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利用 GT-SUITE 软件建立机械涡轮复合增压系统,在原四缸增压柴油机缸径×冲程为100 mm×100 mm 的基础上加装了串联式动力涡轮系统,使其回收的能量通过变速机构传递给曲轴,通过研究外特性工况下动力涡轮的喷嘴环叶片开度和传动比对复合增压系统整机性能的影响,使整机功率最大.结果表明:(1)动力涡轮传动比固定为30,则喷嘴环叶片开度为100%时各个转速下的整机功率最大;加装动力涡轮后,转速为1 200、1 600、2 000 r/min 时整机功率比原机功率分别低2.17%、4.14%、0.97%,转速为2 600、3 000 r/min 时整机功率比原机功率分别高1.53%、3.46%.(2)喷嘴环叶片开度固定为100%,则动力涡轮传动比为15 时整机功率最大;转速为1 200、1 600、2 000 r/min 时整机功率比原机功率分别低1.45%、3.20%、0.14%,转速为2 600、3 000 r/min 时整机功率比原机功率分别高2.51%、3.96%.
喷嘴环传动比柴油机动力涡轮GT-SUITE
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针对传统果园病害人工巡检效率低、误诊率高等问题,设计了一种融合高精度导航与多模态数据协同分析的叶片病害智能巡检机器人.巡检机器人配备了电源动力系统、控制主机系统、无线通信系统、导航避障系统和参数采集系统,通过集成 3D SLAM 建图、RTK-GPS/NDT 点云匹配与基于多模态数据协同构成的五维表型矩阵模型,可实现复杂果园环境下的精准导航与快速病害识别.在苹果果园田间环境中开展炭疽叶片病害巡检试验,定点导航试验结果表明,巡检机器人以 1.0 m/s 的速度工作时,RTK 融合 NDT 点云匹配的横向定位误差不超过 2 cm,航向定位误差不超过 0.42°;苹果炭疽叶片病害识别田间试验中,在 0.5 m/s 的速度下,模型组基于多光谱、热辐射和三维几何特征构建的五维表型矩阵,与人工组相比显著提升了病害检测鲁棒性,早期检出率 91.7%,误报率降低 16.6 个百分点,系统单树检测耗时仅 45 s,效率提升 10 倍以上,且病害预警时间提前 3.8 d,验证了多模态数据融合与边云协同架构在果园智能化管理中的实用性,为规模化推广提供技术支撑.
果园叶片病害巡检机器人五维表型矩阵模型多模态数据融合苹果炭疽叶片病害
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为分析预旋喷嘴预旋角对涡轮预旋系统性能的影响,以涡轮预旋系统为研究对象,设计了9°、11°、13°、15°、17°5个预旋角的预旋喷嘴,建立了包括预旋喷嘴、预旋腔、接受孔、旋转盘腔、转子叶片供气孔的涡轮预旋系统模型,采用数值方法计算分析了不同预旋喷嘴预旋角下预旋系统中各元件的流动特性、熵增特性及温降特性.结果表明:针对当前预旋系统构型,当预旋角从9°增大至17°时,预旋喷嘴流量系数减小了2%,流量减小了1.8%.预旋喷嘴出口周向分速度随预旋角增大而减小,导致预旋喷嘴出口旋转比降低,预旋喷嘴的预旋效率降低;不同预旋角对应的预旋腔熵增变化最明显,也是影响系统熵增的主要参数;当预旋角从9°增大至17°时,预旋系统熵增增大了4.5%,系统温降减小了9.1 K.
预旋角涡轮预旋系统预旋喷嘴预旋腔熵增航空发动机
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为了控制盘片分离式叶轮不平衡量,保障其稳定可靠运行,开展盘片分离式叶轮的叶片排序平衡方法研究.在立式动平衡机上对试验叶片的质量矩进行了测量,建立了叶片排序问题的模型.针对实际平衡过程中各种误差导致排序后残余不平衡量超量的问题,提出了在应用模拟退火算法的第1次排序后,增加遍历可行解的第2次排序方法.选取3种轮盘初始不平衡量185.6、496.0、603.5 g∙mm,在36片叶片的叶轮上进行了叶片排序试验.结果表明:在3种轮盘初始不平衡量下,第1次排序后的实际残余不平衡量分别为166.5、171.7、162.3 g∙mm,超出了允许值50 g∙mm,而第2次排序后实际残余不平衡量分别为38.9、46.5、12.0 g∙mm,均降至允许值以内.第1次排序可以利用叶片质量矩差异,一定程度上抵消轮盘初始不平衡量,使残余不平衡量接近允许值.而依靠第2次排序则能将残余不平衡量降低至允许值以内.证明了研究方法有效,可为实际叶轮平衡过程提供参考.
