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重力热管启动和传热特性的实验研究和数值模拟
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作者 孙俊威 黄林滨 +2 位作者 何陆灿 王跃童 马凯 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第18期7239-7248,I0018,共11页
重力热管结构简单,成本低廉,具有良好的传热性能,越来越多地应用在余热回收装置中。该文通过实验和数值模拟研究重力热管内部的启动、流动、相变以及传热特性,选取与实际尺寸参数一致的热管进行实验,采用流体体积多相流(volume of fluid... 重力热管结构简单,成本低廉,具有良好的传热性能,越来越多地应用在余热回收装置中。该文通过实验和数值模拟研究重力热管内部的启动、流动、相变以及传热特性,选取与实际尺寸参数一致的热管进行实验,采用流体体积多相流(volume of fluid,VOF)模型对热管内的气液两相流和传热进行模拟,揭示充液率、倾角、冷凝段长度、冷却风速等对热管等温性、传热系数、传热热阻、传热效率的影响规律,得到热管的启动特性和传热特性。结果表明:在15%~35%的充液率中,充液率为30%的热管具有最小的热阻和最大的传热效率比;在0°~15°的倾角中,倾角为9°的热管热阻最小,等温性能最好;热管启动时间随真空度的增大而缩短,1050 s时出现间歇沸腾现象;传热功率不变的情况下,冷却水流量与最佳冷凝段长度成反比;风冷工况下,最佳管外轴向风速为8.4 m/s;数值模拟结果与实验结果吻合较好,并得到最佳工况下重力热管启动过程中内部工质相态分布的演变过程。研究结果可为电厂中热管换热器的设计和应用提供一定指导。 展开更多
关键词 重力热管 数值模拟 实验研究 启动特性 传热特性
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基于双向长短期记忆网络的润滑油运动黏度预测
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作者 孙傲童 彭登明 +3 位作者 王海飞 张兆营 马春 沈义涛 《润滑与密封》 北大核心 2025年第10期158-164,共7页
在复杂的工业环境中,对润滑油黏度进行实时、精准的预测对于保障机械设备安全稳定运行至关重要,但现有预测方法多未能充分挖掘多维传感器数据间复杂的时序依赖与特征关联。为解决润滑油数据相关特征的分析和预测问题,提出一种融合双向... 在复杂的工业环境中,对润滑油黏度进行实时、精准的预测对于保障机械设备安全稳定运行至关重要,但现有预测方法多未能充分挖掘多维传感器数据间复杂的时序依赖与特征关联。为解决润滑油数据相关特征的分析和预测问题,提出一种融合双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)与注意力机制的深度学习模型。以某46号汽轮机油的运动黏度、水含量、温度、密度等多维实时监测数据为基础,构建特征处理与时间序列预测两大核心模块。其中,特征处理模块利用自注意力机制捕捉各油品指标间的内在关联,并结合多层感知机(MLP)提取深层非线性特征;时间序列预测模块则通过双路并行的Bi-LSTM结构,分别处理原始数据与深度特征,以捕捉全面的长期依赖关系,再经由注意力机制对不同时间步的贡献进行权重调整,最终实现对未来黏度变化的精确预测。相比标准的Bi-LSTM、LSTM及BP神经网络模型,所提出的模型的均方根误差(RMSE)分别降低了20.5%、29.1%和30.5%,平均绝对误差(MAE)也明显低于其他模型。在模拟传感器故障(特征屏蔽)和数据噪声干扰的鲁棒性测试中,所提出的模型仍能保持较高的预测准确性。 展开更多
关键词 润滑油 运动黏度 长短期记忆网络 自注意力机制 预测
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