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基于CFD与TRNSYS的圆形猪舍内环境控制研究

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黑龙江畜牧兽医 2024年第10期 47-54,112页

作者：王恩宇苏永屹于浦张鑫刘鸿旭河北工业大学能源与环境工程学院天津300401 河北工业大学(张北)产业技术研究院河北张家口076450

为了给寒冷地区密闭圆形猪舍提供内环境控制策略,试验以地处寒冷地区的张家口市某在建密闭圆形猪舍为研究对象,通过ANSYS FLUENT软件搭建计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)仿真模型,利用CFD模型计算猪舍在最低通风量标准... 详细信息

为了给寒冷地区密闭圆形猪舍提供内环境控制策略,试验以地处寒冷地区的张家口市某在建密闭圆形猪舍为研究对象,通过ANSYS FLUENT软件搭建计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)仿真模型,利用CFD模型计算猪舍在最低通风量标准条件下舍内污染气体质量浓度与风速分布,研究通风量对舍内污染气体质量浓度的影响;利用TRNSYS 17软件搭建猪舍温控仿真模型,以月舍温、月舒适时间占比和月暖通不保证率为评价指标,研究非供热策略、供热策略和调整养殖密度策略下猪舍全年通风量对舍内环境温度与舒适性的影响,筛选较为合适的猪舍全年温控策略,并对最适温控策略进行优化研究。结果表明:在圆形猪舍内每60°布置一组送、排风侧立管的“上送侧排”通风方案中,污染气体浓度随通风量增大而降低;在全年最低通风量[0.35 m~3/(h·kg)]标准条件下,养殖区域猪只背部高度平面的平均风速为0.3 m/s,猪只呼吸高度平面NH_(3)、H_(2)S、CO_(2)质量浓度最大值分别为1.02,0.021,525 mg/m~3,上述参数均满足猪舍养殖环境要求,即通风量、污染物浓度、猪只吹风感之间得到较好平衡。调整养殖密度策略比供热策略的全年平均月舒适时间占比高1.5百分点,全年平均月暖通不保证率低0.2百分点;调整养殖密度策略在夏季的平均月舒适时间占比比非供热策略高4.3百分点,月平均舍温低0.3℃,因此育肥猪舍采用调整养殖密度策略调节猪舍温度更为合适。猪舍采用调整养殖密度策略调节猪舍温度时,将5,9月份的通风量从0.50 m~3/(h·kg)提升至0.68 m~3/(h·kg),使这两个月份的月平均舍温均下降2.3℃,月暖通不保证率分别从1.6%和7.2%下降至0.9%和3.6%,月舒适时间占比分别从35.9%和26.1%提升至70.4%和59.4%;夏季采用遮光板辅助降温措施可使午间猪舍温度降低0.3~1.2℃,使猪舍温度更加舒适。说明应用新风全热交换器和湿帘-风机系统并适当调整通风量或养殖密度可以达到密闭圆形猪舍的环境控制要求。

关键词：密闭圆形猪舍温控策略舒适时间占比 ANSYS FLUENT软件 TRNSYS软件调整养殖密度策略暖通不保证率

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不同基底上VO2薄膜制备及复合改性研究

不同基底上VO2薄膜制备及复合改性研究

作者：刘鸿旭吉林大学

学位级别：硕士

由于钒元素对氧元素的高度敏感性,使得在自然界中存在着诸多种类的钒氧化物。大部分的钒氧化物都可在特定条件下触发相变,并在相变发生的同时伴随着诸多性质的突变。其中二氧化钒(VO)由于其逼近室温的相变温度、皮秒级的相变响应时间及... 详细信息

