简介:轴向力的平衡与否对离心泵的可靠性及使用寿命具有重要影响,准确地计算轴向力的大小是轴向力平衡设计的关键。采用CFX软件对一立式多级泵首级和次级进行了全流场数值模拟,预测了叶轮所受轴向力的大小。采用Pro/E软件进行三维建模,并用ICEM软件进行网格划分;采用SIMPLEC算法和RNGk-5湍流模型,通过求解三维N-S方程及能量方程,得到了多级泵的速度场、压力场及湍动能分布。对叶轮各过流表面进行面积积分,计算了叶轮所受轴向力,计算结果叶轮前后盖板不对称是轴向力产生的最主要原因。基于数值计算的结果,采用对称布置方式平衡轴向力:一组两级叶轮,另一组三级叶轮,中间采用交叉过渡流道来连接。计算结果表明采用对称布置该多级泵残余轴向力较小,实现了轴向力的平衡。采用数值模拟的方法可有效指导离心泵导轴向力的平衡设计。
简介:为了精确地检测非旋转对称的非球面面形质量,将衍射补偿元件计算全息图(CGH)应用到非球面透射式检测光学系统中。利用计算全息图(CGH)可以生成任意形状的波前这一特点,对由三次面形和双曲面叠加而成的集成式波前编码器件进行检测,详细地给出了从检测系统的设计、计算全息图数学模型的建立,到CGH的制作和制作误差分析的过程。以口径33.84mm的波前编码器件为例,检测系统的模拟残余波像差的峰谷值是0.0373λ,均方根为0.0063λ。利用激光直写技术,加工制作了口径为56mm的计算全息板,计算全息图的制作误差为0.086λ,验证了计算全息图在检测自由曲面中的可行性。
简介:介绍了ACP1000会热排出泵泵体开孔补强计算方法和过程,计算符合RCCM核二级标准。
简介:基于我国36例具有事故现场监控视频的汽车-二轮车碰撞案例,首先依据GA/T1133—2014《基于视频图像的车辆行驶速度技术鉴定》,计算得到车辆碰撞二轮车的碰撞时刻车速;再结合事故现场图、事故现场照片,得到二轮车倒地滑行的准确距离,运用EXCEL得到碰撞车辆的车速与二轮车滑行距离关系的散点图,并尝试采用非线性回归方法进行曲线拟合,得到基于二轮车倒地滑行距离的车辆碰撞速度计算经验图表。其次,分析每一案例的特殊性,探讨这一经验图表的适用范围,剔除杂点,再次采用非线性回归方法拟合曲线,得到适用于单车碰撞二轮车的碰撞车速经验图表计算法,为这类事故的车速鉴定提供了一种方便、准确的新方法。
简介:卫星遥感、深空探测、电子对抗以及基础科学研究等领域的发展,促进着微波系统向着高频、宽带、大动态范围、广域覆盖等方向发展。传统的微波系统在微波信号的生成、分配、控制、处理等方面面临巨大挑战。微波光子学是研究微波和光波相互作用规律及应用的一门新兴学科,它利用光子学方法产生、分配、控制与处理宽带毫米波信号,被普遍认为是应对上述重大挑战的有效途径。重点阐述了微波光子技术的基本概念、发展历程及其应用前景;分析了微波光子技术面临的动态范围、转换效率、相位噪声等方面的挑战以及最新的研究成果;介绍了微波光子技术在干涉天线组阵、雷达模拟前端信号处理以及光钟方面的应用成果。
简介:每当有新鲜事物出现,总会出现各种形状的键盘侠站出来打着正义旗号泼脏水,对于这类人群有个专有名词叫做"圣母婊"。汽车业界当然也未能免俗.情操之高尚实在令人发指。2016年,在汽车业界关注度最高的技术莫过于"自动驾驶",稍微有点规模的汽车厂商纷纷在这一年中推出装备有该项技术的概念车或装备先导技术的量产车出现。IT和电子厂商争相涉足于该项技术,包括NVIDIA在内的一众电子领域大拿们推出了与自动驾驶相关的各种新鲜技术。本应是令人眼前充满光明的一片大好前景,但实际上自动驾驶技术得到的质疑与批判之声反而比赞誉更多。人类的交通行为当中是否需要"自动驾驶"技术呢?
简介:随着汽车行业的快速发展,人们对汽车的安全性、制动性、效率等技术提出了更高更严格的要求,为此新技术与新装置应运而生,以此解决人们对汽车技术日益苛刻的需求。同时,伴随着互联网技术的快速的发展,我国的互联网技术已经快速的跻身于世界前列,智能手机、智能PAD等一智能化产品日益成熟。基于两方面的先端技术,实现新技术与互联网技术的全面融合,全面提升传统汽车智能化水平,建立我国智能车辆技术体系,将成为影响我国智能车辆发展的关键。基于上述目标,对智能车辆的内涵进行了解析,介绍了国内外智能汽车目前的发展状况。同时,对当下愈发热门的ADAS技术的发展现状做了一定剖析,接着对智能汽车发展所涉及的体系架构进行了阐述,最后讲述了我国在应对智能车辆技术发展时所面临的机遇与挑战。
简介:为了实现夜间路面物体的准确定位,提出了一种基于阴影的夜间物体单目定位技术。该技术基于张正友的平面标定方法,并采用数字图像处理技术实现了在夜间物体的准确定位。通过图像增强、大津阈值分割、形态学处理等技术提取出阴影,并利用世界坐标系与相机坐标系的关系计算出物体离相机的距离。给出了基于阴影的夜间物体单目定位技术的理论模型、基本步骤,并进行了相应的实验研究。实验结果表明:该方法能有效地实现夜间物体的定位,其中物体定位的平均误差为0.75%。相对于通常所用的双目定位方法,该方法简单易行,运算速度更快,可以推广到汽车夜间自动驾驶、机器人夜间行走等方面。