轴流风扇叶片端导叶作用的研究

本文采用数值方法研究了叶片端导叶对轴流风扇性能的影响。通过与普通开式轴流风扇比较,分析了叶片端导叶对内部流动作用的机理.数值计算结果表明:叶片端导叶的安装位置将影响轴流风扇气动效率,安装叶片端导叶不能提高风扇静压升,但是在压力面安装时能有效地减小风扇叶顶泄漏流与主流的掺混损失;在设计流量下,压力面安装叶片端导叶使泄漏涡的作用范围较小,涡核更靠近吸力面;吸力面安装叶片端导叶弱化了泄漏涡的强度但没有减小泄漏涡的作用范围。     

多排叶片内部流动以及叶片排与排气系统相互作用研究

本文采用高分辨率格式和多块多网格方法求解雷诺平均Navier-Stokes方程,数值模拟多排叶片内的三维粘性流动;使用数值激盘模拟叶片排的存在,研究叶片排与非轴对称排气部件之间的相互作用以及复杂的内部流动。文中描述了数值方法,给出了NASA透平导叶和单级透平内部流场的数值结果及其与相应实验结果的对比,也给出了多级透平内部流场的数值结果,以及透平与排气部件之间的耦合流场的结果。     

电风扇叶片看起来做反转的原因

人们在启动和关闭电风扇时，如果观察电风扇的叶片转动，往往会看到叶片有向相反方向转动的现象，即有一个“正转一反转一正转”过程的现象，这是什么原因呢?     

铂四元环配合物的重排机理

铂四元环配合物的重排机理张啸（南京大学化学系９４硕２１００９３）美国Ｃｏｒｎｅｌｌ大学化学系的ＲｏａｌｄＨｏｆｆｎ１ａｎｎ获得了１９８１年度的诺贝尔化学奖，在他的获奖演讲中［１］，Ｈｏｆｆｍａｎｎ以铂四元环配合物的重排反应为例，展示了“等叶片模型”在...     

玉米叶片残体腐解过程的傅里叶变换红外光谱研究

采用傅里叶变换红外光谱对玉米植株叶片残体腐解过程进行了研究。结果表明，随着玉米叶片残体腐解的进行，羟基，酮碳基，甲基，在和次甲基的含量逐渐降收据 的含量增加。     

内部对流换热对导叶冷却效果的影响

根据导向叶片的曲面结构,运用SST κ-ω湍流模型,在不同冷气入口压力条件下,对涡轮叶片型面的冷却效果进行了数值模拟.计算针对两种情形,即叶片内部有对流换热的情形和无对流换热的情形.结果表明:随着冷气入口压力的增加,叶片有无内部对流换热的冷却效果也在增加;有内部对流换热的冷却效果较纯气膜冷却的高,尤其是在叶片前缘;增加叶片内部的对流换热系数,冷却效果随之增加.     

面结构光在机检测的叶片反光抑制技术

薄壁叶片在结构光检测过程中,由于其表面粗糙度较小,易产生强烈的反光现象,影响求解条纹相位主值,进而无法准确重构出三维点云。本文以加工过程中的叶片作为研究对象,提出一种对在机检测过程中的条纹图像进行图像增强处理的Retinex算法,恢复条纹在高反光位置的信息。首先,对薄壁叶片的反光特性进行分析,通过实验标定出最优曝光的灰度区间和理想灰度值,建立了光圈转动角度与图像平均灰度的相机响应曲线模型,调节光圈和曝光时间至最优曝光的灰度区间并以此作为检测条件。其次,基于Retinex算法处理条纹图像,通过改进的双边滤波代替常用的高斯滤波,在去除光照的同时有效保留了条纹的边缘信息。最后,对薄壁叶片进行单目结构光检测。实验结果表明,经本文算法处理后的条纹图像,通过Canny算子检测出的条纹数量最多,图像信息熵平均增长率达18.21%,解算的相位主值误差最小,利用手持式激光扫描仪检测的标准点云进行偏差分析,点云的正、负偏差分别降至0.0589 mm和-0.0590 mm,与原点云的偏差值相比分别减少了44.6%和44.1%,表面质量得到明显改善。本文提出的图像增强算法有效抑制了面结构光检测过程中的金属表面...     

基于高光谱成像技术的油菜叶片SPAD值检测

以油菜叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,成功建立了叶绿素相对值SPAD值的预测模型。共采集了160个油菜叶片样本在380～1030 nm范围内的高光谱图像。选择500～900 nm之间的平均光谱作为油菜叶片样本的光谱。利用蒙特卡罗最小二乘法(monte carlo partial least squares, MC-PLS)剔除了13个异常样本,基于剩余的147个样本光谱数据与SPAD测量值进行分析,采用了不同的方法建立了多种预测模型,包括：全光谱的偏最小二乘法(partial least squares, PLS)模型,连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择特征波长的PLS预测模型,“红边”位置(λ_red)的简单经验估测模型,三种植被指数R₇₁₀/R₇₆₀,(R₇₅₀-R₇₀₅)/(R₇₅₀-R₇₀₅)和R₈₆₀/(R₅₅₀*R₇₀₈)分别建立的简单经验估测模型,以及基于这三种植被指数的PLS预测模型。建模结果显示,全光谱的PLS模型预测效果最为精确,其预测相关系数r_p为0.833 9,预测均方根误差RMSEP为1.52。而使用SPA算法选出的8个特征波长所建立的PLS模型其预测结果可达到与全光谱的PLS模型非常接近的水平,而且在保证一定精度的条件下减少了大量运算,节省了运算时间,大幅提高了建模的速度。而基于红边位置和选择的三种植被指数而建立的简单经验估计模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS预测模型有一定差距,但模型简单、运算量小,适合用于对精度要求不高的场合,对后续的便携仪器设备开发有一定的指导作用。     

高光谱成像技术的柑橘植株叶片含氮量预测模型

氮素是果树生长发育的一种大量必需元素,及时准确地监控果树的氮营养状况,对果树的合理施肥、增产、优化果实品质以及减缓过量施氮引起的水资源污染具有重要意义。利用高光谱成像技术结合多变量统计学方法,建立了柑橘植株叶片的含氮量预测模型。研究步骤为：高光谱扫描、提取平均光谱曲线、预处理原始光谱数据、采用连续投影法提取特征波段和建立含氮量预测模型。从SG平滑、SNV、MSC、1-Der等11种预处理方法中筛选出的较优预处理方法是SG平滑、Detrending和SG平滑-Detrending。对应这三种最优预处理方法,先采用连续投影法挑选出各自的特征波长,然后将各特征波段下的光谱反射率作为偏最小二乘、多元线性回归和反向传播人工神经网络模型的输入,各自建立三个预测模型。从以上获得的9个预测模型中,得出两个最优模型SG平滑-Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.851 3,RMSEP：0.188 1)和Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.8609,RMSEP：0.159 5)。结果表明,利用高光谱数据测定柑橘叶片含氮量具有可行性。这为实时、准确地监控柑橘植株生长过程中叶片含氮量的变化以及合理科学的氮肥施加提供了一定的理论基础。