简介：建立了一组不同搅混格架的5×5棒束通道数值计算模型,以压降值、轴向及周向Nu分布为参考,将数值计算结果与文献中实验结果进行了对比验证,均取得了良好的吻合度。对两种具有不同形状搅混翼的棒束通道进行了数值模拟,比较分析了其流动及传热特性;通过引入三个无量纲因子：涡流搅混因子、交叉流搅混因子以及湍流强度因子,对其搅混作用进行了进一步的评价和比较。

简介：大豆蛋白粉干燥工艺过程产生的高温尾气中蕴含着大量显热和潜热,而无填料、垂直逆流喷淋塔可以深度回收尾气中的余热。对此建立了喷淋塔的数值模型,并通过实验验证其准确性;应用所建模型,分析喷淋高度、入口水温、喷淋密度、尾气流速和尾气入口湿球温度对喷淋塔热回收性能的影响规律,进而获得了喷淋塔在实验工况范围内的换热效率曲线及经验关联式,为尾气喷淋热回收塔的优化设计与工程应用提供了分析工具。

简介：燃煤锅炉是复杂的多变量系统，其飞灰的含碳量形成机理复杂，不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大，测试工况有限等缺点；燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量，其相互耦合，导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱，应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性，因此，人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据，采用3层BP（backpropagation）神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证，该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0．19％～0．50％，预测效果良好。测试结果表明，建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据，也能够较好的逼近非验证样本数据，具有良好的泛化能力。

简介：针对柴油机缸盖振动信号的非平稳时变特点，提出应用小波包能量法提取故障特征向量，并将提取的特征向量作为BP神经网络的输入向量进行学习训练。训练后的神经网络可以利用测量的振动信号判断柴油机的气阀机构故障状况。实践证明该方法在柴油机振动诊断中是有效可行的，对其他设备的故障诊断也具有借鉴意义。

简介：本文在阐述了发动机气门漏气声学特性及其振动诊断机理的基础上，针对发动机缸盖振动信号的特点，运用小波包对采集的振动信号进行3层分解、重构、提取特征向量。然后将特征向量作为概率神经网络的输入，构建网络模型。再用测试数据验证诊断模型的正确性。诊断结果表明该方法是可行的，并取得了较好的效果。