旋风分离器内颗粒轨迹的计算方法

采用单闰动力学模型计算旋风分离器的内颗粒运动轨迹,并由此可算出粒级效率,分离器内时均流场用实测流场的顺归公式计算,计算结果表明,由该理论方法求得的分离效率与实测效率相吻合,而且入口气速越大,分离效率越高,紊流对小颗粒的运动影响显著,大颗粒则在时均流场和紊流流场中有近科盯同的粒级效率,运用该方法,通过大量的轨迹计算了可以描述颗粒的分离过程,进而可对改进分离器的性能提供理论指导。     

旋风分离器压降数值分析

根据旋风分离器的结构和气流流动特点,在旋风分离器流场和浓度测定的基础上,以旋风分离器切向速度模型为基础,模拟进出口静压、动压,数值模拟结果与压力损失理论解析计算模型基本吻合,验证了旋风分离器内压降基本分布规律。     

立置多管式旋风分离器下隔板受力分析

对立置多管式旋风分离器下隔板边缘力及其最大综合应力进行了分析和计算。结果表明，其刚度不仅与隔板本身厚度有关，还与吊筒下段工有关。前者最适宜的取值范围是３０－４０ｍｍ，后者应大于１６ｍｍ。为了提高了隔板刚度的结构，建议在下隔板单管开孔处设置加强短管，将吊筒分为上，下两段，且下段应加厚，同时在吊筒底部设加强环，中心管的上下段焊接在一起。     

新型旋风分离器内颗粒的运动规律

分离效率是判定旋风分离器性能优劣最直接的一个参数,而分离效率的高低微观上由旋风分离器内颗粒的运动规律决定.采用离散颗粒模型研究了新型旋风分离器内颗粒的运动规律并估算了分离效率,结果发现:颗粒从入口不同区域进入该旋风分离器分离空间时有不同的运动轨迹,入口大致可划分为3个区域;被入口导流板碰撞分离的颗粒在发生二次分离时被再次捕集的可能性很大;分离效率实验值和模拟估算值变化趋势一致,但模拟估算值高于实验值.     

旋风分离器内颗粒轨迹的计算方法

采用单颗粒动力学模型计算旋风分离器内颗粒运动轨迹,并由此可算出粒级效率。分离器内时均流场用实测流场的回归公式计算。计算结果表明,由该理论方法求得的分离效率与实测效率相吻合,而且入口气速越大,分离效率越高。紊流对小颗粒的运动影响显著,大颗粒则在时均流场和紊流流场中有近乎相同的粒级效率。运用该方法,通过大量的轨迹计算可以描述颗粒的分离过程,进而可对改进分离器的性能提供理论指导     

激光粒子成像技术测定旋风分离器内颗粒浓度场的实验研究

将颗粒粒径的粒子成像测量方法应用于旋风分离器的颗粒浓度场的测量研究。成功地对一种蜗壳型旋风分离器的内颗粒浓度进行了无干扰瞬态多点测定,实验结果较为真实地反映了旋风分离器内颗粒浓度场的分布规律。文中所获得的规律性认识为今后进一步改进旋风分离器结构、提高其效率及创建新的分区模型提供了依据。初步形成了用PIV技术测定旋流场内颗粒相浓度的新方法,弥补了以往用等速抽气采样法测量的缺陷。合理的实验结果表明该方法是可行的。     

基于弹性分析的旋风分离器结构优化

在考虑旋风分离器材料成本的基础上,定义了旋风分离器优化因子,并对优化因子对旋风分离器结构参数和外部操作参数变化的敏感性,即旋风分离器优化因子弹性进行了计算分析。结果表明,结构参数中旋风分离器筒体直径和排气管直径对旋风分离器性能影响最大,同时在不改变其他结构参数的基础上,可以通过优化排气管直径来提高分离器分离效率。     

激光粒子成像技术测定旋风分离器内颗粒浓度场的实验研究

将颗粒粒径的粒子成像测量方法应用于旋风分离器的颗粒浓度场的测量研究 ,成功地对一种蜗壳型旋风分离器内颗粒浓度场进行了无干扰瞬态多点测定 ,实验结果较为真实地反映了旋风分离器内颗粒浓度场的分布规律。文中所获得的规律性认识为今后进一步改进旋风分离器结构、提高其效率及创建新的分区模型提供了依据。初步形成了用PIV技术测定旋流场内颗粒相浓度的新方法 ,弥补了以往用等速抽气采样法测量的缺陷。合理的实验结果表明该方法是可行的     

