波纹形多孔介质腔内纳米流体自然对流数值研究

采用局部非热平衡模型数值研究了波纹形多孔介质腔体内Cu-水纳米流体的自然对流换热。腔体左侧及右侧波纹曲面的温度分别保持恒定的低温和高温,上、下壁面绝热。在曲线坐标中用有限容积法离散方程,纳米流体的流动采用达西模型来描述。在腔体波峰突起相对高度λ保持定值的情况下,研究了瑞利数Ra、达西数Da、无量纲容积换热系数Nhs及纳米颗粒体积分数φ对腔体内Cu-水纳米流体自然对流换热的影响。计算结果表明:纳米流体相平均努赛尔数Nunf随瑞利数Ra、达西数Da的增加而增加,随无量纲容积换热系数Nhs的增加而减小;低无量纲容积换热系数下,局部非热平衡效应影响明显;纳米流体相平均努赛尔数Nu_(nf)和固体骨架相平均努赛尔数Nus随纳米颗粒体积分数φ的增加而增大。     

水性丙烯酸树脂及涂料应用技术的研究进展

水性丙烯酸涂料具有优异的耐光、耐候性能,综合性能优良,在诸多行业得以广泛应用。介绍了丙烯酸树脂改性技术、新型聚合技术工艺以及丙烯酸涂料应用现状,并阐述了今后水性丙烯酸涂料发展方向。     

不同充填厚度节理面剪切破坏宏细观机理研究

为了研究不同充填厚度下节理面的剪切破坏行为和强度特性,综合前人对充填节理的试验与理论成果,考虑天然岩体复合结构的不规则粗糙表面形态,对实验室制备的类岩石材料充填节理试件进行室内剪切试验,并采用数值方法进行模拟验证。对比实验结果和模拟结果,从宏观和细观角度分析了充填节理的变形特性及破坏行为,研究了充填厚度对节理面剪切强度的影响关系。研究结果表明:在同一粗糙度下,不同厚度充填节理的破坏模式没有明显区别,主要表现为粘结面的破坏;在较小粗糙度下,充填节理的剪切峰值强度和残余强度均随着充填厚度的增加有一定程度的降低,但变化不大;在较小粗糙度和较小充填厚度下,试件沿与节理面起伏较大处成一定角度产生裂隙并逐渐贯通至试件底部,充填厚度增加,仍会产生裂隙,但不会贯通。     

面向低轨卫星网络的用户随遇接入认证协议

低轨卫星网络能够作为地基网络的补充网络为地形复杂的区域提供网络服务。针对低轨卫星网络信道开放、网络拓扑结构动态变化和用户终端海量的特点导致的安全问题、服务质量问题和网络控制中心负载问题,提出了一种基于Token的动态接入认证协议,基于卫星轨迹可预测性和时钟高度同步的特点构造预认证向量,实现用户的随遇接入和无缝切换。仿真分析结果表明:该协议完全满足安全需求,并且具有较低的切换延时和计算开销,可实现低轨卫星网络中用户的高效、安全接入认证。     

Inconel718合金高温氧化行为

为探究电渣重熔冶炼Inconel718合金过程中电极氧化机理,研究了Inconel718合金在1 150℃下的高温氧化行为。结果表明,在1 150℃下,Inconel718合金氧化动力学曲线遵循线性关系。在高温氧化期间,Cr和Ni等合金元素会快速氧化形成富Ni和Fe及Cr的Cr_2O_3、Fe_2O_3、3Cr_2O_3·Fe_2O_3和含Ni的尖晶石Cr_2O_3·NiO。随着氧化时间的增加,Ti元素发生氧化形成TiO_2,Ti元素向外扩散的同时在氧化层间形成孔隙,加速氧元素向基体内部扩散,进而加速了其他合金元素的氧化。     

基于区间估计法的井下巷道风量稳定性分析

由于矿井通风系统的多变性,目前国内分析风量稳定性时采用的评判标准不符合现场实际要求。利用区间估计法计算了风流置信区间,提出了安全阈值区间计算公式,建立了基于置信区间与安全阈值区间的井下巷道风量稳定性评判标准;并将该评判标准分别应用于唐口煤矿、梁宝寺煤矿及巴彦高勒煤矿的通风监测数据分析。结果表明:95%置信区间锁定了风量的稳定极限,安全阈值区间界定了风量的安全范围;在井下巷道风量监测数据分析中,前者可作为风量稳定性的评判标准,后者可作为风量安全性的评判标准。该评判标准对井下巷道风量变化适应性强,对其风量变化的监控预警具有借鉴意义。     

大脑皮层-肌肉交互作用与注意力关系的实验研究

为探索注意力因素对大脑皮层与肌肉交互作用的影响,5名健康受试者被要求完成两种任务。在任务1时,受试者通过右手食指、拇指对捏维持2N的恒定力;在任务2时,为了分散受试者右手运动控制的注意力,除需完成任务1中右手动作外,还要通过左手食指外展保持一个大小随机的恒定力。实验过程中同步采集受试者脑电和肌电信号,并将皮层-肌肉耦合,即将脑电与肌电信号的频域相干作为表征大脑皮层与肌肉交互作用强弱的指标。结果显示,任务2与任务1相比,所有受试者其右手肌电信号与左侧大脑脑电信号的皮层-肌肉耦合强度显著降低。此结果表明,注意力可影响大脑皮层与肌肉的交互作用,且注意力越集中,大脑皮层与肌肉交互作用越强。这一结论对于是否将注意力因素引入到神经损伤患者的运动功能康复中具有一定指导作用。     

基于分数阶微分梯度的噪声检测算法

为了在图像去噪的同时,更多地保留图像原有的特征信息,本文将分数阶积分理论引入到数字图像去噪中,通过分数阶微分梯度算法确定图像中噪声的位置,如果只对噪声点进行去噪处理,就可以有效保护图像的纹理和边缘信息.实验结果表明,基于分数阶微分梯度的噪声检测算法可以更准确地确定图像中噪声点像素的位置.