/h时,多管旋流装置分离效率降幅仅为9.2%。在非常规油气田开采中,多管旋流装置能有效避免产能降低所带来的分离失效。

基于阀体制造的先进树脂基复合材料性能研究

研究了不同改性方法对酚醛团状膜塑料(BMC)、酚醛片状膜塑料(SMC)、乙烯基SMC材料力学性能的影响,分析了树脂基与纤维相的改性作用机制,得到了三者中具有最佳力学性能的复合材料,并通过仿真分析验证了不同复合材料用于制造阀体的可行性。结果表明,3种材料的拉伸性能为乙烯基SMC>酚醛BMC>酚醛SMC,弯曲性能为酚醛BMC>乙烯基SMC>酚醛SMC,乙烯基SMC的综合力学性能最佳;成型温度为160℃、模压压力为9 MPa、保温时间为30 min时,乙烯基SMC的拉伸强度、拉伸模量、弯曲强度、弯曲模量分别达到148.26 MPa、4.50 GPa、92.33 MPa、2.39 GPa;阀体静力学分析结果表明,乙烯基SMC与酚醛BMC均满足阀体制造要求。

变温热源内可逆Braysson循环性能分析与优化

用有限时间热力学理论建立了变温热源内可逆Braysson循环模型,导出了功率和效率的数学表达式,分析了循环参数对二者的影响,并通过优化热导率分配和热容率匹配来进一步优化循环功率和效率。结果表明:优化高、低温侧换热器热导率分配过程中,存在一个最佳工质对数温比,使得效率达到最大值;存在一组最佳热导率分配和最佳工质对数温比,使得功率和效率达到双重最大值;优化工质与热源间热容率匹配过程中,存在一组最佳热容率匹配、最佳工质对数温比和最佳热导率分配,使得功率达到三重最大值。因此通过同时优化热导率分配和热容率匹配得到的循环性能更接近实际情况,且此时循环功率存在三重最大值。研究成果可为Braysson循环的相关研究提供一定的参考。

空气标准等温加热修正Brayton循环:(2)多目标优化

基于第1部分对循环功率和效率特性的研究,进一步以效率、生态学函数、功率和功率密度为优化目标,以压缩比为优化变量,利用NSGA-Ⅱ算法对内可逆空气标准等温加热修正Brayton循环进行不同目标组合的单、双、三和四目标优化,并利用偏差指数对3种决策方式的优化结果进行分析对比,从而寻找最优解集。结果表明三目标优化中偏差指数最小,为0.129 2。故多目标优化能更有效地找到最优解集。研究成果可为Brayton热机循环的优化设计提供一定参考。

工质线性变比热对内可逆Rallis循环功率效率性能的影响

应用有限时间热力学理论建立工质比热随温度线性变化时内可逆Rallis循环模型,导出循环的功率(P)和效率(η)的解析式。通过数值算例分析循环增压比(λ)、压缩比(ε)、预胀比(ρ)、传热损失(B)和工质比热随温度线性变化系数(k_(1))对P与膨胀比(σ)、η与σ以及P与η特性曲线的影响。结果显示:循环P-σ和η-σ特性曲线为类抛物线型,循环P-η特性曲线为扭叶型;存在最佳的膨胀比σ_(P)和σ_(η),分别使P和η达到最大值(P_(max)和η_(max));随着ε和λ的增大,P_(max)、σ_(P)、η_(max)、σ_(η)、η_(max)对应的功率(P_(η))和P_(max)对应的效率(η_(P))单调递增;随着ρ的增大,P_(max)、η_(max)、σ_(η)和P_(η)单调递增,σ_(P)不变,η_(P)单调递减;随着B和k1的增大,η_(max)和η_(P)单调递减,σ_(η)和P_(η)单调递增。将所得结论与恒比热内可逆Rallis循环的结论进行对比,结果显示:随ρ的增大,σ_(P)不变,恒比热时σ_(P)单调递增;η_(P)单调递减,恒比热时η_(P)单调递增。通过分析可知工质比热变化对Rallis循环性能的影响较为明显,所得结论对该循环的应用有一定参考意义。

