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在实验的基础上, 基于RNG k-ε模型对常压下气体中心式同轴离心(gas-centered swirl coaxial,GCSC)喷嘴喷雾形态和破碎模式进行了三维仿真研究。采用网格自适应加密(adaptive mesh refinement,AMR)技术、耦合水平集和流体体积(coupled level-set and volume of fluid, CLSVOF)方法对气液界面进行捕捉。结果表明, 液体质量流率($\dot{m}_{\mathrm{l}}$)不变, 随着气体质量流率($\dot{m}_{\mathrm{g}}$)的增加, 中心气流的引射作用增强, 液膜内外压差增大, 雾化锥角减小, 并对其流动特性进行了分析; 而$\dot{m}_{\mathrm{g}}$不变时, 液膜在喷嘴出口的径向速度与切向速度随$\dot{m}_{\mathrm{l}}$的增大而增大, 导致雾化锥角增大。同时根据气液质量流率比(gas-liquid mass flow rate,GLR), 将喷雾的破碎模式分为穿孔破碎、气泡破碎和气动破碎。 相似文献
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通过6-氨基嘧啶、取代苯甲醛与丙二腈的三组分反应合成了4种吡啶并[2,3-d]嘧啶受体分子,利用紫外-可见吸收光谱考察了其与F-,Cl-,Br-,AcO-,4HSO-,2 4H PO-等阴离子的作用.结果表明该类受体分子与阴离子形成氢键配合物,导致吡啶并[2,3-d]嘧啶受体的光谱发生变化.测定了配合物的结合比和稳定常数,发现受体化合物对AcO-离子具有良好的选择性,对其它多种阴离子无影响.Job曲线表明受体分子与阴离子间形成1∶1型的配合物.1H NMR滴定进一步证实了氢键作用的存在及参与类型. 相似文献
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1 IntroductionThe researches on dynamics of neural network systems have been arousinga great deal of interests for more than thirty years. In last ten years, many.researches focused on the study of dynamics of neural network models withdelay. In fact, neural networks often have times delay in reality, for exampledue to the finite switching speed of amplifiers in electronic neural networks.Thus, a large amount of excellent results appeared consecutively [1]--[5]. In thispaper, what we study is… 相似文献
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In this paper, the Cauchy type integral for M-analytic function is investigated which is by definition the regular solution of the elliptic system f_x+Mf_y=0, where M is a constant m×m matrix without any real eigenvalues and f is an m×q matrix. 相似文献
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1引言许多科学和工程计算问题都可以归结为无界区域上的偏微分方程边值问题.而求解椭圆方程边值问题的常用技术是有限元方法,可是对于无界区域,在用有限元方法求解时,往往遇到困难.最简单的办法显然是直接略去区域的无界部分求解,但这样做或者导致过低的计算精度,或者要付出很高的计算代价.边界归化,即将求解偏微分方程边值问题转化为边界积分方程,是求解某些无界区域问题的强有力的手段.自70年代以来,有限元和 相似文献