微肋阵通道沸腾起始点实验研究

以去离子水为工质,在质量流速G=292.8~412.2 kg/(m²·s),入口温度T_in=50.6~81.5 °C,热流密度q"=10.1~87.1 W/cm²的条件下,对圆形、菱形和椭圆形微肋阵通道内沸腾起始点特性进行了实验研究。对微肋阵通道内单相对流传热和两相沸腾传热过程的分析结果表明,壁温和压降曲线的变化趋势均可作为沸腾起始点的判定依据。通过分析各实验参数对沸腾起始点热流密度的影响趋势,发现微肋阵通道内沸腾起始点热流密度随质量流速的增大而增大,但是随着入口温度的增大而减小;在相同工况条件下,圆形、菱形和椭圆形微肋阵通道沸腾起始点热流密度依次减小。     

三流体分离型热管换热器性能分析及应用

建立了三流体分离型热管的传热分析模型,得到了各排热管具有相同换热面积和不同换热面积顺流和逆流换热器的温度传递矩阵方程。利用具有相同换热面积换热器的温度传递矩阵方程,导出了顺流和逆流换热器的2个传热有效度θ1、θ2与M1、M2、NTU1、NTU2、、U及Δti的关系式。应用所得的结果,对大型高炉热风炉的烟气余热回收装置进行了设计和变工况校核计算,实践证明结果正确。     

用于盲文显示的电流变阀门关键参数分析

中国是世界上盲人人数最多的国家,长期以来缺少一款可以供盲人自主学习的面阵电子阅读器。电流变液微阀门控制的盲文凸点显示矩阵具有能耗少、易于控制等优势,为盲文面阵电子阅读器提供了可能。电流变液微阀门作为盲文显示器的重要组成部分,正确显示盲文取决于ER阀门工作的稳定性,不同的阀门参数对应着不同的工作点,影响阀门的稳定性;盲文凸点的刷新速率,取决于同一给定压力下各个阀门的输出流量,不同的阀门间隙对应着不同的阀门阻力,影响着盲文凸点的刷新速率。文中在建立ER阀门数学模型的基础上分析了电流变微阀门结构参数对阀门稳定性及传输流量的影响规律,为此类应用的微阀门设计提供技术支撑。     

复合材料超声直线微电机速度控制建模及其驱动

从复合材料微观弹性力学的角度，提出了新型各向异性材料超声直线微电机的速度控制模型，从理论上探讨了驱动控制策略，构建了驱动控制系统，并分析了实验结果，为复合材料超声直线微电机在精密定位系统中的应用奠定了基础。     

血管内皮生长因子、微血管密度与大肠癌浸润转移及预后的关系

大肠癌是最常见消化道肿瘤之一,大多数大肠癌患者多死于肿瘤的转移与扩散,而血管新生是大肠癌恶性演变过程中最重要的环节之一,血管内皮生长因子能特异性作用于血管内皮细胞,促进其有丝分裂,使部分血管形成和增加血管通透性,在大肠癌的生长、浸润和转移过程中发挥重要作用.     

黑色金属压力冷成型加工中磷酸盐复盖层微观结构的研究

研究了黑色金属压力冷成型加工中磷酸盐复盖层的组成结构及其润滑机理，结果表明，水其高分子复合方法制备的磷酸盐复盖层具有足够大的孔隙空间，可为储存固体润滑剂提供了有利条件，能改进润滑性能。     

水平圆管内油气水三相流摩擦阻力特性的实验研究

给出了水平放置的圆管内气水、油气两相流及油气水三相流动摩擦阻力夺降特性的实验结果。应用理论研究中推导出的各种流型下的摩擦坟降关联式进行了计算,并与实验数据进行了比较,提示了摩擦阻力压降随折算气速、折算液速、油水混合液中的含水率以及管子直径的变化规律。     

一种新的力—位混控机器人工作任务描述方法

影响力－位置混合控制和机器人人工业应用的主要障碍之一,在于其工作任务的描述复杂,对使用人员的要求比较高,本文提出了一种新的工作任务描述方法,该方法建立在机器人的微运动描述之上,使描述工作由获得控制参数变成分析微运动组成,大大降低了任务描述难度,可使操作者较方便地描述机器人的工作任务。     

激励电压对梳齿式加速度计系统的影响

为优化梳齿式微硅加速度计的系统设计,研究了激励电压对加速度计性能和电路参数选择的影响。推导出的系统静电力方程说明,激励电压对静电力的影响相当于在预载电压上叠加了微幅高频干扰,该干扰决定了加速度计的标度因数稳定性。由闭环传递函数得出了标度因数稳定性与电路参数间的关系。实验结果表明,根据标度因数稳定性指标选取了合适的电路参数后,可以忽略激励电压对静电力的影响。在实际应用中,利用该结论可以减小加速度计尺寸并降低功耗。     

一种改进的微种群遗传算法

 采用种群隔离机制、算术交叉、杰出者保留策略等对微种群遗传算法进行了改进。减少了重启动次数,增强了两次重启动之间遗传优化过程的全局和局部搜索能力,使算法在尽可能保有模式识别信息的前提下进行智能搜索;采用了实数编码,减少了编码和解码过程中的计算开销;引入了自适应随机变异算子,使之在不增加循环次数的前提下,增加了利用现有种群已经获得的遗传信息进行有效搜索的次数;引入了异种机制,有效提高了微种群遗传算法收敛于全局最优解的概率,加快了收敛速度。最后,标准测试函数的测试结果证明了这一改进的微种群遗传算法能够用远低于标准遗传算法的计算代价获得更佳的优化效果。