摘要：为了研究轴流式喷泵流体的瞬态特性,利用计算流体动力学对两级轴流泵的流场进行定常和非定常计算分析。通过对设计及大、小流量工况下,两级叶轮和导叶处各监测点的静压分布与压力脉动进行时域和频域分析,发现叶轮表面静压随流量增大而增大,且流速在设计工况下基本稳定,而在变工况下在出口处出现紊乱。此外,流体的压力脉动在前后叶轮处基本呈周期性变化,其频率成分主要为叶轮转频的1、4、8倍频,以及叶轮通频的1、2倍频。

摘要：为在轨道交通线网规划方案中选取最佳方案,根据绿色交通原则,建立了综合评价指标体系.利用层次分析法提出了合成权重的优化算法,进而用信息熵技术和已知方案的信息修正合成权重,用基于理想解的排序方法评选出最优方案.以某城市轨道交通规划为例说明了综合评价决策方法的应用过程,所得结果与专家评审意见一致.

摘要：实测了10个集中空调系统水泵的运行工况,结果表明:水泵的实际流量比设计流量平均高19.33%,水泵的实测效率平均为58.79%。其原因是水泵扬程选得过大,10个工程水泵铭牌工况扬程与所需扬程相比,平均高87.59%。其结果是实际能耗大大超过理想工况,10个工程的水泵实际能耗比理想工况能耗平均高131.45%。采用水泵的变速调节或者叶轮切削调节实现系统的设计流量,均有良好的节能效果。

摘要：采用数值模拟方法获得隧道纵向通风排烟模式下的可用安全疏散时间,并与采用Togawa经验公式计算的所需安全疏散时间进行对比,以此判断人员疏散安全性,分析确定通风临界时间。结果表明:隧道纵向通风排烟下,通风开始时间对人员疏散安全性影响显著。通风开始时间早于180s人员疏散不安全;当火源功率不大于15MW时,通风开始时间不早于180s即可保证人员安全疏散,而火源功率大于15MW时,通风开始时间不早于180s且不晚于240s才能保证人员安全疏散;当纵向通风风速大于3m·s^(-1)时,通风开始时间不早于180s即可保证人员安全疏散,而纵向通风风速不大于3m·s^(-1)时,通风开始时间不早于180s且不晚于300s才能保证人员安全疏散。综合得出铁路隧道内列车发生火灾时通风临界时间为180s。

摘要：对CFRP加固开洞墙体在低周往复荷载作用下的抗震性能进行试验研究及有限元模拟分析,通过对比加固前后所得的各项试验数据,分析了CFRP加固对该类砌体结构抗震性能的影响,并比较了不同方案的加固效果。研究表明:CFRP用于低强度墙体的抗震加固是有效的。

摘要：介绍了硃山湖流域的排涝现状及改造的必要性。提出了两种改造方案:硃山湖全流域方案和硃山湖小流域方案,对这两种方案进行技术、经济比较,推荐采用硃山湖全流域方案作。

摘要：对某钢厂现用脱硫搅拌器进行现场工况条件下的仿真分析，并针对最大应力位置进行优化设计。结果表明，改用电熔莫来石作为耐火材料，可使最大应力减小约38MPa，最大变形减小约10mm；增大叶片迎叶面由下而上的倾角5°～10°，可使最大应力减小约50MPa，最大变形减小约13mm；综合改进搅拌器的材料及结构，可使最大应力减小约59MPa，最大变形减小约16mm。

摘要：膜式氧合器内部流体运动特性对其性能有重要影响,利用计算流体力学(CFD)对氧合器模型进行流体动力学分析是预测其性能的重要方法之一。本文基于压降实验计算氧合器纤维束的黏性阻力系数,建立了各向同性多孔介质模型。采用RNG k-ε湍流模型对不同流量下氧合器内部流场进行计算,得到了血液速度、压力和壁面剪切应力分布云图。发现随着流量的增加,氧合器内部速度梯度分布形式基本保持不变,压力分布呈倾斜状态且逐渐减小,大部分压力损失位于纤维束内,其中53.3%位于氧合室,42.6%位于变温室。氧合器血液的入口及出口位置为血液损伤的高发区域。采用溶血数值预估模型计算得到了氧合器的标准溶血指数NIH。结果表明:在低流量1.65~3.00L/min下,各向同性多孔介质模型的模拟结果与实验结果基本一致,模拟数值与实验数值的偏差会随着液体流量的增加而变大;流量为1.65~6.00L/min时,标准溶血指数NIH为0.0084~0.0835g/100L,满足人体生理允许的使用范围。

摘要：优秀的工业建筑应该具有合理的工艺流程设计,同时其内、外部空间形态、热工环境等应体现出人文关怀。河北迎新玻璃集团太阳能薄膜电池厂房的设计,不仅符合非晶硅太阳能薄膜电池的合理生产工艺流程,同时设计者从以人为本的思想出发,从细部入手,带给人们对工业建筑一种新的认识。

摘要：针对单一振动信号包含故障信息易被隐藏以及单一深度学习模型诊断能力不强导致轴承故障诊断精度低的问题,提出了一种基于多域信息融合的深度学习故障诊断方法。利用变分模态分解方法(variational mode decomposition,VMD)将原始振动信号分解为多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,同时对每个IMF分量进行快速傅里叶变换(fast Fourier transformation,FFT)转化为频域样本;然后将多个IMF分量和其对应频域样本分别输入至多个深度度量学习(deep metric learning,DML)模型和深度置信网络(deep belief network,DBN)模型分别进行初步诊断分析,并利用简单软投票法对这些初步诊断结果进行融合从而获取最终诊断结果。最后通过对不同轴承故障的诊断试验分析,结果表明,该研究提出的方法不仅具有较好的诊断效果,而且诊断性能分别优于基于时域和基于频域的信息融合诊断方法。