盘片分离叶轮叶片排序模拟退火平衡航空发动机
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转子叶片非同步振动问题的主要解决措施之一是尽可能缩小叶尖间隙,但过小的叶尖间隙在整机过渡态工况下又会引起转静子径向碰摩等可靠性问题.为了解决该矛盾,提出一种融合非同步振动影响的叶尖间隙正向设计方法,系统梳理了叶尖间隙理论与工程影响因素及其对非同步振动的抑制规律.改进传统设计流程,构建了包含转静子变形、轴承游隙、加工跳动量等多因子的冷态叶尖间隙降维设计公式.搭建气热固双向耦合仿真平台,采用时域谐波分析法开展非同步振动响应计算,并结合整机试车的叶尖间隙电容式传感器实测数据完成方法验证.结果表明:转子坐标系内叶尖区域非定常流动脉动压力降低约44.4%,气动阻尼也得到改善,有效削弱了非同步振动的激励能量;降维公式计算结果与整机试车实测值的变化趋势高度吻合,双向耦合仿真可准确预测叶尖间隙在降转过程中的突变时刻与规律.该方法实现了兼顾非同步振动抑制与整机可靠性的叶尖间隙正向设计,减少了后续使用过程中叶尖间隙的调整和迭代频次,验证了降维设计方法的可行性与工程实用性,可为航空发动机叶尖间隙的精细化设计提供技术支撑.
叶尖间隙非同步振动双向耦合缩小叶尖间隙航空发动机
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[目的]确定对作物水分状况和灌溉活动敏感的植被指数并建立估算模型,为区域作物水分状况和区域尺度作物灌溉活动的动态监测提供技术支持.[方法]2012-2016年连续开展了雨养、低灌溉和高灌溉3种水分处理的冬小麦田间试验,基于观测的光谱反射率,系统分析了451～2 400 nm波段范围内任意两波段组合构建的3种植被指数与叶片含水量之间的相关性,筛选了对作物水分状况和灌溉活动响应敏感的波段和植被指数组合,并建立了叶片含水量估算模型.[结果]3种水分处理的光谱反射率在700～1 400 nm波段呈现高灌溉>低灌溉>雨养.可见光区域雨养和低灌溉处理的光谱反射率与叶片含水量呈显著负相关关系(平均p值为0.013 8,0.016 9).整体上光谱反射率从返青期到拔节期呈增加趋势,从拔节期到收获期呈减小趋势,对含水量敏感的波段主要集中在可见光和近红外区域.基于最优波段组合NDVI(1 191,1 305)建立叶片含水量估算模型,该模型可以解释叶片含水量变化的82%,验证样本的R2达到了0.77以上,明显高于基于16个常见植被指数建立的模型,仅依靠单一植被指数监测灌溉活动存在不确定性.[结论]最优波段组合构建的NDVI植被指数对灌溉活动响应敏感,建立的叶片含水量估算模型适用于该地区作物水分利用状况的评估.
作物水分利用冠层光谱反射率波段组合植被指数灌溉活动
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水下目标被动声学探测场景中的实测声信号的信噪比低,推进噪声调制线谱的提取受到阻碍.为此,提出针对叶片式水下推进器调制线谱提取的增强解调方法——遍历加权包络谱(TWES).建立叶片式水下推进器辐射噪声的循环平稳信号模型,推导其循环平稳特征;提出频域相关峭度指标,构造依赖于轴频先验信息的加权函数;构建适用于有轴频先验信息场景下的遍历加权包络谱.仿真分析结果表明,本研究方法能在信噪比低至-16 dB的情况下提取到调制线谱,且在不同信噪比下的解调性能均优于对比方法;泵喷推进器和螺旋桨的辐射噪声数据分析结果表明,本研究所提方法可在强烈噪声干扰下提取推进器轴叶频调制线谱,对轴叶频的解调检测能力优于传统解调方法和前沿解调方法.
