涡旋膨胀机研究进展及展望

随着“双碳”目标的提出,涡旋膨胀机作为回收低品位能量的机械装置备受关注。首先,对近年来涡旋膨胀机的理论研究成果进行了综述,主要包括型线理论、热动力学和计算流体力学(CFD)仿真。然后,对涡旋膨胀机在有机朗肯循环(ORC)中的应用进行了总结,梳理了涡旋膨胀机在跨临界CO_(2)制冷循环中的应用研究成果。最后,对涡旋膨胀机未来的研究方向进行了展望。结果表明:变壁厚涡旋膨胀机因其可以在不增加泄漏线长度的情况下增加内容积比,因此将成为未来型线优化的主要方向;CFD仿真已成为重要的研究工具;润滑油是影响涡旋膨胀机性能的关键因素,提高润滑油的黏度有利于提升效率,而过量的润滑油则会使其性能下降;工作压力是影响涡旋膨胀机性能的最主要的因素,过膨胀、欠膨胀以及泄漏现象都会使其性能下降。此外,涡旋膨胀压缩一体机集成了膨胀机和压缩机两个功能单元于一个机壳中,显著简化了系统结构并提高了能量回收效率,是提升新能源车用CO_(2)热泵空调系统性能的有效途径。基于当前的研究成果和行业需求,提出涡旋膨胀机未来应继续深入研究和优化型线设计、减少泄漏、优化工作压力等,以满足日益增长的能量回收和环境保护需求。

基于试验设计方法的液相孔型-迷宫密封几何参数敏感性分析

为了评估新型液相孔型-迷宫密封在转子偏心下的泄漏特性,提高其运行稳定性,提出了中心组合设计的试验设计方法。对新型液相密封中影响泄漏特性和静态转子动力特性的关键几何参数(迷宫腔室深度、宽度、孔深和孔径)进行敏感性分析;采用基于动网格技术和稳态RANS方程的数值计算方法求解25种几何参数组合的新型液相密封在2种偏心率(0.1、0.2)下的泄漏量、静态气流激振力和静态刚度系数;分别以泄漏量、静态气流激振力和静态刚度系数为响应,以4个几何参数为变量获得主效应图。结果表明:偏心率对泄漏量的大小以及其几何参数敏感性影响很小,当腔室深度、宽度、孔深和孔径分别在40%、24%、56%、44%水平时,泄漏量最小;在转子偏心下,切向力随着迷宫腔室深度与宽度的增加而单调递减,随着孔深与孔径的增加先增加后减小;径向力随着腔室深度的增加而增加,随着腔室宽度的增加先减小后增加;当偏心率增加到0.2时能找到使静态直接刚度最大的几何参数组合,此时腔室深度、宽度、孔深和孔径分别在24%、48%、40%和64%水平。在转子偏心与不偏心工况下,腔室深度与宽度的增加均会造成静态交叉刚度的单调递减;转子偏心时静态交叉刚度随着孔深与孔径的增加先增加后减小。该研究结果可为液相孔型-迷宫密封的性能分析和结构设计提供参考。

碳酸酐酶附着膜在微藻直接空气碳捕集中的应用与固碳性能的强化

为了解决低浓度直接空气碳捕集条件下微藻光生物反应器内CO_(2)传质效率差、溶解度低的问题,采用实验的方法制备了碳酸酐酶(CA)附着的尼龙纤维膜,利用CA催化转化CO_(2)为碳酸氢根的性质,提出了一种可以改善微藻溶液中CO_(2)溶解度及转化率的新型光生物反应器,测试了该反应器放置CA附着尼龙纤维漂浮膜前后的微藻培养和固碳性能,并进一步探究了膜的开孔率及CA附着量对微藻固碳率的影响。实验结果表明:所制备的CA附着的尼龙纤维膜对CO_(2)转化速率提升了62.7%,通过耐久性测试,CA的活性在5个培养周期后仍保持良好,性能衰减仅为11.3%;与传统气石鼓气方式相比,提出的新型光生物反应器的微藻质量浓度提高了29.7%,固碳率提升了65%;随着膜开孔率的增加和透光率的增加,单位CA负载质量的固碳率提高,开孔面积占比24.75%的对照组的单位CA固碳率相比不开孔提高了13%。该研究为进一步提高微藻直接空气捕集的固碳率提供了一种新的方法。

