集聚纺集聚区须条变截面部分的力学分析

通过对集聚区内须条的集聚过程分析，建立须条变截面部分的力学模型，可以得出此部分须条是有附加捻度的，并且对影响这部分须条附加捻度的因素：须条与网格问的摩擦因数和负压的大小进行了分析，结果表明集聚区须条的附加捻度随着须条与网格问的摩擦因数和负压的增加而增加。     

网格圈负压式集聚纺集聚须条附加捻度传递长度研究

研究网格圈负压式集聚纺集聚区须条的捻回传递,提出了直线形集聚斜槽集聚区须条附加捻度传递的概念.通过力学分析,建立了集聚区附加捻度传递长度的微分方程组模型,并得到模型的解析解.通过对纺制15.3 tex纯棉集聚纱的模拟计算,得知集聚须条半径、集聚须条与网格圈之间的摩擦因数、集聚斜槽倾角、集聚负压等因素对须条附加捻度传递长度的影响较为显著,并得到其附加捻度传递长度一般在10～22 mm,研究结论为直线形集聚槽槽长的设计提供理论指导.     

集聚纺集聚区须条的运动分析

阐述了集聚纺的工艺流程 ,集聚区须条的集聚过程 ;在理论上详细论述了集聚区须条的运动情况 ,根据运动所要满足的条件最后得出异形吸管上斜槽的倾斜角α,集聚区须条的附加捻度T0 =tanα2πr 及成纱的最终捻度T终 =nsva·cosα+tanα2πr 。     

网格圈负压式集聚纺集聚须条张力模型

通过对网格圈负压式集聚纺集聚须条进行几何建模、力学分析和运动学分析,建立了集聚须条的张力模型.该模型可以用来研究集聚须条张力分布,以及分析影响因素.通过求解张力模型的解析解,可知须条张力在集聚区内沿前进方向呈线性增长.通过对线密度为15.3tex的纯棉集聚纱进行模拟计算可知,须条与网格圈的摩擦因数、集聚斜槽倾角、集聚负压、集聚须条半径以及集聚管形状对须条张力的影响较为明显,并且在一定条件下得到的须条张力值在0.03~0.12cN之间.研究结果为集聚纺集聚须条的张力分析提供了方法和借鉴,并为集聚区须条单纤维的运动轨迹分析提供了理论依据.     

网格圈型紧密集聚纺不同吸风槽集聚效果的模拟与分析

为明确网格圈型紧密集聚纺不同吸风槽的集聚效果,采用SolidWorks软件建立集聚区三维模型,利用Fluent6.3软件模拟直型槽、斜型槽、异型槽3种槽型集聚区的气流速度分布.研究表明,异型槽的集聚效果最好,斜型槽最有利于须条的输出,且斜型槽有使须条产生翻滚扭转的可能性.     

网眼罗拉型集聚纺集聚区须条集聚机理分析

为深入研究网眼罗拉型集聚纺系统中纤维须条在流场作用下的运动规律,建立了集聚区域的计算流体动力学(CFD)模型,并运用Fluent软件对该区域的流场进行数值计算,然后建立了纤维微元在气流场中的动力学模型,利用自编的Matlab程序对其进行求解,最后获得了纤维在集聚区的运动轨迹.研究结果表明不同初始位置的纤维运动轨迹能够反映须条的集聚规律;气流的横向作用力能够使须条在集聚方向上发生集聚;上层纤维较网眼罗拉表面的纤维集聚速度快;y轴向气流力使须条贴伏在网眼罗拉表面.     

集聚纺集聚区气流流动规律及集聚效果的数值研究

为探讨网格圈式集聚纺集聚区气流流动规律及气流对须条的集聚效果,建立计算流体动力学(CFD)模型,对集聚纺集聚区的气流流动进行了三维数值研究,并根据计算结果就气流对须条进行集聚的机理、几个重要的结构参数及工艺参数(如吸风槽倾角、吸风槽形状、吸风槽宽度及集聚负压)对集聚效果的影响进行了分析.研究结果表明:集聚区的气流静压值低于外界的大气压力,集聚区外围越靠近吸风槽,压力越小,气流速度越高.由于内外压力差和速度差的存在,从前罗拉钳口输出的纤维须条向吸风槽汇聚,宽度逐渐变窄.吸风槽倾角为10°时有利于集聚效果的提高;弧线型和折线型吸风槽的集聚效果优于直线型吸风槽;集聚负压在一定范围内的变化对集聚效果的影响不明显;增大吸风槽宽度有利于气流对须条的集聚.     

气流槽聚型集聚纺纱系统集聚过程及机理分析

为了探讨气流槽聚型集聚纺纱系统的集聚过程和机理,首先分析了集聚过程的气流流动状况,然后利用Matlab模拟了须条在集聚气流场中的运动轨迹,并分析了气流对须条的集聚效果.研究结果表明:须条进入凹槽入口前,只受气流集聚作用,当进入凹槽后,受到气流集聚及凹槽形状集聚共同作用;气流对须条边缘纤维具有集聚作用,吸气负压大小影响气流对须条边缘纤维的集聚宽度;不同厚度须条的纤维受气流作用位置发生变化,在须条截面内发生内外转移现象.     

气流槽聚型集聚纺纱系统三维流场的数值研究

采用三维计算流体动力(3D CFD)技术建立了气流槽聚型集聚纺纱系统集聚区域的计算流体动力学模型,应用软件Fluent 6.3对集聚区域内流场进行了并行计算,表征了集聚区域流场的流动情况,解析了集聚区域内流场的静压分布及速度分布规律.研究结果表明气流槽聚型集聚系统的集聚原理由气流集聚与形状集聚组成;接近凹槽底部时静压及气流速度的波动幅度较大,其波动次数等于集聚区圆孔的数目;气流的X轴向分量对须条进行集聚,Y轴向分量利于须条滑入凹槽底部,从而对须条进行形状集聚.     

