假塑性流体液滴撞击壁面上的铺展的格子Boltzmann模拟

流体液滴在壁面上的铺展与沉积在工业应用中存在广泛应用,研究非牛顿流体特性对液滴铺展的影响具有重要的实际意义。基于相场法建立了非牛顿幂律流体与牛顿流体的两相流格子Boltzmann模型,引入包括接触角影响的边界条件,模拟了假塑性流体在幂律指数（n）0.5~1.0以及韦伯数（We）5~45时液滴撞击壁面的铺展过程。结果表明：相对于牛顿流体,幂律流体的非牛顿特性会抑制液滴的铺展,且n越小,越有利于液滴沉积。此外,韦伯数越大,液滴越快地达到稳定。     

一种内旁通道阀式磁流变液悬置结构原理与试验研究

理想的动力总成悬置在低频高幅值激励下应具有大刚度大阻尼、在高频低幅值激励下小刚度小阻尼特性.针对现有磁流变液悬置的动刚度可控范围低、零场动刚度大及工作行程有限等问题,本文提出并实现了一种在全工作频率范围内具有较大动刚度范围、较小零场动刚度和最大化工作行程的磁流变液悬置,即内旁通道阀式磁流变液悬置.利用有限元仿真软件对该磁流变液悬置进行了电磁场仿真分析.建立了该磁流变液悬置的可控阻尼力数学模型,并基于搭建的伺服液压作动系统进行了磁流变液悬置阻尼力可控性能试验.     

呼叫中心人力资源配置鲁棒规划模型

针对现实呼叫中心中顾客到达不确定的问题,建立了基于排队论的离散流体模型,解决了考虑鲁棒性呼叫中心的人力资源配置问题.通过区间数据来表示顾客到达的不确定集,利用可调整鲁棒优化方法的思想,分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型的关系.数值试验表明,使用可调整鲁棒参数的鲁棒优化方法减小了呼叫中心到达率不确定性给呼叫中心系统带来的影响;到达率越大,对应的最优的鲁棒参数越大,模型越保守.     

含位形权重的磁流变液孤立链流变剪应力模型

为降低采用标准孤立链理论模型计算高体积分数磁流变液流变剪应力时的计算误差,提出一种通过距离权重系数评价磁链间相互作用的流变模型.编写Monte Carlo仿真程序计算颗粒位置与磁矩方向矢量、同时输出与系统颗粒间距有关的距离权重系数.按标准和距离权重这两种链结构模型计算磁流变液剪切应力数值,并和4种磁流变液(30.58%~44.79%)的流变仪剪应力测试数据进行比较,结果显示,权重模型在磁场全范围内具有更高的计算精度,并且和流变试验实际结果基本符合,证实了磁链微观结构间的相互作用力是影响磁流变液流变特性的主要因素之一.     

燃气轮机火焰筒肋化壁面逆流气膜冷却的数值模拟

针对燃气轮机火焰筒肋化壁面逆流气膜冷却的问题,建立了火焰筒内壁面冷却传热的流固耦合数学模型.考虑湍流切应力的传播,近壁利用k-ω模型的鲁棒性,捕捉黏性底层的流动.主流区域利用k-ε模型避免k-ω模型对入口湍流参数过于敏感的劣势.SST k-ω模型是用混合函数将k-ω模型和k-ε模型结合互补所取得的更适合本问题的湍流模型.数值分析结果清晰展示了计算域流体的流场、温度场及火焰筒肋化壁面的温度场分布,并与文献中的实验结果符合良好.     