废弃矿地下空间储能方案及性能

为高效利用废弃煤矿地下空间,提出了废弃矿地下巷道储存热能和电能的方案。基于气水互驱原理并利用沉降区人工湖,提出了定压压缩空气储能的新思路以高效利用地下空间并提高储能性能,构建了废弃地下巷道储热、抽水蓄能、定容和定压压缩空气储能的数学模型并进行了数值求解,分析了储热和储电性能,对比了储能密度和能量回收效率,探索了定压压缩空气储能的高值化利用方式。结果表明:①地下巷道储热可解决太阳能光热的不稳定性和跨季节储存难题,热回收效率大于98%,储能密度为653.42 kJ/(m^(3)·d^(-1)),折算电能为0.18 kW·h/(m^(3)·d^(-1));②地下巷道抽水蓄能、定容和定压压缩空气储能的能量回收效率和储能密度分别为70.56%、57.76%、67.64%和1.14、2.25、5.56 kW·h/(m^(3)·d^(-1)),因残余气少,储释能过程总压比和膨胀比不变,定压压缩空气储能性能优异;③通过地上发电地下储能,可将废弃矿场打造为集发电储电和冷热淡冰联产于一体的新能源供应中心。研究成果可为废弃矿地下空间储能工程提供决策依据,为可再生能源配储提供支撑。

联合经验模式分解和混沌理论的稳态视觉诱发电位脑电识别

针对多目标稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号识别准确率低、线性识别方法抑制噪声的同时也会抑制信号本身特征等问题,基于经验模式分解对信号的降噪特性、达芬混沌系统对微弱周期信号的敏感性及噪声的免疫特性,提出了一种非线性多目标SSVEP信号识别算法。首先,采用共平均参考算法将多通道SSVEP信号融合成单通道信号,通过傅里叶变换求得SSVEP信号的相位谱,为达芬混沌系统周期策动力添加相位;接着,采用经验模式分解降噪,将获得的第一个本征模函数输入到达芬混沌系统中,利用基于频谱差异的混沌系统状态判别方法,求解各目标的刺激频率幅值;最后,根据最大刺激频率幅值确定刺激目标,实现了对多目标SSVEP信号的识别。研究结果表明:相较于典型相关分析法,所提非线性信号处理方法的平均识别准确率提高了7.3%,平均信息传输速率提高了3.84bit/min。该研究为探究非线性SSVEP信号解码算法提供了新方向。

乙醇液滴冲击过冷水平壁面的铺展行为实验研究

为探究表面张力对液滴冲击过冷水平壁面铺展动力学行为的影响,搭建了可视化实验系统,探究了乙醇液滴冲击过冷水平壁面的铺展动力学行为,分析了水平壁面过冷度对低表面张力液滴冲击铺展动力学行为的影响。实验中,采用亲水硅水平壁面及较小的冲击速度以观测乙醇液滴冲击过冷水平壁面的铺展动力学行为。此外,还比较了不同的最大铺展因子和最大铺展时间的典型模型对乙醇液滴冲击过冷水平壁面铺展动力学因子的适用性。结果表明:乙醇液滴冲击过冷亲水水平壁面的铺展动力学行为分为飞溅、铺展、稳定3个阶段;最大铺展时间随水平壁面过冷度的增大而减小;水平壁面过冷度对最大铺展因子的影响是非单调的,在水平壁面过冷度较低时,最大内部铺展因子减小起主要作用,在水平壁面过冷度较高时,由于瑞利-泰勒不稳定性的增强,无量纲手指状突起增大起主要作用,二者共同作用造成了非单调变化;现有模型对于最大铺展时间的预测效果较好,相对平均偏差为6.05%,而对最大铺展因子的预测效果较差。

