两相流PIV粒子图像处理方法的研究

本文在单相PIV技术的基础上研究了两相流动PIV图像处理方法，采用摸板匹配法和灰度加权标定法对两相粒子进行了识别、区分和标定，采用灰度互相关法对区分后的单相粒子图像进行了处理，应用基于以上方法编制的Windows应用软件，首先对由美国Minnesota大学复杂流动实验室提供的两相流动粒子图片进行了处理，通过对比分析可见，应用本文所采用的方法能对两相粒子进行有效的识别和区分，然后以搅拌槽内液固两相流场为例对此方法进行了应用。     

两相流显微PIV/PTV系统的开发

开发了一个能同时测量两相流中两相速度和细颗粒尺寸分布的显微PIV/PTV系统,其硬件系统包括大功率连续激光器、显微镜、高速摄像机;软件系统由改进的球形颗粒图像识别算法、各种图像处理算法和各种先进的PIV/PTV算法组成。其中改进的圆弧识别算法能够进行更准确地进行曲线分割而能对充满噪音并相互重叠的颗粒图像给出较好的识别结果。应用该PIV系统,可以在微秒和微米数量级上捕获细颗粒/气泡图像,并能较准确地同时得到两相速度、颗粒尺寸和浓度分布。对焚香可吸入颗粒物进行了速度和尺寸的同时测量,得到了较满意的结果。     

锅炉给水泵转子动力学参数的一、二阶摄动识别研究

锅炉给水泵的临界转速是非常重要的参数,与结构密切相关。为了准确地计算出给水泵的干临界转速(在空气中)和湿临界转速(在水中),必须知道转轴上的零部件对其弯曲刚度的加强作用。本文利用摄动传递矩阵法,结合实验室的试验数据,对某电站锅炉给水泵转子的动力学参数进行了一阶和二阶摄动识别。给出了给水泵转子上的热装叶轮、轴套对转子刚度产生加强作用的一、二阶摄动识别结果,得到了修正的给水泵转子系统动力学计算模型。由修正模型计算得到的转子系统固有频率与实测的转子系统固有频率吻合良好。指出一阶摄动识别的结果可以满足工程实际的精度要求。     

结构模态参数的时序分析(ARMAV模型)识别法

本文简述了用时间序列分析(ARMAV 模型)识别结构模态参数的原理,对建模方法进行了分析,并对建模分析中至关重要的初值选择问题进行了讨论,提出了一种有效的初值的选取方法;在模拟计算部分中,用 Wilson-θ积分法模拟了一个三个自由度的振动和低信噪比、大阻尼振动和密集模态等复杂情形,对用时序方法(ARMAV 模型)识别模态参数的能力进行了检验;最后通过对实验数据进行有效的预处理后,用时序方法(ARMAV 模型)识别出一个真实结构(圆盘)的第一、二阶模态参数,并得到结构的完整振型.     

矩形板结构损伤的分区域神经网络识别方法

通过引入LM优化算法，针对矩形薄板中对称结构的损伤识别问题，提 出了一种基于神经网络的分区域分步识别方法. 对于预测输出量比较多且对预测精度要求比 较高的问题，常会出现网络训练时收敛速度慢、网络预测精度低，并且当网络训练达到目标 误差时，输出的预测量中常有某个输出量的误差还很大的情况. 针对这些问题，利用选 取的组合输入参数，提出了基于神经网络的分区域识别方法. 通过对悬臂板结构的数值模拟 结果表明：提出的分区域识别方法对结构损伤的分区和预测是可行和有效的， 其预测精度要明显的高于只用单个网络的预测结果，并且预测子网络对损伤的位置和程度是 同步输出的，从而避免了传统分步识别理论中子网络过多的问题.     

饱和-非饱和土壤中污染物运移过程的数值模拟

本文提出了一个模拟饱和 非饱和土壤中溶和污染物运移过程的数值模型．模拟的控制污染物运移的物理 化学现象包括：对流，机械逸散，分子弥散，吸附，蜕变，不动水效应．发展了一个修正的特征线Ｇａｌｅｒｋｉｎ方法以离散污染物运移过程的控制方程并导出了一个用于有限元方程求解的显式算法．数值例题结果表明所提出模型和算法的功能     

汽车整车非线性动力计算

通过轿车副车架橡胶支承的动态特性试验和理论分析,实现橡胶支承迟滞特性的数学建模和参数识别。利用所建模型重构恢复力-位移迟滞回线,并与试验结果比较表明所建模型的正确性。介绍了具有线性和非线性连接子结构的自由界面模态综合法的基本原理,并采用该方法建立了考虑副车架橡胶支承迟滞特性的整车非线性动力学模型,用所建模型对汽车动力特性进行了数值仿真,并通过试验对仿真结果进行验证。     

基于遗传算法的水轮机振动参数识别

通过对水轮机现场测试数据的频域分析，建立了测点位移响应的参数正模型。并基于遗传算法，建立了在时域内识别结构振动参数的数值方法，采用该方法对水轮机位移响应正模型的待定参数识别进行了研究。计算结果表明，所建立的基于遗传算法的参数识别方法具有良好的稳定性、抗观测噪声能力和较高的识别精度，能够反演出比较符合实际情况的位移响应振动模型。这就为荷载识别、结构优化和预报减震效果等后续工作提供了可靠的实施前提。     

染料木素分子印迹聚合物的制备及其识别性能

以染料木素为模板分子、4-乙烯基吡啶(4-VP)为功能单体、乙二醇二甲基双丙烯酸酯(EGDMA)为交联剂、四氢呋喃(THF)为溶剂,采用本体聚合法制备了染料木素的分子印迹聚合物;采用静态平衡结合实验研究了该分子印迹聚合物对染料木素的结合能力和选择性能.结果表明,与化学组成相同的相应非印迹聚合物相比,染料木素分子印迹聚合物对染料木素的吸附性能和选择性更好.利用所合成的分子印迹聚合物作为固相萃取材料填充固相萃取小柱,可以选择性地从豆奶粉中分离、富集染料木素;此外,该分子印迹聚合物还有望用于其他豆制品的分析检验.     

3-吲哚乙酸印迹聚合物的制备及其分子识别性能

以IAA为模板分子,4-乙烯基吡啶(4-Vpy)为功能单体,乙腈为致孔剂,采用本体聚合方法,制备了IAA的印迹聚合物P(4-Vpy),用色谱法评价了其分子识别性能,并且与同样条件下以丙烯酰胺(AA)为功能单体合成的IAA印迹聚合物P(AA)进行了比较。结果表明,乙腈为流动相时,P(4-Vpy)比P(AA)对IAA具有更高的印迹效率,对IAA表现出了更好的分子识别能力。流动相对P(4-Vpy)分子识别能力的影响实验证明,静电作用在其分子识别过程中起重要作用。两种不同用量的乙腈为致孔剂制备所得IAA印迹聚合物P(4-Vpy)和P`(4-Vpy)的色谱测定结果表明,致孔剂的加入量对其印迹效率有显著影响。