应用超高压技术改善降脂乳化肠的滴水损失

研究超高压处理(超高压作用压力和超高压作用时间)对降脂乳化肠滴水损失的改善作用。对不同脂肪质量分数、不同超高压作用压力及不同超高压作用时间的乳化肠进行单因素实验,利用滴水损失的测定方法来评定样品发生的品质变化。再采用响应面分析法优化乳化肠脂肪质量分数(15%,20%,25%)、超高压作用压力(150,200,250MPa)和超高压作用时间(5,6,7min)的工艺参数,建立工艺参数与滴水损失的二元回归方程。以超高压作用压力、超高压作用时间和脂肪质量分数为自变量,分别以滴水损失为响应得到的二元回归模型拟合度高,脂肪质量分数、超高压作用压力和超高压作用时间的交互作用对乳化肠的滴水损失影响显著(p<0.05)。新型超高压降脂乳化肠的最佳工艺条件为超高压作用压力198.47MPa,超高压处理时间5.92min,脂肪质量分数20.51%。与未经超高压处理的脂肪质量分数较高的对照组相比,经超高压处理的降脂乳化肠的滴水损失降低了9.71%。研究结果可为低脂肉制品的开发提供参考。     

基于数值积分与功率损耗测试的冷轧电机功率模型

为提高冷轧电机功率的计算精度,提出了一种新型的电机功率在线计算模型,模型中将电机功率分为轧制功率和机械功率损耗.其中,轧制功率采用基于简易有限元的数值积分方法计算获得,而电机机械功率损耗采用实验测试回归方法获得.基于本文设计的测试方案和模型结构,通过对某1 450 mm五机架冷连轧机组的现场测试,回归得到了功率损耗模型中的系数,并将其应用到了该机组中.现场实际应用表明该电机功率模型的计算偏差可控制在±5%以内,证明该模型具有较高的计算精度,符合现场控制要求,具有广泛的应用前景.     

自复位学校建筑抗震韧性区域评估用数字孪生模型

在区域层面上对具有自复位模块结构的学校建筑进行抗震损伤和恢复力评估研究，建立了一个基于Python语言的从结构非线性分析到损伤程度可视化演示用的数字孪生模型。Python语言也是目前通用于机器学习模型训练的编程语言，方便在该数字孪生模型中引入人工智能模型来代替结构仿真计算，通过使用实时监测地震动和结构响应数据结合人工智能模型进行区域灾害响应和功能恢复快速评估。结构损伤和恢复力分析结果（如不同地震下修复成本、修复时间、不可修复的概率等指标）通过生成shapefile在地理信息系统（GIS）软件中进行三维可视化，从而对采用自复位模块结构的学校建筑结构群在区域范围上进行抗震韧性定量评估。该模型的计算模块包括区域建筑结构清单生成、简化数值模型建立、地震响应非线性分析、结构响应参数生成、建筑结构易损部件定义、地震损失概率模型评估以及区域灾害损失的结果输出。这里的基于概率模型的学校建筑结构地震损失评估采用了FEMA P-58方法，并使用了Pelicun软件包进行计算。以旧金山湾区近2 000栋学校建筑作为案例，对假定使用偏心支撑框架自复位结构作为抗震结构体系的学校建筑群进行了抗震韧性评估，研究了通...     

A polynomial smooth epsilon-support vector regression based on cubic spline interpolation

Regression analysis is often formulated as an optimization problem with squared loss functions.Facing the challenge of the selection of the proper function class with polynomial smooth techniques applied to support vector regression models,this study takes cubic spline interpolation to generate a new polynomial smooth function |x|_ε~2 in ε-insensitive support vector regression.Theoretical analysis shows that S_ε~2-function is better than p_ε~2-function in properties,and the approximation accuracy of the proposed smoothing function is two order higher than that of classical p_ε~2-function.The experimental data shows the efficiency of the new approach.     

Effect of updating training on fluid intelligence in children

Recent studies have indicated that working memory (WM) training can improve fluid intelligence.However,these earlier studies confused the impact of WM storage and central executive function on the effects of training.The current study used the running memory task to train the updating ability of 9-11 year-old children using a double-blind controlled design.The results revealed that children’s fluid intelligence was significantly improved by memory-updating training.Overall,our findings suggest that the increase in fluid intelligence achieved with WM training is related to improving central executive function.