基于ANSYS Workbench的聚合物熔体孔芯式冷却结构数值模拟及优化

提出了一种结构强度大、冷流体流道独立密封的孔芯式冷却结构,采用数值模拟计算分析孔芯直径和孔芯数量两个主要结构参数对熔体冷却均化性能的影响规律,并利用综合评价指标计算得到了一定工艺条件下的最优结构参数值。研究结果表明：与孔芯数量相比孔芯直径对结构冷却均化性能的影响更加显著;适当减小孔芯直径、增大孔芯数量有助于减小孔芯结构的压力损失,提高孔芯结构的冷却均化性能;在固定外形尺寸且10 kg/h产量的工艺条件下,最优化结构参数值为孔芯直径6 mm,孔芯数量12。     

湖泊扇三角洲的重要特性

湖泊扇三角洲作为重要的油气储集体广泛分布于我国东部含油盆地中，文章在分析湖泊扇三角洲形成条件的基础上，指出扇三角洲发育前缘席状砂，阐述了湖泊扇三角洲的岩性、结构、沉积构造以及地球物理特征，建立了区域生沉积模式。研究表明，前缘席状砂是良好地油气勘探目标。     

针状铁素体形成机理的探讨

本文采用W极氩弧焊熔融来模拟焊缝,研究在C-Mn-Si系焊缝金属中,影响针状铁素体形核的因素。结果表明,在CaF_2保护下的C-Mn-Si系合金的焊缝金属中,当Si、Mn匹配在一定范围内,能使焊缝组织出现高比例的针状铁素体。并通过碳膜复型、电子显微镜、能谱分析和x光衍射分析发现,针状铁素体是在大的奥氏体晶粒内部的非金属夹杂物上非自发形核。并且还发现,较高密度微小的夹杂物(一般在1μm以下)弥散分布对针状铁素体形核更为有利。如果在C-Mn-Si系焊缝中加入少量的Ti,那么不但能细化晶粒,而且能增加TiN、TiO这些细小难溶的非金属夹杂物颗粒浓度,大大提高形成针状铁素体的机率。     

模具结构对连续纤维增强热塑性复合材料性能的影响

采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带,测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响,建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型,并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明,本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率,可用于浸渍模具结构的优化设计;在本文范围内,与波浪形模具相比,斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度;波浪形模具的流道圆角半径较大,楔形区个数较少,与斜齿形模具相比,可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。     

冷却单螺杆内聚合物熔体传热模型

基于聚合物熔体在冷却单螺杆内传热,引入平均温度表征螺槽深度方向的熔体温度变化,将黏性生热简化为内热源,建立聚合物熔体传热理论分析模型;基于模型分析了冷却单螺杆的结构参数与工艺参数对聚合物熔体冷却过程的影响规律,并通过计算流体动力学（CFD）模拟验证模型的准确性。结果表明,当螺槽深度为5~9 mm、螺纹升角为30°~50°时,通过增大螺槽深度和螺纹升角,同时降低螺杆转速和减少产量,能够有效增强冷却单螺杆内聚合物熔体的冷却效果,此时模型能够满足冷却单螺杆内聚合物熔体的降温需求。数值模拟值与模型计算值的最大相对误差为1.21%,表明聚合物熔体传热模型能够预测冷却单螺杆内聚合物熔体的冷却过程,可以为串联挤出发泡系统中冷却单螺杆的设计提供一定的理论参考。     

科技工作动态

“九五”我省科技计划实施 取得显著成绩 “九五”期间,我省围绕实施“科教兴豫”战略,组织实施了科技攻关、星火、火炬、基础研究、软科学研究、科技成果推广等六类计划,取得显著成绩。共投入省级科技三项 和３.４３亿元,争取国家各类科技拨款７２０５万元,落实科技开发贷款４７.１７亿元,共取得省部级以上科技成果２３９５项,其中国家级奖１０３项,授权专利９９１５件,为全省经济社会发展提供了强有力的技术支撑。 省科技厅采取有效措施 促进高新技术产品出口 为厂深入实施科技兴贸行动计划,省科技厅采取一系列措施,促进高新技…     

水闸自动化监控系统的建设

论述了小闸自动化监控系统的作用及其设计原则,描述系统的动能,系统的结构及其展趋势。     

正确处理校报工作的几个关系

高校校报获得全国统一刊号后有了较大的发展,但仍然存在着许多办报认识方面的问题,影响着校报质量的提高.文章提出了如何正确处理校报的党政喉舌与群众喉舌、新闻与宣传、消息与通讯、新闻版与副刊、舆论监督与引导舆论、图与文等六个方面的问题,辨析关系,廓清认识,阐明要按规范化、科学化的要求编辑出版校报.     

试论医疗设备档案管理的必要性及内容

改革开放以来,我国的医疗卫生事业有了飞速的发展。其主要特点是医疗技术水平大大提高,先进的医疗设备大量引进,医疗卫生管理工作正逐步法制化、规范化、科学化。但是在医疗设备管理中,相关的管理理论不够完善,管理方法主要是经验管理。在设备管理中,设备档案管理是一项重要的环节,如何做好这项工作是我们探索和研究的课题。     

一种用于模式识别的多色Voronoi图

提出了一种新的Voronoi图———多色Voronoi图 ,并证明了它的一些重要性质。多色Voronoi图是在Voronoi图的构造过程中 ,根据数据集的特性给Voronoi图染色的结果。用多色Voronoi图概念设计的模式分类器(MCVC)是一种非线性多类别最优分类器 ,可以解决线性可分和线性不可分问题 ,同时MCVC对新增加的训练样本具有快速局部学习能力 ,这种局部学习能力克服了神经网络方法常出现的过学习问题 ,很类似于人对概念的学习。将多色Voronoi图概念用于支撑矢量机的构造中 ,进行支撑矢量的预选取 ,可以提高支撑矢量机的学习速度