桶灌室CS_2气体连续泄漏扩散的三维数值模拟

以某CS_2桶罐储存室为对象,利用Fluent软件对CS_2连续泄漏扩散进行数值模拟,研究CS_2扩散规律及影响因素。结果表明:无风状态下,CS_2扩散速度较小,以泄漏源为中心沿四周近地面扩散且易在墙角积聚;障碍物的存在对CS_2扩散速度有一定的阻碍作用;不同的泄漏位置形成的CS_2爆炸极限范围不同,水平泄漏比垂直泄漏更易积聚,更危险;不同通风速度对CS_2扩散速度影响较大,通风速度越大,泄漏危险域越小。研究结果可对CS_2桶罐储存室室内CS_2泄漏扩散的危险域进行有效预测,为泄漏预警装置安装、防爆叉车主动防护系统的构建及泄漏事故应急方案提供参考。     

机械类流体力学课程教学改革思考与实践

为改善机械类流体力学课程教学效果而分析目前流体力学教学中存在的主要问题,并结合机械类工程流体力学课程教学改革实践,对学习、教育和人才培养之间的辩证关系进行探讨,以阐明工程教育的特点。在此基础上提出创新教学理念的真髓,同时结合具体案例介绍了流体力学教材创新发展、教学方法及考核方式改革等实践活动与主要措施,旨在为提高教学质量和学习积极性,培养创新复合人才提供参考。     

融合多策略的黄金正弦灰狼优化算法

【目的】为解决灰狼优化算法(grey wolf optimization, GWO)收敛精度不高,收敛速度较慢和易陷入局部最优等不足,提出一种融合多策略的黄金正弦灰狼优化算法(golden sine grey wolf optimization, G-GWO)。【方法】首先,利用非线性调整收敛因子、动态调整比例权重和引入黄金正弦策略对GWO算法进行改进;然后,选取三类基准测试函数进行寻优实验,并与GWO算法、其他智能优化算法和其他改进GWO算法进行对比,从寻优的收敛精度、鲁棒性和收敛速度方面验证G-GWO算法的优越性;最后,建立板料冲压成形工艺参数与质量参数的BP神经网络(BP neural network, BPNN)代理模型,选用8种算法分别优化BP神经网络的权值和阈值,对比优化后的代理模型精度,验证G-GWO算法在实际工程应用中的有效性。【结果】G-GWO算法在三类基准测试函数的收敛精度、鲁棒性和收敛速度较其他算法均有较大优势,优化后的代理模型最大减薄率相对误差为3.47%,最大增厚率相对误差为4.99%。【结论】改进策略能提高GWO算法的性能,这可作为建立高精度代理模型和后续的...