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1.
离心压缩机是压缩空气储能系统中关键设备之一,需具备在较宽流量、压力范围内高负荷高效率运行的能力。作为一种变工况调节技术,可调扩压器可以扩大压缩机工作流量范围,改善气动性能。因此,本文以某压缩空气储能系统用离心压缩机为研究对象,通过数值计算方法研究了可调扩压器调节时压缩机性能变化规律。结果表明采用可调扩压器可以有效拓宽压缩机运行特性,工作流量范围扩大44%,压比范围扩大25%.此后,本文采用Kriging模型获得了压缩机综合性能曲线图和不同储能工况需求下扩压器的调节方案及规律,为压缩空气储能系统离心压缩机变工况主动控制提供了依据。 相似文献
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3.
王剑宇王立 《南昌大学学报(理科版)》2021,45(3):229
忆阻器能够在外加电压下实现高阻态与低阻态的转换,在存储器件及仿神经网络计算等方面有着重要的应用。本文通过在Si衬底上制备得到Pt-Al2O3-Pt的金属-绝缘层-金属结构的忆阻器器件,研究了氧空位对阻值转换性能的影响。利用原子层沉积技术工艺控制生长不同氧空位浓度的Al2O3薄膜,测量并比较其Ⅰ—Ⅴ循环曲线,发现仅有在氧空位浓度较高情况下忆阻器才能够实现在高阻态和低阻态之间的转换。本文实验结果表明氧空位对于实现阻值转换性能有着重要的影响,对生长制备忆阻器器件有着重要意义。 相似文献
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5.
流体运动理论上可用Navier?Stokes方程描述, 但由于对流项带来的非线性, 仅在少数情况可求得方程解析解. 对于复杂工程流动问题, 数值模拟难以高效精准计算高雷诺数流场, 实验或现场测量难以获得流场丰富细节. 近年来, 人工智能技术快速发展, 深度学习等数据驱动技术可利用灵活网络结构, 借助高效优化算法, 获得对高维、非线性问题的强大逼近能力, 为研究流体力学计算方法带来新机遇. 有别于传统图像识别、自然语言处理等典型人工智能任务, 深度学习模型预测的流场需满足流体物理规律, 如Navier?Stokes方程、典型能谱等. 近期, 物理增强的流场深度学习建模与模拟方法快速发展, 正逐渐成为流体力学全新研究范式: 根据流体物理规律选取网络输入特征或设计网络架构的方法称为物理启发的深度学习方法, 直接将流体物理规律显式融入网络损失函数或网络架构的方法称为物理融合的深度学习方法. 研究内容涵盖流体力学降阶模型、流动控制方程求解领域. 相似文献
6.
重点分析了物理线上教学与线下教学两种教学方式的利弊及比较,探讨了在新课程改革的不断推进下,物理混合式教学的实施与策略. 相似文献
7.
阐述了初中物理中由运动概念向运动观念转变的过程,对运动观念的定义和表现进行了分析.基于初中物理课程标准,将运动观念分解为运动的属性观、运动的描述观、运动的形式观和运动的规律观4个子观念,对每个子观念的内涵及教学策略进行了讨论,提出了通过创设本原性综合问题情境构建学生运动观念的设想. 相似文献
8.
为了更加准确评估管制员工作状态,针对管制员认知能力评估问题,采用贝叶斯网络模型,提出了一种基于睡眠规律的分析方法.首先归纳了评价睡眠规律的主要因素,并采用PVT反应时间量化管制员的认知能力水平;然后根据先验知识构建了贝叶斯网络模型,在实验统计与模糊集理论的基础上得到条件概率表CPT,参数学习更新,并计算相关系数确定了关键因素;最后通过实际案例分析,预测了管制员认知水平,验证了评估的可行性与合理性.实验结果表明该分析方法能够根据睡眠规律对管制员值班前的认知能力进行准确的评估,降低了人为因素的安全隐患,增强了人员岗前管理的主动性. 相似文献
9.
希格斯粒子的质量与地球轨道的椭圆度都比它们的理论估计值小几个数量级。这似乎是两个更大的量经过微调而抵消所造成的。粒子物理有两个最有趣的微调难题:希格斯玻色子的质量和宇宙常数。长期以来,人们一直认为粒子物理的微调可能与新的对称性有关,如难以解释的超对称性,或者与统计参数有关——我们微调的宇宙只是许多可能的多重宇宙之一。 相似文献
10.
为更全面了解全国中学生物理竞赛的发展动态,为今后物理竞赛的研究提供数据参考与启示,利用UCINET6与SPSS21等文献计量研究软件,对从中国知网检索得到近20年来国内物理竞赛的395篇文献进行收集处理并进行可视化分析.结果显示全国中学生物理竞赛研究主要集中在竞赛试题研究、核心素养与竞赛试题分析和竞赛辅导教学三大领域,其中竞赛试题研究为核心领域,核心素养与竞赛试题分析为新兴发展领域,竞赛辅导教学为潜在领域. 相似文献