摘要：水力机械叶轮水力设计时,在保证叶片适当的进出口角度的前提下,均选用空气动力学翼型。基于GAMBIT网格技术和CFD中FLUENT软件,以常用的全对称翼型NACA0012和非对称翼型NACA63-415为基准翼型,对水流作用下的水动绕流特性进行了二维流场数值模拟计算,对比分析了两种翼型在高雷诺数Re=5×106和攻角-5°~90°下的流动特性变化,尤其是在大攻角时翼型表壁涡脱落及扩散的流场特性,获得了翼型的流场云图、矢量图、升力与阻力及升阻比的曲线图,同时对比研究了水与空气中的绕流特性,结果有益于了解流体机械叶片翼型的水动特性,可为流体机械叶轮叶片翼型的设计、选择和研制提供重要的理论依据。

摘要：为了解决电动汽车上电池端电压经常出现的大范围波动以及电压型逆变器的降压特性问题,用状态空间平均法建立了Buck-Boost电路的交流小信号数学模型,设计了控制系统补偿器、系统的硬件电路和软件,得到了交流小信号的线性传递函数和buck-boost变换器的线性控制策略。实验结果表明,控制系统在输入电压以及负载出现阶跃扰动的情况下,能够有效抑制低频扰动并迅速跟随给定电压实现对输出电压的闭环控制,满足电动汽车对电源系统的要求。

摘要：以一给定参数的具有扭曲叶片的中比转速离心泵为研究对象,绘制其二维叶轮轴面投影图、蜗壳断面图以及蜗壳平面图,并使用UG NX6.0软件对其进行三维建模,将由UG导出的parosolid格式的三维流体域模型导入到CFX中进行网格划分,采用ANSYS CFX12.1软件对其内部流场进行数值模拟及性能预测,得出离心泵在设计工况及几个典型的非设计工况点的扬程、轴功率等反映离心泵外特性的数值计算结果,用OriginPro 8软件绘制出流量-扬程、流量-效率曲线,表明该泵的扬程随着流量的增大而减小,效率随着流量的增大而先增加后减小。

摘要：提高线形设计的安全性是减少公路本身内在安全隐患的主要途径,而如何快速准确对其进行评价是公路线形设计工作中经常面临的难题。阐述了公路线形设计中进行安全性评价的必要性和紧迫性,引入了以运行速度协调性为核心的线形安全性评价指标,讨论了其评价标准,给出了以分段计算模型法为核心的运行速度计算方法和具体公式,在此基础上结合纬地HintV85软件提出了进行公路线形安全性评价的交互式建模方法,最后进行了实例应用。结果表明:该方法一方面可以有效地提高公路线形设计安全的可靠性,另一方面可以促进交互式公路安全设计。

摘要：基于流体动力学计算分析的FLUENT软件,采用RNG k-ε湍流模型和SIMPLEC算法,对轴流泵内部流场进行了数值模拟,并分析了该轴流泵在小流量工况﹑设计工况和大流量工况下叶轮内的速度分布和压力分布以及泵的外特性,得出了该轴流泵的扬程和效率随着流量的变化规律。研究结果有助于解析轴流泵的内部流动机理,并对泵的水力设计提供重要的参考。

摘要：针对某新型CVT机构,提出以输入转矩分矩比、输入功率分流比、输出输入转矩比和速比变化宽度为指标的传动性能评价体系;分析有利于性能指标朝期望目标变化的定轴轮系传动比、双排差动轮系转换机构传动比的变化趋势;建立以两传动比为变量,以输入转矩分矩比小、输出输入转矩比大、速比变化宽度大为目标的数学模型,采用线性加权法和Fmincon函数得到多目标优化的非劣解。最后绘制非劣解下输入转矩分矩比、输出输入转矩比的曲线,并计算相应的速比变化宽度。结果表明,非劣解下的新型CVT机构具有大转矩输出、变速范围宽的特点。

摘要：该文针对城市燃气管网日益突出的泄漏或爆管等安全事故问题,基于SuperMap组件式开发平台,运用GIS网络分析技术与数据库技术,结合***开发环境,在目前常用管网静态管理的GIS系统基础上,设计并实现了网络分析功能扩展模块。模块包括管网爆管分析、事故点附近巡检员查找、应急服务设施查找等功能,可提供燃气管网事故的可视化分析结果,自动给出相应应急处理的辅助解决方案。模拟仿真和实际应用均表明,该功能模块促进了燃气管网数据分析的信息化和事故应急处理决策的智能化,为事故预防、应急救援等提供了技术支持,且具有优化资源、提高效率的特点,具有实际应用与推广价值。

摘要：提出了一种应用于高速铁路的同相供电系统直接功率控制器设计方法。该方法在αβ坐标系下,通过分析变流器直流侧和交流侧有功功率和无功功率,利用瞬时功率理论推导了变流器输出电压指令,该指令值通过定频脉宽调制技术来控制变流器工作。该控制方法物理概念清晰,不需要复杂的坐标变换,控制方法简单。为避免低开关频率对电压幅值和相位延迟影响,提出采用电压幅值和相位修正补偿方法。最后仿真结果表明该方法能够实现系统功率传输的平衡,并且直流侧电压稳定,能够有效地消除系统侧负序分量。

摘要：提出一种采用粒子群优化思想的改进近似动态规划算法,并用以控制永磁同步电机。近似动态规划是一种基于强化学习原理的在线学习算法,并以PID神经网络为工具求解Bellman问题。传统算法的权值更新采用反向传播算法,要求有精确的一阶导数,如果梯度不精确就会使得算法对网络初始值选取十分敏感,稳定性与收敛速度就会受到影响。针对这一问题,采用改进的粒子群优化算法不需要任何梯度信息,能保证算法快速稳定地收敛。设计一种用粒子群优化算法与神经网络近似动态规划相结合的在线学习PID控制器用于永磁同步电机矢量控制系统中,仿真结果表明,该算法设计的控制器提高了控制系统的响应速度与精度,具有更强的适应性和鲁棒性。

摘要：由于多级离心泵在原有的设计工况点下运行不稳定,并且在运行过程中发现满足要求的工况点偏离设计工况点较远。为使多级离心泵更好地满足运行要求,以某型号多级离心泵为样本,通过改造将其设计工况点由原有的Q=400m^3/h、H=152.4m变为Q=300m^3/h、H=174.2m,同时改造前后150～320m^3/h的性能曲线可以互换。原方案的叶轮采用的是3叶片,改造中考虑到与压水室的配合问题,叶片数取5。对改造前后的两个方案的内部流场解析,对两个方案的内外特性对比分析。通过分析发现在压水室为双蜗壳的结构中,5叶片方案的流场对称性要优于3叶片方案。流场对称性良好可以很好地平衡径向力,有利于改善运行中出现的不稳定现象。