采用叉排管束模型的刷式密封刷丝束变形特性研究

采用刷式密封三维叉排管束泄漏流动数值模拟与有限元分析模型相结合的流固耦合方法,研究了刷丝束在气动载荷作用下的变形特性。通过数值求解三维雷诺时均Navier-Stokes(RANS)方程组和SSTk-ω湍流模型,获得了刷丝束气动载荷,刷丝束有限元接触模型综合考虑了刷丝束内部存在的摩擦接触力。研究表明:随着压比的增大(1.5~3.0),刷式密封泄漏流量系数增大的趋势逐渐减缓,第5~9排刷丝承受压差占比从60%增长至70%,转速对刷式密封泄漏流场影响微弱。刷丝所受周向和径向气流力大小相当,二者合力方向与刷丝垂直,轴向气流力则是周向、径向气流力的13.6~18倍。较大轴向气流力使刷丝在围栏高度区域向下游发生轴向弯曲,压比为1.5、2.0、2.5和3.0时,刷丝束最大轴向变形量分别为0.077、0.096、0.114和0.130mm。较小周向、径向力以及后排刷丝与后夹板之间较大摩擦接触力,使刷丝周向和径向变形量很小。刷丝束所受轴向气流力与法向气流力的比值可用于分析刷丝周向变形滑移。所建立的基于刷式密封叉排管束模型的流固耦合方法为分析刷丝束变形特性提供了研究途径。

考虑温度变化的新能源汽车动力电池荷电状态估计

针对温度变化应用场景下新能源汽车动力电池荷电状态(SOC)估计不精确问题,提出了一种基于神经网络和无迹卡尔曼滤波修正的电池SOC估计方法。首先,考虑温度变化影响建立动态参数的Thevenin等效电路模型。分析温度变化条件下的电池开路电压变化特性,确定电池SOC与开路电压之间的对应关系。同时,分析温度变化条件下的电池容量变化特性,采用神经网络训练电池容量随温度变化的神经网络温度因子。进一步,通过带遗忘因子的递推最小二乘法辨识模型动态参数。在此基础上,利用神经网络温度因子和无迹卡尔曼滤波实时修正以实现温度变化条件下的精确SOC估计。实验结果表明:相比于传统的电池SOC估计方法,考虑温度变化的电池SOC估计方法可以显著提高SOC估计精度,在-15℃低温环境下,所提方法使SOC估计精度提高了2.77%。

帕金森病步态的可穿戴多源数据采集与特征识别方法

针对帕金森病患者因早期症状隐匿、个体差异显著而导致该病早期识别与健康量化表征困难的问题,提出了一种柔性可穿戴的多源步态数据采集与特征分类方法。开发了柔性可穿戴步态采集系统,通过融合16通道柔性压阻传感器与8通道柔性压电传感器分别采集足底压力和形变信息,并针对各传感器设计了多源信号调理和传输电路,实现了多源步态信号的实时采集与无线传输。利用所设计的系统采集了帕金森患者与健康对照组的正常行走数据,通过对步态数据进行特征构建和显著性差异分析,提出了帕金森病特征识别方法,获取了具有识别效果的显著差异性特征。研究结果表明:帕金森病患者的时相特征不对称度、峰值变异系数、步态周期变异系数等特征值明显大于健康对照组。以支持向量机和k-近邻作为分类器分别对比了单一数据和多源数据特征用于帕金森病诊断的结果,发现当同时使用2种信号特征时,分类准确率比单一数据特征高6%~10%,其中基于k-近邻算法的帕金森病分类准确率达到89.66%。所提方法能有效提高帕金森病识别率,为帕金森病步态异常量化分析与诊断的临床应用奠定了基础。