油-气管道检测机器人技术现状及展望

为提高油-气管道检测的效果,结合国内外典型管道机器人的特点,综合分析了管道机器人运动控制技术、定位技术和实时检测技术3个方面的现状,并指出了核心技术的不足;针对石油化工行业高温带压管道环境,提出管道检测机器人的研究重点为分层模糊神经网络运动控制技术、CCD视觉定位技术、低频电磁定位技术和分层图像分割的优化方法等。为进一步提高化工油-气管道内检测机器人的检测效果提供了理论依据。

内可逆Ericsson循环有效功率特性研究

基于有限时间热力学理论,在已有文献建立的理想回热式内可逆Ericsson循环模型基础上,导出了循环的有效功率表达式。通过数值计算,比较了循环最大功率P_(max)和最大有效功率(E_(P))_(max)对应的效率,分别分析了参数K/lnr_(p)和传热系数α对有效功率与功率、效率和工质温比x特性关系的影响。结果表明:(E_(P))_(max)对应的效率ηE_(P)大于P_(max)对应的效率η_(P),以(E_(P))_(max)为优化目标时用部分功率的损失换来了效率的提高;随着K/lnr_(p)的增大,循环(E_(P))_(max)、(E_(P))_(max)对应的工质温比x_(opt)、(E_(P))_(max)对应的功率P_(E_(P))和(E_(P))_(max)对应的效率ηE_(P)均减小;随着α的增大,循环(E_(P))_(max)、x_(opt)、P_(E_(P))和ηE_(P)均增大。研究结果可为Ericsson热机的优化设计提供新的思路。

脉冲电场电化学软化水协同特性分析

为了探究脉冲电场下电化学水软化特性,选取溶液质量浓度、高频脉冲电源的频率与占空比3个重要因素,基于Box-Behnken响应面法进行分析,研究各因素及其组合效果对水软化效率的影响程度,并进行优化,得到最佳参数。实验结果表明:溶液质量浓度对水软化效率影响最为显著,3因素的影响效果依次为溶液质量浓度>占空比>频率。在电压为36 V下,初始质量浓度在300~400 mg·L^(-1)时,电解反应和沉积反应达到最佳协同状态,软化性能达到最佳。脉冲电源占空比的改变对碳酸钙晶体的相组成没有影响,但对碳酸钙晶体的成核以及晶体的生长有较大影响。

履带式油气管道巡检机器人爬坡特性分析

针对目前油气管道机器人对油气管道的适应能力弱、爬坡能力差等问题,提出一种能够变径的履带式油气管道检测机器人。采用SolidWorks三维软件建立样机模型,然后将样机模型导入ADAMS仿真软件中,根据实际情况设置约束并简化模型,对管道机器人进行运动学仿真,分析变径、爬坡等能力,最后搭建试验平台对管道机器人的爬坡能力进行试验验证。结果表明:该机器人能够适应400~600 mm管径的油气管道,能够在承受自重的情况下爬上45°、90°的斜坡。

内可逆闭式Atkinson循环的最大有效功率研究

基于有限时间热力学理论和已有模型,分析恒温热源闭式内可逆Atkinson循环的性能特征,推导有效功率(EP)与循环效率的关系式,通过数值计算比较热机在最大有效功率(EPmax)和最大功率下的性能差异。结果显示:EP随效率变化的曲线为类抛物线形,存在EP最大值;通过增大热源温比可以增大EPmax及其对应效率;EP随功率变化的曲线为扭叶形,存在EPmax工作点和最大功率工作点;EPmax对应的效率高于最大功率对应的效率。因此,牺牲功率可以提高循环效率。

基于改进B-GRRT*算法的移动机器人路径规划

在移动机器人运动路径规划领域,渐近最优双向快速探索随机树(B-RRT*)算法虽然具有良好的避障和路径搜索能力,但是存在迭代次数多、规划时间长的缺点。基于运动学约束的双向快速探索随机树(KB-RRT)算法作为B-RRT*算法的高效分支,虽然有效减少了无效树的扩展,加快了寻找最优路径的速度,但迭代次数过大。针对B-RRT*算法的最新改进算法是具有高效分支的运动学约束B-RRT*(KB-RRT*)算法,KB-RRT*算法虽然可以有效减少无效树的扩展,加快寻找最优路径的速度,但其迭代次数仍然过大。因此,提出了一种基于自适应采样和快速搜索的改进B-RRT*算法(AFB-RRT*)。该算法设定障碍物的安全区域,根据提出的自适应采样和快速搜索确定随机树的搜索方向,减少冗余采样点,即AFB-RRT*在路径规划中可以实现快速收敛。仿真和实验表明,与KB-RRT*相比,AFB-RRT*在规划路径长度基本相同的前提下,减少了规划时间和收敛迭代次数。

