简介:Sandblastingmachinesarewidelyusedinchemical,mechanicalandotherengineeringfields.Theinternalflowfieldofthesandblastingmachinebelongstoacomplexgas-solidtwo-phaseflow,andimpactbythecontinuousabrasivesandcancausethemachinetowearorevenfail.Inthisstudy,theEDEM-FLUENTcouplingmethodwasusedtocalculatethetransientflowfieldofthegasphaseandthemotion,dynamicandcollisioncharacteristicsofthesand.Airinthesandblastingmachinewastreatedastheidealgasandthecontinuousphase.Thesandwasregardedasthediscretephasesolidinthecomputation.UsingtheArchardwearmodel,thewearamountofthesandblastingmachinewascalculatedandthewearlawwasanalysed,toprovideatheoreticalbasisforoptimisingthedesignandoperationmethodoftheblastingmachine.
简介:Sandblastingmachinesarewidelyusedinchemical,mechanicalandotherengineeringfields.Theinternalflowfieldofthesandblastingmachinebelongstoacomplexgas-solidtwo-phaseflow,andimpactbythecontinuousabrasivesandcancausethemachinetowearorevenfail.Inthisstudy,theEDEM-FLUENTcouplingmethodwasusedtocalculatethetransientflowfieldofthegasphaseandthemotion,dynamicandcollisioncharacteristicsofthesand.Airinthesandblastingmachinewastreatedastheidealgasandthecontinuousphase.Thesandwasregardedasthediscretephasesolidinthecomputation.UsingtheArchardwearmodel,thewearamountofthesandblastingmachinewascalculatedandthewearlawwasanalysed,toprovideatheoreticalbasisforoptimisingthedesignandoperationmethodoftheblastingmachine.
简介:大气物理参数是影响漓江的水位变化的主要因素,对2000~2006年连续各月桂林市的大气温度、大气相对湿度、降水量、日照时数等大气物理参数和桂林水文站漓江水位数据,使用相关分析法分析大气物理参数对漓江水位变化的影响程度,并应用径向基人工神经网络由大气物理参数对漓江水位变化进行预测。结果表明,造成漓江水位变化的最重要大气物理参数是降水量,次之为大气温度;正常气象情况下,根据降水量和大气温度利用径向基神经网络可较为准确地预测漓江年最低水位和年最高水位,预测最低水位的误差小于5%,预测最高水位的误差略大于5%,预测最低水位比最高水位更准确,可为漓江流域可能发生的旱情、洪水等问题提供科学的决策数据。
简介:Schuler振荡阻尼技术是提高惯导长期工作精度的关键技术之一。针对采用低阶阻尼网络的惯导系统抑制高频和低频参考速度误差难以兼顾的问题,基于互补滤波思想,提出一种高阶水平阻尼网络设计方法。将两个采用低阶网络、分别具有优良高频和低频特性的Schuler回路通过一对互补滤波器进行组合,形成双Schuler回路组合系统。它等效于采用某高阶网络的单Schuler回路,该回路对高频和低频参考速度误差的衰减率可同时达到40dB/10deg或更高。计算机仿真和海上试验结果均表明:采用所设计高阶网络的系统对参考速度误差兼有优良的高频和低频滤波特性,综合滤波性能优于采用低阶阻尼网络的系统,具有工程应用价值。
简介:本文推广了文献[1]的方法,给出了定数截尾情况下两参数Weibull分布的形状参数的区间估计,并通过大量的Monte—Carlo模拟考察了优选问题。另外还讨论了两参数的联合区间估计。文章最后通过实例说明了本文方法的应用。