汽车转向节锻造成形工艺的有限元分析

文章提出了卡车转向节卧式-火锻造成形新工艺,基于刚粘塑性有限元理论,对转向节的一火锻造成形的各个工序建立了三维热力耦合有限元模型;利用大型有限元分析软件对各成形过程进行数值模拟,优化得出制坯的合理毛坯形状和尺寸、预锻及终锻金属流动过程、应变分布和载荷-行程曲线分布;数值模拟结果与实验结果吻合,数值模拟为工艺制定和模具设计提供了可靠的理论依据.     

“疯女人”·火·自然——从“疯女人”和“火”意象看夏洛特·勃朗特的生态女性主义

夏洛特·勃朗特根据女性与自然的相似性而把她的女性主义寄托在“火”意象上,并通过在男权社会失去话语权的“疯女人”伯莎纵火摧毁旧世界达到她声讨男权主义的目的。文章从“火”意象入手分析了夏洛特·勃朗特赋予“疯女人”与“火”的生态女性主义。     

一种新制备的多组分压缩空气泡沫灭火实验研究

在新制备了一种多组分泡沫灭火剂的基础上, 发展了多组分压缩空气泡沫灭火系统(multi-component compressed air foam system, MCAFS), 并开展了在不同泡沫浓度、不同结构类型混合腔和不同工作压力等工况条件下, 其对油池火和木垛火的灭火有效性实验研究. 实验结果表明, 泡沫浓度对灭火效果有显著影响, 且对不同可燃物存在一个不同的最佳灭火浓度, 例如, 对于煤油池火, 该最佳泡沫溶液浓度约为2.2%, 而对于木垛火则为4.0%. 此外, 采用同轴型混合腔比采用T型混合腔, 系统具有更好的灭火效果. 系统工作压力对灭火效果的影响也很明显, 即系统工作压力越高, 灭火越迅速.     

换热器参数优化中的熵产极值和火积耗散极值

以“仅以传递热量为目的”和“参与不可逆布雷顿循环”的逆流换热器为例, 比较了熵产极值准则和火积 耗散极值准则在换热器参数优化问题中的适用性. 对参与热功转换的换热器, 换热器的热力学优化准则取为熵产极值较好; 对只参与热量传递的换热器, 换热器参数优化准则取为火积 耗散极值更合适. 对流体温度变化不剧烈的换热器, 两种优化准则趋于一致.     

BaO改性Al2O3的高温热稳定性

系统地研究了Ｂａ改性Ａｌ２Ｏ３在１１５０℃焙烧５ｈ后的高温热稳定性及影响因素。用ＢＥＴ方法、Ｎ２吸附－脱附等温线和粉末Ｘ光衍射表征了拟薄水铝石的凝胶处理、高温热处理气氛以及Ｂａ的量对氧化铝的表面积、孔结构和晶相的影响,结果表明,ＢａＯ的存在抑制了Ａｌ２Ｏ３晶粒的生长和ａ相变,并与Ａｌ２Ｏ３高温固相作用生成ＢａＯ．６Ａｌ２Ｏ３,随ｘ（ＢａＯ）：ｘ（Ａｌ２Ｏ３）的增加,ＢａＯ的高温稳定作用加强,当ｚｘ     

薄透镜的会聚与发散问题讨论

详细讨论了薄透镜形状及透镜两侧介质对透镜的会聚与发散的影响 :当透镜两侧介质确定但不相同时 ,透镜的会聚与发散不但与透镜的凸、凹有关 ,而且与透镜及透镜两侧介质的折射率的相对大小有关 .特别是当像方折射率大于物方折射率时 ,会出现一些特殊情况     

钴基非晶软磁合金薄带的磁特性和巨磁阻抗效应

本文研究了ＣｏＦｅＮｉＮｂＳｉＢ非晶软磁合金薄带的磁性和巨磁阻抗（ＧＭＩ）效应。样品在３５０℃下退火６０分钟后获得了最佳的软磁特性,并表现出优良的ＣＭＩ效应。在１．４ＭＨｚ的交变电流频率下,获得了最大的尖阻抗比△Ｚ／Ｚｓ＝（Ｚ０－Ｚｓ）／Ｚｓ最高可达１９２％。     

川产五加属植物的薄层层析研究

对川产五加属植物１１种,２变种进行了薄层层析分析。结果表明：四川五加属是一个自然的类群;吴茱萸五加组不能提升为一个单独的属;云南五加是一个独立的种;四川刺五加组的植物与刺五加具有较多的相似性,可为在该属同解决和开发新药源提供线索。     

用分光仪测量薄透镜曲率半径和焦距的实验研究

本文描述了一个准确测量中等尺寸薄凸透镜焦距和曲率半径的简易实验,这种方法是传统方法的改进,它使传统方法中由光具座和视觉误差引入的测量误差减到最小,精确度为±0.5%.文中给出了薄凸透镜的测量结果和实验参数的实例.     

基于深度强化学习与演化计算的风-水-火混合增强智能调度

火电、水电和风电是我国电力工业系统的三大能源主体,根据风-水-火发电互补特性,建立联合优化调度模型对于降低电力系统运行成本以及促进新能源消纳具有重要意义.然而梯级水电站间的时空耦合性、风电的不确定性以及风-水-火多能源相互关联的复杂约束使得联合调度模型求解较为困难.因此,本文提出了一种基于深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)与演化计算的混合增强智能优化框架.该框架首先利用深度强化学习与风-水-火联合调度模型进行交互,并根据交互数据对联合调度模型复杂规律进行持续学习,优化自身控制策略,提高智能体泛化能力.此后,在解决实际调度问题时,为进一步提升算法的个性化能力,利用演化计算算法(particle swarm optimization, PSO)在经过训练的DRL上进一步优化调度方案,实现风-水-火联合调度的快速决策.算例分析表明,所提出的混合增强智能优化框架求解速度快、寻优能力强,提升了DRL优化性能的鲁棒性,提高了风-水-火系统运行的经济性及风电消纳能力.