采用GAN的肺部疾病诊断模型黑盒可迁移性对抗攻击方法

针对现有对抗攻击方法在黑盒场景下攻击成功率不高以及生成质量低等问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的肺部疾病诊断模型黑盒可迁移性对抗攻击方法。以肺部医学影像为基础,依托残差神经网络,在生成器中设计基于扩张卷积的残差块和金字塔分割注意力机制,以提高网络在更细粒度上的多尺度特征表达能力;设置带有辅助分类器的判别器对样本进行正确分类,并且添加攻击者实施对抗训练,以增强对抗样本的攻击能力和稳定GAN的训练。运用无数据黑盒对抗攻击框架训练替代模型,实现可迁移性对抗攻击,获得高黑盒攻击成功率。所提方法在目标攻击和无目标攻击任务下的对抗攻击成功率分别达到了68.95%和79.34%,与其他黑盒场景下基于GAN的对抗方法相比,迁移攻击成功率更高,且生成的对抗样本更接近真实样本。所提方法解决了传统基于GAN的攻击方法难以捕获肺部影像细节特征而导致无法获得更优的对抗性能的问题,对在实际应用场景下提高肺部疾病诊断模型的安全性和鲁棒性提供了参考方案。

采用不同分离技术的甲醇制芳烃流程对比分析与优化

为了降低甲醇制芳烃流程的能耗以及操作费用,提高经济性和竞争力,对采用冷油吸收法和精馏法进行轻烃回收的甲醇制芳烃流程进行了对比研究以及优化分析。首先,在Aspen HYSYS中建立了严格的流程模型,计算得到两个流程的能量平衡以及能量平衡数据,对流程操作以及产品数据进行了分析。然后,通过Aspen HYSYS和Matlab的数据连接,建立了以轻烃产品标准为约束的操作费用最小化的优化模型,并对两个流程进行了优化。结果表明:精馏流程的分离效果以及产品回收率均优于油洗流程;优化后油洗流程的总操作费用略高于精馏流程;从具体的操作费用贡献来看,精馏流程的电耗为油洗流程的1.46倍,并且需要使用更低温度的冷却剂,而油洗流程的中压蒸汽消耗量比精馏流程高出44.3%。该研究结果对进一步降低甲醇制芳烃工艺的能耗以及操作费用提供参考依据。

离心叶片进出口几何形状对气动性能影响研究

为研究叶片进出口几何形状对离心叶轮内部流场及气动性能影响,以某离心叶轮为研究对象,对叶片进出口前、尾缘分别进行不同尺寸修圆处理,采用SSTk-ω湍流模型与High Resolution数值方法进行周期性单流道数值模拟,研究了叶片不同尺寸进出口前、尾缘修圆产生的几何形状对离心叶轮内部流场分布和气动性能的影响。研究结果表明:叶片进口前缘平凸形修圆能够增加离心叶轮总压比和多变效率,减少气流在进口前缘局部流动分离损失;平凸形修圆尺寸越小,多变效率和总压比增加越明显,在设计工况点二者最大增加约1%;叶片尾缘压力面修圆能够增加离心叶轮的多变效率,但降低了离心叶轮的总压比,而尾缘吸力面修圆能达到同时增加离心叶轮多变效率和总压比的目的,使得设计工况下多变效率最大增加约1%,总压比最大增加约5%,且减少了气体流出叶轮时的尾迹损失。对叶片前缘小尺寸平凸形修圆和尾缘吸力面的大尺寸修圆,不仅能减少叶片进出口局部流动损失,而且能使设计工况点多变效率增加约1.5%,总压比增加约7%,从而提高离心叶轮的做功能力,为离心叶片设计优化和高效加工制造提供了参考。

灯泡贯流泵水力性能和鱼类通过性能的多目标优化研究

为兼顾泵站运行效率与鱼类通过安全性,结合计算流体动力学、鱼类损伤模型、遗传算法寻优开展多目标优化研究。基于敏感度分析,分别优选了影响贯流泵性能和鱼类存活率的显著因素,采用最优拉丁超立方抽样、Kriging模型、NSGA-Ⅱ算法构建了多目标优化系统,通过分配权重因子得到了效率最优(A)、鱼类存活率最优(C)和两者兼顾(B)的3种寻优方案。结果表明:方案A效率较初设方案提升了5.2%,方案C鱼类存活率较初设方案提升了49.4%;叶片包角、弦高、前伸角是影响水力性能的关键因素,叶片前掠角、前伸角、叶片厚度是影响鱼类存活率的关键因素,且前伸角对两者的作用效果相反;撞击死亡率高度影响鱼类过泵存活率,而撞击概率对此影响较小,可通过加大叶片前缘厚度、增加叶片前掠角、降低前伸角来提升鱼类存活率。该研究成果应可为我国大型泵站群向生态水利方向发展提供参考。

