缝隙引流叶片对低比转速离心泵性能的影响

低比转速离心泵由于叶轮直径大、出口宽度小、流道扩散严重等原因,导致其效率偏低且很难改善.缝隙引流技术可大幅提高低比转速离心泵的性能.为进一步分析缝隙引流技术对不同低比转速离心泵性能的影响,设计3种不同比转速的常规叶轮和缝隙引流叶轮.为便于分析比较,将同一比转速的叶轮在同一蜗壳内进行实验.实验结果表明:缝隙引流技术可有效地提高扭曲叶片叶轮的性能,且对不同低比转速离心泵性能的影响程度和影响区域不同;缝隙引流叶片包角和缝隙越小,对泵性能的改善越有利.     

多级光杠杆测量微小形变量研究

光通过镜面发生反射,在入射光线方向不变的情况下,如果镜面旋转的角度为0,则反射光线偏转20．利用该原理对传统使用的光杠杆进行改进,提出多级光杠杆的概念．多级光杠杆对微小测量值的放大倍数远远超过传统光杠杆,灵敏度得到提高．同时在数据处理上采用线性拟合的方法得出结果,避免了传统光杠杆中的直接测量标尺和反射镜之间距离而引入的误差,使微小目标测量结果更加可靠．     

基于Kunz模型的离心泵空化流数值计算

将常用于水翼、螺旋桨等的空化模型应用于离心泵空化流数值计算,以比转速为94的离心泵为研究对象,在不同流量系数下,分别进行了空化性能的数值计算和试验研究.比较了计算和试验得到的空化性能曲线,发现各流量系数下模拟均能捕捉到较低空化数时扬程系数的下降,而且与试验结果较为一致.此外,还对设计工况下叶轮流道空泡和总压系数分布规律以及叶片压力系数分布规律进行了分析.对数值预测结果的分析表明：使用Kunz空化模型进行离心泵空化流数值计算能够较为真实地反映离心泵的空化性能.     

深井离心泵的回归分析与数值模拟

选择了叶轮叶片出口安放角、叶片进口冲角、叶轮出口宽度及导叶进口宽度这4个几何因素,按中心组合试验方法,设计了30组方案．通过FLUENT软件,对冲压井泵的全流场进行数值模拟,获得了额定工况下30组方案的效率．采用四元二次回归方程拟合四因素与效率值之间的函数关系,通过求解回归方程以寻求最优几何参数组合．利用DesignExpert6．0．5软件对回归模型进行分析,得到二次回归响应面图．由图中发现：在给定的范围内,叶轮出口宽度对效率的影响最为显著,表现为等值线最密;导叶进口宽度与叶轮叶片出口安放角次之;叶轮叶片进口冲角对效率的影响最小,表现不显著．通过样机试制及试验,发现在设计工况下采用两级全流场的数值模拟值与试验值相当接近,误差在2％以内,验证了数值模计算的可行性．     

多级连续闪蒸结晶过程的模拟与分析

文中基于物料衡算方程、热量衡算方程、粒数衡算方程、溶解度方程和结晶动力学方程建立了多级连续闪蒸结晶器的数学模型。对于模型中非线性方程组的求解,提出了以结晶内浓度为迭代变量的新迭代算法,该算法初值易确定并具有良好的稳健性和收敛速度,计算结果与文献报道值符合良好。在此基础上以一个KNO₃三级连续闪蒸结晶过程为例考察了首级结晶器的温度和停留时间以及进料浓度对结晶产品粒度分布的影响。     

MCS51单片机多级中断的仿真

阐述了如何用少量的汇编代码,对MCS51单片机的硬件中断功能进行扩展,实现多级中断的仿真。     

污水停留时间对多级人工湿地塘组合系统除氮的影响

通过多级人工湿地-塘组合系统在不同的污水停留时间下处理污染水体,对各项出水污染物进行测试对比。结果表明:在初春低温条件下,COD、TN和NH_4~+-N的去除率随着污水停留时间的增加显著提高,其中COD在污水停留时间达到5 d之后去除率开始趋于平缓,TN和NH_4~+-N的去除率在污水停留时间达到5 d之后出现下降。表明在保证处理效果的前提下,污水停留时间选在4~5 d之间较为合理。这为实际处理污染水体提供了一定的参考。     

基于多模态融合技术的用户画像方法

针对当前用户画像工作中各模态信息不能被充分利用的问题, 提出一种跨模态学习思想, 设计一种基于多模态融合的用户画像模型。首先利用 Stacking集成方法, 融合多种跨模态学习联合表示网络, 对相应的模型组合进行学习, 然后引入注意力机制, 使得模型能够学习不同模态的表示对预测结果的贡献差异性。改进后的模型具有精心设计的网络结构和目标函数, 能够生成一个由特征级融合和决策级融合组成的联合特征表示, 从而可以合并不同模态的相关特征。在真实数据集上的实验结果表明, 所提模型优于当前最好的基线方法。     

基于多级深度特征与随机游走的显著性检测

为了解决图像显著性检测中传统方法特征学习不全面、复杂场景下显著区域凸出不明显的问题,提出了一种基于多级深度特征和随机游走的显著性检测算法。首先,利用全卷积神经网络,结合深层和浅层卷积特征信息对图像进行多级卷积深度特征提取;然后,对图像进行超像素分割,将提取的深度卷积特征分配给相应的超像素,构建特征矩阵;最后,通过正则化随机游走排序模型生成最终的显著图。在ECSSD和DUT-OMRON数据库上的实验结果表明,与6种具有代表性的显著性检测算法相比,文中算法的准确性和F值具有一定的优势。