气流槽聚型紧密集聚纺力矩传递分析

为了探讨气流槽聚型紧密集聚纺纱系统集聚区内的力矩传递,首先分析了集聚区内纺纱张力矩和气流力矩的传递过程,然后分析了纱线自身回转产生的扭矩与纺纱张力矩和气流力矩的关系.研究结果表明:影响力矩传递的主要参数有纺纱张力、吸气负压值等;纺纱张力矩与气流力矩决定捻度是否会越过纤维束与凹槽底部的初始接触点上传至前钳口;适当提高吸气负压值可以缓解纺纱张力.     

Motion Analysis of Fiber Band in Compact Field of Compact Spinning

The technological process of compact spinning and the compact procedure of fiber band in compact field are briefly illustrated. The motions of fiber band in compact field are discussed theoretically from which tilting angle of suction slot in profile tube, additional twists created by fiber band＇s rotating around its own axis and ultimate twists in compact yarn are deduced accordingly. The existence of additional twists is also verified through experiments.     

Twist Distribution of Fiber Bundle in Compact Zone of Compact Spinning with Lattice Apron

In the compact spinning with lattice apron, twist distribution of the fiber bundle in the compact zone is influenced by the airflow. In order to study the twist change of the fiber bundle in the compact zone,a theoretical model was established and the twist was calculated based on the experimental parameters. Experiments were carried out to verify the theoretical model. Theoretical and experimental results show consistency. The study indicates that the twist distribution of the fiber bundle in the compact zone is related to the tension, the offset angle and the linear density of the fiber bundle.     

紧凑传热管束的池内核沸腾换热强化特性

对紧凑式排列管束在水平和竖直两种排列方式下的池内沸腾换热特性进行了实验研究．确认了在低热负荷条件下能够实现沸腾换热,并具有很好的换热强化效果,同时对紧凑式排列管束沸腾、套管内有限空间沸腾和降膜式强制对流进行比较．发现在相同的热负荷条件下,紧凑式排列管束沸腾换热性能超过降膜式换热,其换热特性与一般的沸腾特性有很大差异．从实验结果看满液型蒸发器比降膜型蒸发器更具优点     

集聚纺的纱线强力理论

为了从理论上分析集聚纺纱线较环锭纺纱线强力提高的原因,基于两种纱线的结构差异,如纤维的转移、纤维的堆积密度、纱线的直径等,建立了一个纱线结构计算模型.从理论上分析了纤维伸长率分布、纤维堆积密度及纱线直径对纱线强力的影响,合理解释了集聚纺纱线强力上升的原因.     

Simulation and Analysis of Fiber Motion in Condensing Zone of Compact Spinning with Lattice Apron

To get fiber motion in condensing zone of compact spinning,velocity of this area is achieved by simulation,and then a bead-elastic rod fiber model is established.Based on simulation and dynamic analysis on this zone,governing equations are constructed and Runge-Kutta approach is used.Lastly,trajectories of fibers are calculated by specially designed Matlab procedure according to the^principles mentioned above.Results show that fiber motions at different initial positions are difierent;X-axis velocity component makes fibers gathering on sides of suction slot;Y-axis airflow gets fibers gradually close and then stick to the surface of lattice apron.Fiber motions also reflect that the compact spinning process in condensing zone can bedivided into three parts:fast convergence zone,adjustment convergence zone,and steady convergence zone.     

Study on Airflow Field of Condensing Zone in Compact Spinning System with Perforated Drum

Negative pressure plays a very important role in compact spinning system. To know airflow field and its distribution is helpful to look into the condensing principle of fiber bundle. Therefore, computational fluid dynamics (CFD) software was used to simulate airflow field in this paper. Airflow velocity distributions both in different fiber layers and under different negative pressures were discussed. The results indicate that airflow velocity in upper layer of the fiber bundle is greater than that in lower layer.Airflow velocities in both X and Y axis directions have a positive correlation with negative pressure. It can provide a theoretical base to make high quality compact yarns in productive practice.     

紧凑管束蒸发换热器内水的沸腾强化换热特性

设计了一种新式满液型蒸发换热器,利用水平传热管管束间狭窄受限空间内早期沸腾强化换热机理和同一管束中两管缝隙强化沸腾换热机理,将中小热负荷条件下的自然对流换热转化为充分发展核态沸腾换热,其换热性能大大优于传统的满液型蒸发换热器.对水平传热管管束在受限空间内沸腾强化换热的实验研究表明,这种水平管蒸发换热器具有良好的换热性能;管束距离和传热管在管束中的位置对各个传热管换热特性都有很大影响,且存在着一个最佳管束距离;随着压力增加,受限空间内沸腾强化换热的强化效果显著增强.     

神经网络紧凑集成模式

在分析现有神经网络集成构造过程的基础上，提出了一种神经网络紧凑集成模式，集成中成员网络的训练和网络组合权重的优化在同一个学习过程中进行，各参数的调整以提高集成泛化性能为目的．与现有神经网络集成模式相比，集成构造过程更加紧凑，它将个体网络生成阶段与结论合成阶段合二为一，并且网络之间的信息交互建立在实时动态的集成结构基础上，保证了成员网络训练与结论合成之间信息传递的始终一致性．为验证该模式的有效性及优越性，采用4种典型的分类数据集对神经网络紧凑集成模式与CNNE、Bagging、Boosting等现有的集成模式在泛化性能上进行了比较，结果表明神经网络集成模式在测试数据集上的错误率降低了8％～16％．