一维卷积神经网络在往复式压缩机气阀故障诊断中的应用

针对往复式压缩机气阀故障诊断问题,对气阀盖上的振动信号进行分析,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的故障诊断模型。首先,将原始一维振动信号经傅里叶变换从时域转换为频域;然后,将频域信号作为1D-CNN的输入,利用卷积层实现自适应提取特征;最后,网络输出层利用Softmax函数实现多种故障的模式识别。在往复式压缩机故障模拟实验台上进行了气阀正常、阀片裂纹、阀片断裂、弹簧失效4种工作状况下气阀盖振动信号的测量并对提出的模型进行验证。结果表明,气阀盖上的振动信号能够明显反映气阀的工作状态,而且信号易提取、十分适合用于气阀的故障诊断;将振动信号从时域转换成频域作为1D-CNN的输入明显地提高了故障分类的准确率;与采用原始一维振动信号作为1D-CNN输入的模型相比,采用频域信号作为输入的故障诊断模型具有更优越的表现,准确率更高,可达100%,而且模型结构简单,能够实现端到端的快速故障诊断。

轴类间隙内摩擦损失模型验证及流动特性分析

为准确预测旋转机械轴类间隙内的摩擦损失,对4种常见摩擦损失模型进行系统地验证,并对间隙内的流动特性进行详细分析。首先基于公开发表的间隙内摩擦损失和速度分布实验数据校验了数值方法,其次考核了在不同线速度和流体密度条件下4种摩擦损失模型的预测精度,分析了间隙内的流动特性。研究结果表明:采用雷诺应力湍流模型计算的摩擦损失和速度分布与实验结果偏差较小,验证了数值方法的可靠性;当线速度为74~233 m/s时,模型2、模型4的预测结果与数值计算结果的相对偏差均小于10%,模型1、模型3的预测结果与数值结果偏差较大;当压力为0.1~2.1 MPa时,间隙内的摩擦损失随着压力升高呈线性增加;当雷诺数为10^(4)~6×10^(4)时,模型2的预测结果与数值计算结果接近,最大相对偏差为1.44%;当雷诺数大于6×10^(4),模型4与数值计算的结果接近,最大相对偏差为6.15%;流场结果显示,间隙内会存在周期性泰勒涡,速度沿径向被分为3个区域,壁面处的涡量大于中心处涡量。研究结果可为摩擦损失模型的选择提供依据,为发展高精度损失模型提供参考。

燃料液滴对流燃烧现象研究

本文搭建了液滴对流燃烧实验平台,利用飞滴法进行燃料液滴对流燃烧实验,得到液滴燃烧的火焰结构图像和不同火焰阶段火焰与液滴的距离,同时还对蒸气爆发现象进行了探究,阐明了单次蒸气爆发与连续蒸气爆发的产生机理。研究结果表明:随着液滴速度的增大,液滴燃烧的火焰结构从全包火焰转变成边界层火焰,边界层火焰形成后会产生2种类型的转变:边界层火焰不稳定熄灭和边界层火焰转变成倒锥形火焰;在形成边界层火焰前,所有工况下液滴的火焰结构转变点基本相同;蒸气爆发现象是由火焰接触液滴引起的,火焰接触液滴后液滴温度突然升高,短时间内液滴大量蒸发,进而形成蒸气爆发燃烧;连续蒸气爆发的频率与液滴绕流卡门涡街频率相当,连续蒸气爆发的产生主要受液滴绕流卡门涡街效应的影响。