面向遥感目标检测的无锚框Transformer算法

遥感图像目标具有多方向排布、小且密集等特性,使基于深度学习的旋转目标检测算法存在检测精度不佳的问题.针对这一问题,本文提出了一种面向遥感目标检测的无锚框Transformer算法.首先,采用层次化Transformer采集不同分辨率的特征信息以扩大特征信息的采集范围.其次,构建一种新的前馈网络(Spacial-FeedForward Neural network,SFFN).SFFN将3×3深度可分离卷积的局部空间特性和多层感知机(MultiLayer Perceptron,MLP)的全局通道特性融合在一起,以解决前馈网络(Feed Forward Neural network,FFN)在局部空间建模上的不足.最后,基于SFFN架构搭建了无锚框检测器,将预测框回归问题分为水平框与旋转框,缓解了旋转框的损失不连续性问题.在DOTA数据集上的测试结果表明,此方法的平均精度达到了75.83%,同时在NWPU VHR-10数据集上5类小目标检测结果达到了92.47%,在遥感目标检测精度上更具竞争力.

直升机旋翼的建模与仿真分析

旋翼叶轮式空气动力学的工程应用非常广泛。本文以直升机旋翼为研究对象,参照直升机旋翼设计基本理论,研究设计某小型直升机的旋翼半径、桨叶数目、桨叶宽度和桨叶各个剖面安装角度等。基于CFD原理利用相关软件对小型直升机在不同飞行状态下的旋翼流场进行数值仿真模拟计算,得到其气动性能状态。

结构化混合注意力网络的图像超分辨率重建

针对现有图像超分辨模型存在特征提取能力弱、模型参数量较复杂等问题,提出了一种结构化混合注意力网络的图像超分辨率重建模型,该模型在提高图像超分辨率重建效果的同时降低了模型的参数量。首先,对编码器进行结构化处理,通过通道数量的不同来提取更多的图像特征。其次,对编码器的输出特性进行注意力网络混合重组,从而加强图像的特征特性。最后,采用残差方式将输入的浅层图像特征直接与强化特征相混合,降低网络的参数量。实验结果表明,在公共数据集及不同放大倍率的前提下,文中构建模型的PSNR值和SSIM值基本是最优的,且网络结构的参数量较低,较好地平衡了图像超分辨率重建过程中性能和参数复杂度间的关系。

空气标准等温加热修正Brayton循环:(1)功率效率特性分析

在已有文献建立的闭式等温加热修正定常流式Brayton循环模型基础上,提出了一种新的五分支Brayton循环,即空气标准等温加热修正Brayton循环,并运用有限时间热力学理论建立了内可逆空气标准等温加热修正Brayton循环模型,导出了其功率效率表达式,分析了最大温比和预胀比对功率与效率、功率与压缩比和效率与压缩比特性关系的影响,以及传热损失对功率与效率特性关系的影响,并将修正后的Brayton循环性能与传统的Brayton循环性能进行了对比。结果表明:循环功率与效率的关系曲线呈扭叶形,而功率与压缩比和效率与压缩比的关系曲线均呈类抛物线形;随着预胀比和循环温比的增加,循环性能明显提升;与传统的Brayton循环相比,修正后的循环性能更优。

具有非理想气体工质的往复式Brayton循环多目标优化

基于前人建立的不可逆往复式Brayton循环模型,在考虑多种不可逆损失项和非理想气体比热模型的情况下,以压缩比为优化变量,对无因次功率、效率、无因次生态学函数和无因次功率密度进行性能分析与多目标优化,并通过比较3种决策方式得到的的偏差指数,获得优化方案。结果表明:在进行单目标分析时,四个目标函数性能指数会随着不可逆损失项系数的增大而减小;多目标优化结果相比单目标优化更优,其设计方案更理想。