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1.
激光熔化沉积工艺中有连续波(continuous-wave,CW)和脉冲波(pulse-wave,PW)两种激光模式.基于Fluent针对熔池瞬态运动和传热传质建立了三维对称数值模型,通过求解VOF(volume of fluid)连续方程追踪沉积层自由表面,分析了不同激光工作模式下熔池的演变过程及上表面波动规律,对熔池尺寸及最大流速、最高温度进行了对比.结果表明:所得模拟结果和实验结果吻合良好.两种激光模式下熔池上表面中部都会经历凹陷-凸起的波动过程,CW模式熔池内部流速变化相比PW模式平稳,后期熔池内部流动呈准稳态,而PW模式下会重复经历熔池形成过程.PW模式下熔池内部最大流速、最高温度呈周期性变化;同时脉冲激光增大了熔池上表面的波动,其上表面波动幅度接近CW模式的1.8倍,而熔池的较大波动可以较好地平衡未熔化的熔渣颗粒.  相似文献   
2.
利用集值映射的不动点定理得到具有限时滞的混合型脉冲泛函微分包含温和解的存在性结果,改进和推广了已有的一些结果.  相似文献   
3.
利用广义的Barbalat引理,并针对Chen分数阶复杂动态网络,设计了一种牵制自适应脉冲混合同步控制新方法,只需控制网络中的一部分节点就能实现控制整个网络的目的.理论分析与仿真结果表明:所设计的控制策略能有效地实现分数阶复杂动态网络同步,节约控制成本且易于实现.最后讨论了受控节点数和分数阶次的改变对网络同步速度的影响.  相似文献   
4.
针对正脉冲式泥浆脉冲发生器传输速率低(1 bit/s),不能满足实时地质导向和实时地层评价的问题,介绍了一种高速泥浆脉冲遥传系统。通过理论分析、仿真模拟计算及试验,确定在系统中采用旋转阀式脉冲发生器的井下信号发生系统,以进一步提高传输速率和泥浆适应性;针对地面系统高速泥浆脉冲信号被噪声淹没等问题,采用通过高速信号采集处理系统,基于自适应滤波、位同步解码等算法,对采集到的原始信号进行了滤波解码处理;另外,通过现场应用对系统存在的其他问题进行了升级改进。现场应用表明,该系统具有泥浆适应性好、传输速率高(3~5 bit/s)等优点。  相似文献   
5.
实现对微液滴大小的精确操控具有重要意义,而喷射脉冲间隔对液滴体积有重要影响.首先,通过水平集方法建立微液滴喷射过程的数学模型.其次,使用多物理场仿真软件COMSOL Multiphysics对微液滴喷射过程进行数值模拟.分析微液滴喷射过程,并拟合数据得到液滴最终体积与脉冲间隔关系为正相关.该结果有利于实现对液滴体积的精确操控.  相似文献   
6.
风机叶片引下线出现断裂故障,将直接威胁风机的安全运行,然而当前关于叶片引下线断裂故障的检测与定位研究较少。为此,选取2.5 MW真机叶片引下线,并考虑其分支结构,以注入脉冲法为故障检测和定位手段,搭建了叶片引下线断裂故障仿真模型和实验平台,从仿真和实验角度开展叶片引下线断裂故障检测与定位方法研究。研究结果表明,含分支结构的叶片引下线发生断裂故障时,仅凭故障波形难以实现故障检测与定位,可通过对故障波形与无故障波形作差找到故障反射波,依据故障反射波完成叶片引下线断裂故障的检测与定位。所提方法具有较强的可行性和有效性,为当前风电场诊断叶片引下线断裂故障提供了新思路。  相似文献   
7.
吗啡既是临床用镇痛剂,也是公认的毒品.为实现对尿液中吗啡的快速、简单、高灵敏度与高选择性检测,将多壁碳纳米管羧基化处理后,直接滴涂于打磨并表征过的玻碳电极表面,制备得到了羧基化多壁碳纳米管修饰玻碳电极(MWNTs-COOH/GCE),并采用差分脉冲吸附溶出伏安法(ASDPV)对吗啡(MOP)进行检测.结果表明,在优化了传感器的制备及检测条件(包括MWNTs-COOH的滴涂量以及富集时间、富集电位、缓冲溶液的pH等)后,得到的MWNTs-COOH/GCE检测吗啡的工作曲线回归方程为lg(I/μA)=0.687lg[c/(μmol·L-1)]-0.068 (r~2=0.992 0),线性范围为1.0×10-7~1.0×10-4 mol/L,检出限为8.0×10-8 mol/L.在使用尿酸酶除去尿液中的干扰物尿酸后,用该传感器检测实际吸毒人员尿液中吗啡的质量分数,得到的检测结果与高效液相色谱检出结果的相对误差绝对值在4.24%以内.通过t检验法发现在置信度为95%时,两种方法并无显著性差异.  相似文献   
8.
基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。  相似文献   
9.
10.
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