ARM处理器分支预测漏洞分析测评及新漏洞发现

针对ARM处理器上的分支预测漏洞研究不全面、不深入等问题,提出了一种分支预测漏洞测评方法。通过对分支预测漏洞的攻击过程进行研究,提炼了分支预测漏洞的6步骤攻击模型。根据分支预测漏洞攻击利用的微体系结构和针对的地址空间,将现有的分支预测漏洞分成9种类型。基于攻击模型和分类方法构建了ARM处理器上的分支预测漏洞测评方法。在主流的3种ARMv8架构处理器上对9种分支预测漏洞进行了测评,测评内容包括是否受漏洞影响、防御方法是否有效和新漏洞的发掘。实验结果表明,部分ARM处理器完全不受分支预测漏洞攻击影响,部分处理器只受5到6种分支预测漏洞影响。在防御方法方面,尚未存在一种防御方法能防御所有的分支预测漏洞,但可以通过不同防御方法的组合来构建完善的防御体系。在测评过程中,发现了一种ARM架构独有的预测执行漏洞——顺序预测漏洞,此漏洞能够泄露同一进程空间的任意数据。

操作系统病毒时滞传播模型及抑制策略设计

为了有效抑制操作系统病毒在网络中的传播,针对操作系统病毒的目标性强和感染时滞等特点,提出了操作系统病毒的时滞传播模型及抑制策略。在经典SIRS模型基础上,考虑操作系统切换和感染阶段时耗因素,引入新的节点状态和感染时滞,构建了操作系统病毒的时滞模型,并给出了系统的平衡点和基本再生数;运用Lyapunov直接法,证明了网络系统在无病毒平衡点处的全局稳定性;根据Hopf分岔理论,计算了网络存在有病毒平衡点时出现分叉的阈值,分析了有病毒平衡点处的Hopf分岔行为;针对感染时滞过高时的振荡现象,设计了相应病毒传播抑制策略,通过微调操作系统切换频率消除振荡现象,在感染节点数稳定后,参照基本再生数重新调整操作系统切换频率,从而彻底消除病毒。理论和仿真结果表明:当基本再生数小于1时,网络能在无病毒平衡点处全局渐进稳定,此时网络可依赖自身免疫能力消除操作系统病毒;当基本再生数大于1且时滞大于对应阈值时,感染节点数存在周期性振荡,此时网络环境难以判定,通过微调操作系统切换频率可消除振荡;当基本再生数大于1且时滞小于对应阈值时,网络在有病毒平衡点处局部渐进稳定,此时网络安全态势明确,可根据基本再生数调整操作切换频率,彻底消除操作系统病毒。

利用形状因子对应态原理构建卤化盐的黏度预测模型

针对已有的熔融盐形状因子对应态原理黏度模型预测精度较低的问题,改进了形状因子的计算方法,其中熔融盐临界温度通过文献获得,临界压力通过估算式计算得到,参数a、b通过参考流体的黏度与对应熔融盐的黏度求解得到。在忽略了熔融盐密度对黏度影响的基础上,建立了熔融盐黏度预测模型。以NaCl熔融盐为参考流体,对16种卤化盐的黏度进行预测,并将预测结果与文献报道的158个黏度数据进行对比,结果表明本文模型计算的预测值的最大平均偏差小于0.70%,最大偏差小于1.64%。本文建立的熔融盐黏度预测模型具有所需输入参数少、预测精度高和使用便利的优点,能够有效扩展现有熔融盐黏度数据的温度范围,可供科研和工程设计参考。

4阶混沌电力系统的协同控制方法

针对目前众多电力系统混沌控制方法只针对简单2阶电力系统模型的现状以及为了应对电力系统混沌控制时广泛应用的滑模控制中出现的抖振问题及奇异问题,为4阶电力系统提出了一种用于抑制其混沌振荡的协同控制方法:利用分岔图及李雅普诺夫指数谱图找到能使4阶电力系统发生混沌振荡的参数范围;引入储能装置及静止无功补偿装置的动态模型,从而构成受控的6阶电力系统;为受控电力系统定义对应的宏变量,设计具有连续控制律的协同控制输入,并给出用于4阶混沌电力系统协同控制的控制框图。数值仿真表明:设计的协同控制器能够使受控电力系统由混沌振荡状态恢复到平衡态,从而有效控制了4阶电力系统的混沌振荡。