基于响应曲面法旋风分离器的自然旋风长

利用商业计算流体力学软件Fluent6.1对不同结构尺寸以及运行条件下旋风分离器内部气相流场进行了数值模拟,基于响应曲面法并利用统计软件M initab V14得到了旋风分离器自然旋风长新的预测模型.对预测模型分析后表明,除了入口面积和排气芯管直径影响自然旋风长外,入口风速、旋风器高度以及排气芯管的插入深度也会不同程度地影响自然旋风长.由于自然旋风长预测模型考虑了更多的影响因素,和以前的模型比较能更好地反映旋风分离器的结构尺寸及运行条件对其性能的影响.     

钢包耳轴活性缺陷声发射信号特征与定位分析

钢包耳轴是整个钢包结构的关键部位之一,耳轴根部在长期的高温吊拉作业中会产生活性疲劳裂纹.针对常规超声法难以对耳轴根部焊缝进行无损检测的问题,提出基于声发射(Acoustic emission, AE)平面定位技术对钢包耳轴根部焊缝活性缺陷进行检测的方法.对原始AE数据进行滤波处理并结合小波包变换对信号进行分析.实验结果表明该方法能够较准确定位焊缝活性缺陷的位置.经过小波包对AE信号进行3层分解与重构后,活性缺陷AE信号频带主要分布在62.5~125 kHz,其能量占总能量的81.25 %,符合一般裂纹扩展的频率特征.     

噪声环境下基于小波熵的声发射识别

针对声发射技术在旋转机械故障检测中的强噪声干扰问题,提出了一种基于小波熵的声发射检测算法.该算法首先给定一个合理的阈值.对声发射信号进行小波分解.然后进行分帧处理,使信号在较短的时间间隔内保持特性基本不变,从而求出每一帧信号的小波熵.通过比较每一帧信号的小波熵值与阈值的大小,判断该信号为声发射帧还是噪声帧.为了检验算法的检测效果,在转子实验台上获得碰摩声发射信号.并在测试数据上叠加不同信噪比的高斯白噪声和非平稳噪声,进行声发射识别.实验结果表明:该算法具有较高的识别正确率;在低信噪比环境下,通过调整阈值的可调参数可以有效提高识别的正确率.     

钢筋混凝土梁结构中的声发射波衰减传播特征

为了解距离对弹性波传播的影响规律,制作了两种不同规格的钢筋混凝土梁,通过断铅模拟声发射信号,利用PAC-3声发射系统对弹性波在钢筋混凝土中传播的衰减规律进行试验研究。结果表明：频率、波速及振幅均随传播距离增加整体上呈衰减趋势;弹性波在钢筋混凝土传播过程中,高频信号衰减程度大于低频信号,因而低频信号在长距离传播更稳定;波速及振幅在1.0 m处都出现了较大幅度的提高,经分析可知声波在经过混凝土三相交界处时会发生多次折射、反射、吸收衰减等现象,因而离散性增大。可见实际检测过程中的探头布置间距不宜超过1.0 m。     

自愈合混凝土损伤演化声发射监测及其评价技术

自愈合混凝土能较大程度地提高混凝土的极限承载力.针对自愈合混凝土损伤缺乏有效研究手段的现状,提出用声发射技术来监测它的损伤演化.通过自愈合混凝土梁三点弯曲试验,对它的损伤全过程进行了声发射监测.通过声发射计数能够准确地判断自愈合混凝土裂纹的开裂、扩展及其损伤演化过程,它的包络曲线和荷载曲线具有良好的对应关系.运用凯塞(Kaiser)效应和费利西蒂(Felicity)比能正确判断愈合的优劣情况.最后,对自愈合混凝土损伤演化的各个阶段声发射波形进行小波分析,通过小波奇异检测技术提取出各自的特征波形,并分析其频率分布范围,进一步分析了损伤的内在成因,为自愈合混凝土损伤类型提供了一种新的判据和测试方法.     