推进器被动声学探测循环平稳分析窄带包络解调谱相关包络谱
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β-淀粉酶(BAM)在植物淀粉降解为可溶性糖过程中发挥关键作用,直接参与低温胁迫抗性.依据油茶(Camellia oleifera Abel.)基因组数据,通过生物信息学方法系统鉴定油茶 BAM 基因家族(CoBAMs),解析其进化与调控特征,并探究其在不同低温条件(-6、-2、2℃)及不同低温时间(6、12、24 h)下的表达模式,以揭示该基因家族在油茶低温胁迫抗性中的潜在功能.结果表明:从油茶基因组中鉴定出 10 个 CoBAMs 基因,不均匀分布于 4条染色体上,多数蛋白定位于细胞核或叶绿体.系统发育分析将 CoBAMs 分为三个分支,均含有 1 个保守的 Glyco_hydro_14结构域,且同一分支内基因结构与基序组成高度保守.共线性分析表明,CoBAMs 家族在基因组内存在基因复制事件,且与近缘物种 BAM 基因存在共线性关系.启动子顺式作用元件及上游转录因子预测结果表明,Co-BAMs 启动子区富含多种胁迫响应元件,其表达可能受 ERF、Dof、BBR-BPC、C2H2 等转录因子的调控.RT-qPCR结果显示,多数 CoBAMs 基因在叶片中表达水平显著升高.在低温胁迫下,大多数 CoBAMs 基因被显著诱导,但大部分基因在不同低温条件下表现出不同的表达模式.CoBAM8 在不同低温条件下,随着冷处理时间的延长,其表达量持续增加,推测该基因是响应低温胁迫的关键基因.此外,低温下的 β-淀粉酶活性与可溶性糖质量分数显著增加,进一步佐证 CoBAMs 在油茶抗寒中的重要作用.
油茶BAM家族生物信息学分析表达模式分析低温胁迫
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针对极端天气下风机叶片结冰形态复杂、分布不均导致的叶片结冰检测精度低、误报率高的问题,提出基于激光雷达与深度学习的风机叶片结冰智能感知方法.通过激光雷达采集叶片表面的三维点云数据;利用PointNet++深度学习网络对点云进行分层特征提取,通过特征聚合机制精确捕捉结冰区域的几何与空间特性;通过计算提取特征与结冰标准之间的匹配度,实现结冰状态、厚度与面积的自动化判别.实验结果表明,所提方法在静态与动态工况下的结冰状态误检率分别仅为0.3%与0.47%,整体控制在0.5%以内;结冰厚度检测的平均误差为0.82 mm;在结冰区域分割任务中,交并比达到0.95,显著提升了结冰检测的精度与鲁棒性,为风机安全运行与智能化运维提供了可靠的技术支持.
PointNet++算法风机叶片叶片结冰点云数据深度检测
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基于矿用对旋式通风机因进气道内安置有插板构件而导致风流发生畸变效应为工程背景,采用仿真软件建立通风机相对应的网格结构模型,结合通风机运行效率,模拟结果确定了最优网格划分数量为 6.62×106 个.进一步采取 K-ω湍流模型来对通风机内风流运移状态进行模拟,结果表明:插板后方风流在上下两侧靠近通风机内壁位置处各形成一对方向相反的涡流区,且沿轴向方向下侧的一对涡流区逐渐减小直至消失,而上侧的一对涡流区则向底部位置运移延伸后形成了一对新的涡流区;畸变进气条件下风流整体上湍流脉动程度加剧,风流流线在叶片顶部、中部和根部分别呈现为流动分离、均匀分布和流动聚合现象;畸变区内相对气流角度变小,易发生叶片通道堵塞,严重时导致前级叶轮旋转失速;畸变区内风流流经叶轮后,叶片顶部区域压力最大值和最小值分别为 4.09 kPa和 3.37 kPa,畸变气流对叶片顶部影响显著.
对旋式通风机插板构件仿真模拟畸变进气涡流湍动能
