新型自由侧翻式拍门研究

结合传统拍门的研究方法,从理论上分析和研究了一种新型拍门即自由侧翻式拍门的运动规律和撞击力。主要内容包括：拍门的结构和工作原理、无水空翻时拍门的运动规律和撞击力、停泵闭门过程中拍门的运动规律和撞击力、拍门撞击力的求解方法、拍门的流态和水力损失分析等,得出一般拍门的运动方程和撞击力近似表达式,并结合百里洲泵站更新改造工程拍门改造实例进行计算。结果表明该新型拍门克服了传统拍门的缺陷,运行时阻力小、开启角度大、水流流态好,无需配套设备,造价低廉,安装与检修方便。     

保费调整模型的研究

在分析保险累积损失和有效投资的基础上 ,利用倒向随机微分微分方程 ,建立了以投资收益相支持的保险价格调整模型 ,并对两种常见类型的保险进行了保险价格调整分析 .对保险人通过投资改变其保险市场竞争地位有积极的作用 .最后 ,用释例进行了说明 .     

离心泵无驼峰设计探讨

<正>本文,笔者首先分析了离心泵性能曲线有驼峰的危害和影响性能曲线产生驼峰的主要因素,性能曲线的驼峰将使离心泵的运行产生振动、噪声、压力脉动等现象。其次,对离心泵实际流量-扬程性能曲线的形成进行了详细的分析,实际性能曲线的形成主要与离心泵的理论流量-扬程性能曲线、沿程摩擦损失、冲击损失有重要关系。笔者通过对实际流量-扬程性能曲线的数学推导,     

微型燃机一次表面回热器全程通道三维数值模拟

基于层流假设,对微型燃机一次表面回热器 (PSR)波纹状全程通道的换热特性和压力损失进行了三维数值模拟计算,并将模拟结果与经验公式计算结果进行了比较.数值模拟结果表明,一次表面回热器的换热特性和压力损失值与雷诺数及波纹的结构尺寸有关.换热特性随着雷诺数的增加、通道宽高比的减小而逐渐增强,阻力损失则随着雷诺数、通道宽高比的增加而明显增大.当回热器部分流量工作时,回热度升高.     

绿色GDP与环境污染成本核算

可持续发展观要求建立绿色GDP的核算体系,在注重经济增长的同时,要注重资源消耗和环境损害.以天津市2004年公开的环境统计资料为基础,对该市环境污染虚拟成本进行核算,探讨性地试算了天津市经环境污染调整的绿色GDP,并对绿色GDP核算方法提出了一些建议.     

HSLWAC梁收缩和徐变预应力损失试验

对5根高强轻骨料混凝土梁、1根低强轻骨料混凝土梁和1根普通混凝土梁进行了持续1年的预应力损失试验,并进行了与普通混凝土对比的收缩和徐变材性试验.试验结果表明,相同强度的轻骨料混凝土的早期收缩小于普通混凝土,后期收缩大于普通混凝土;相同强度的轻骨料混凝土徐变系数小于普通混凝土;轻骨料混凝土梁的预应力损失比普通混凝土梁的预应力损失大.结合编制的混凝土结构时随性能分析程序,基于材料收缩徐变试验进行分析,计算结果与试验结果吻合较好.采用多种规范方法对所做试验和文献的预应力损失进行了分析对比,建议了高强轻骨料混凝土梁预应力损失计算公式.     

MLINEX损失下k阶Erlang分布参数的Bayes估计

在MLINEX损失函数下,利用Bayes估计的方法研究了k阶Erlang分布参数的Bayes估计,并证明其容许性.给出了在MLINEX损失下得到了k阶Erlang分布参数的Bayes估计的精确表达式,并且通过随机模拟检验参数Bayes估计的合理性和优良性.     

高速动力卡盘的夹紧力损失分段模与实验研究

高速动力卡盘是高速数控车床的重要功能部件.夹紧力损失是限制动力卡盘转速提高的首要因素.考虑动力卡盘传动机构在低速阶段与高速阶段的变形差异、卡盘传动机构的摩擦力、回转液压缸中液压油液的压缩性等3个因素,建立了夹紧力损失分段模型;并针对刚度不对称的动力卡盘,提出了修正的夹紧力损失计算模型.经实验验证,该模型具有较高的精度,能较好地解释总体夹紧力损失系数随转速的升高而增大的实验现象.另外,还讨论了动力卡盘在升速各阶段的夹紧力损失系数、各阶段之间的临界转速、以及楔式动力卡盘的自锁能力.具有小楔形角（α〈20o）的楔式动力卡盘,在常规润滑状态下（μ0〉0.06）,夹紧力损失分为两个阶段,低速阶段（升速第一阶段）的夹紧力损失系数约是中、高速阶段（升速第二阶段）的70%.具有较大楔形角（α〉20o）或者极低摩擦系数（μ0〈0.06）的楔式动力卡盘,夹紧力损失最多可分为3个阶段,在高速阶段（升速第三阶段）,楔式传动机构不具有自锁能力,夹紧力损失与回转液压缸是否有液压锁以及液压油的压缩性有关,第三阶段的局部夹紧力损失系数是第二阶段的1.75～2.13倍.本文提出的分段模型有利于深入全面地认识动力卡盘的夹紧力损失机理,对动力卡盘的优化设计和转速的提高有重要的意义.     

对称熵损失下两个指数总体均值的序约束估计

在对称熵损失下, 讨论了样本容量相等时, 两个指数总体均值λ_i(i=1,2)的约束极大似然估计i的险, 其中约束为λ₁≤λ₂. 证明了λ₁与λ₂具有比经典极大似然估计X₁与X₂ 更小的风险, 并给出了当λ₂/λ₁→∞和n→∞时,λ_i对X_i(i=1,2)渐近功效e(λ_i,X_i)的值.     

Linex损失下Rayleigh分布参数倒数的Bayes估计

在Linex损失函数L(θ,δ)=ec(δ-θ)-c(δ-θ)-1,c>0下,给出Rayleigh分布的尺度参数倒数的唯一Bayes估计δB(X)=-1/clnE(e-cθ│X)=(n α)/cln(1 c/(λ T)),多层Byaes估计δ∧B(X)=-1/cln,和容许性估计的一般形式Sln(1 c/(d T)).