基于声发射信号的铣刀运行可靠性评估

研究了基于声发射方法的Logistic回归模型的铣削过程中刀具可靠性评估.从试验数据分析得出铣削过程的声发射信号和切削力信号,与刀具磨损量具有较强线性相关性,是刀具性能退化监测的有效方法.运用小波包分解提取声发射信号的能量,选取与刀具磨损相关的频带能量作为特征指标.将应用切削力和声发射两种监测方法建立的可靠性模型与仅用声发射监测的可靠性模型进行对比发现,两个模型都较为准确地评估出了刀具在铣削过程中的可靠度指标,而基于声发射可靠性评估模型更为方便,在实际切削力不易获得的情况下,运用此方法能够进行刀具的可靠性评估与寿命预测.     

混凝土材料声发射技术研究

总结了混凝土材料声发射技术研究的历史及现状,对混凝土材料声发射机理、声发射参数与力学参数间的关系、声发射在断裂力学中的应用、混凝土材料的凯塞效应以及新的理论与方法在声发射领域的应用等问题进行了评价与展望.     

储罐底板钢点蚀过程中声发射信号的聚类分析

联合采用声发射和电化学技术研究储罐底板钢试样在w(NaCl)=3.0%,pH=2.0的酸性溶液中的点蚀特征,基于K-均值聚类算法对点蚀声发射信号特征参数进行聚类分析,从而提取各类信号的自身特征。将分类后的信号作为样本训练BP人工神经网络,成功对平行试验采集的声发射信号进行识别。研究结果表明,底板钢在酸性条件下的点蚀过程主要产生氢气泡、膜破裂和蚀坑生长这3类典型的声发射信号,通过聚类方法可以区分这3类信号,并能用神经网络对声发射源进行有效识别。这对现场常压金属储罐底板腐蚀声发射检测结果的解释和评价具有指导意义,有助于提高检测结果可靠性,降低储罐运行风险,保证其运行安全。     

胶合板加载损伤的声发射信号小波包特征提取

为识别胶合板的不同损伤类型,将小波包时频分析与能量谱相结合,提出基于时频和频段能量占比的胶合板损伤声发射信号特征提取方法。结果表明:3层胶合板表板断裂信号以膨胀波和弯曲波模式并举,频谱较宽,能量主要集中在小波能量谱的第1、2、3、4和7频段;5层胶合板表板断裂信号频率单一,幅值较高,以膨胀波为主;整板断裂主要以弯曲波模式为主,频率较低,能量多集中于第1、2频段;脱胶和3层板整板断裂信号波形为膨胀波和弯曲波混合型,弯曲波为主,能量多集中于第1、2、3、4频段。实验表明,频谱、小波包时频、小波包能量谱联合分析,能够识别各种加载破坏形式对应的声发射信号特征。     

LMD和改进小波阈值去噪的轴承声发射信号故障诊断

针对机械故障声发射信号特征提取的问题,提出了一种局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和改进的小波阈值去噪相结合的方法;并应用于滚动轴承的故障诊断。首先,把改进小波阈值与三种小波阈值去噪方法进行比较分析。通过仿真信号表明,改进小波阈值方法能更为有效地去除噪声。其次,采用LMD方法将原始轴承故障的声发射信号分解,分解为若干个乘积函数(production function,PF)的线性组合,通过相关系数原则选取能够反映故障特征的PF分量,利用改进小波阈值去噪法对选出的PF分量进行进一步去噪。最后,对去噪后的声发射信号进行包络谱分析,诊断轴承故障的位置。通过滚动轴承单一故障和耦合故障的声发射实验验证了该方法的有效性。     

三轴压缩下含瓦斯煤样破坏过程的声发射特性

为找到含瓦斯煤样破坏过程与声发射特性之间的关系,以曾经发生过煤与瓦斯突出事故且依然存在突出危险的煤样为研究对象,对其在饱和瓦斯、不同瓦斯压力和不同围压作用下的声发射特性进行研究。结果表明：含饱和瓦斯煤样随着破坏程度的加剧声发射事件振幅增多且增大,声发射事件撞击数呈增长趋势,声发射事件能量增加;随着瓦斯压力的增加,煤样破坏过程中的AE事件的幅值减小、AE事件撞击的总数减少、AE事件的平均能量降低;随着围压的增加,AE事件的幅值呈现减小、能量呈现上升、撞击数呈减少的趋势。该结论可以为预测煤与瓦斯突出提供参考。