由于钒元素对氧元素的高度敏感性,使得在自然界中存在着诸多种类的钒氧化物。大部分的钒氧化物都可在特定条件下触发相变,并在相变发生的同时伴随着诸多性质的突变。其中二氧化钒(VO)由于其逼近室温的相变温度、皮秒级的相变响应时间及优异的金属-绝缘体相变性能,使其在智能窗、激光防护及光电开关等方面具有极大的应用价值,自被发现以来便成为世界各国学者的研究热点。针对不同的应用,VO需要满足的性能不尽相同,如在智能窗领域,其需要满足具有更接近室温的相变温度,足够的可见光透射率和太阳光调制效率。在激光防护领域,其需要具有幅度足够大的近中红外调制效率。在光电开关领域,其需要具有足够快的相变响应时间及稳定性。受限于VO材料本身的性质,其表现出的相变特性还不能很好的满足人们的日常需求。特别是高质量的VO薄膜具有制备困难的特点,一直未能将其广泛的应用于实际生活中,因此对VO的制备工艺优化及进行合适的改性是十分必要的。本文以VO为研究对象,对其制备工艺进行了优化,采用省时及简单的方法制备出了高质量的VO薄膜,通过一系列表征手段对VO薄膜的形貌及性能进行了表征,并采用引入减反射层的方法,提升了VO薄膜的光学性能,使其向实际应用方向迈进了一步。本文探讨了VO的金属-绝缘体相变机理,列举了其相变特性及相关应用,介绍了几种常规的制备VO薄膜的方法及相关表征手段。通过射频磁控溅射的方法,成功的在C面蓝宝石及石英玻璃两种不同的基底上制备了择优取向为(011)面的高质量VO薄膜。采用原位快速退火的方式对沉积态薄膜进行后处理,并对工艺参数进行了摸索及优化,与传统的VO薄膜的制备方法相比,我们采用的方法更加节省时间并简化了流程,深入探究了退火温度对薄膜微观形貌及性能的影响。蓝宝石基底上沉积的VO薄膜,最大可见光透射率可达36.8%;太阳光调制效率可达14.8%,红外调制效率(2500nm)可达61.9%,石英玻璃基底上沉积的VO薄膜,最大可见光透射率可达41.6%,太阳光调制效率可达15.9%,红外调制效率(2500nm)可达61.6%。采用射频磁控溅射法在不同基底上沉积了具有高质量的VO薄膜和具有减反射作用的MgF层,并探究了减反射层结晶质量及厚度对VO薄膜光学性质的影响。通过对实验结果的分析,我们发现减反射层结晶性较好的样品,入射光线的散射更严重,进而降低薄膜的光学性能;减反射层厚度合适的样品,可见光透射率及太阳光调制效率具有一定的提升。VO/MgF/蓝宝石样品减反射层最佳厚度为150nm,其最大可见光透射率由36.8%提升到45.9%,太阳光调制效率可达10.4%,红外调制效率(2500nm)可达54.3%;VO/MgF/石英玻璃样品减反射层最佳厚度为200nm,其最大可见光透射率由41.6%提升到44.5%,太阳光调制效率可达16.7%,红外调制效率(2500nm)可达60.9%。与单层薄膜相比,复合膜的可见光透射率及太阳光调制效率均有明显的提升。

关键词： VO2薄膜金属-绝缘体相变工艺优化减反射层光学性能

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基于卷积神经网络的机械轴承故障智能识别

自动化与仪表 2023年第11期38卷 71-75页

作者：王路殷鸿鑫刘鸿旭国能铁路装备有限责任公司肃宁车辆维修分公司沧州062350 天津哈威克科技有限公司天津301799

机械轴承振动信号噪声和复杂特征均会对故障识别造成不利影响,导致故障识别精度下降,所以研究基于卷积神经网络的机械轴承故障智能识别方法。利用小波包分析法对轴承振动信号展开多层次分析处理,结合二进制变换法实现信号重构。利用卷... 详细信息

机械轴承振动信号噪声和复杂特征均会对故障识别造成不利影响,导致故障识别精度下降,所以研究基于卷积神经网络的机械轴承故障智能识别方法。利用小波包分析法对轴承振动信号展开多层次分析处理,结合二进制变换法实现信号重构。利用卷积神经网络中的卷积层对重构后信号展开局部卷积后,通过池化运算完成信号特征提取。利用基于SVDD的信号分类函数判定该信号样本是否为故障信号,实现机械轴承故障智能识别。实验表明,所提方法对于轴承故障的识别效率较高,在面对多类型轴承故障情况下能够做到高效精确识别。

关键词：卷积神经网络机械轴承故障智能识别小波包分析法二进制变换池化运算 SVDD

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蒜片加工废水中大蒜素动态提取研究

中国食品学报 2021年第2期21卷 221-228页

作者：李宁阳刘鸿旭卢晓明乔旭光山东农业大学食品科学与工程学院山东泰安271018 山东省高校食品加工技术与质量控制重点实验室山东泰安271018

采用自行设计的连续动态萃取系统对大蒜加工废水中的大蒜素进行连续动态提取研究。以大蒜加工废水为原料,以植物油抽提溶剂为提取溶剂,做大蒜素提取单因素试验。在单因素试验的基础上,采用Box-Behnken试验设计和响应面(RSM)分析法,以大... 详细信息

采用自行设计的连续动态萃取系统对大蒜加工废水中的大蒜素进行连续动态提取研究。以大蒜加工废水为原料,以植物油抽提溶剂为提取溶剂,做大蒜素提取单因素试验。在单因素试验的基础上,采用Box-Behnken试验设计和响应面(RSM)分析法,以大蒜素得率及提取率为响应值绘制响应面图和等高线图,建立大蒜素连续动态提取的二次回归方程。考察连续循环次数、有机溶剂体积分数及连续进样速度对大蒜素提取量及提取率的影响。试验结果表明:连续循环次数对大蒜素得率及提取率的影响最大,有机溶剂体积分数次之,连续进样速度对其影响最小。通过联合求解法确定大蒜素最佳提取参数是:连续循环次数4次,有机溶剂体积分数50%,大蒜加工废水连续进样速度4 cm/s。在此条件下做3次重复试验,测得大蒜素得率为75.098 mg/L,大蒜素提取率为87.450%。

关键词：大蒜加工废水大蒜素连续动态萃取响应面分析

导电酞菁基金属有机框架的高效电催化研究（英文）

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化学进展 2024年第3期36卷 285-296页

作者：陆顺刘元刘鸿中国科学院重庆绿色智能技术研究院

在满足日益增长的可持续能源和环境保护需求下，开发用于多种电化学场景的新型催化剂发挥着重要作用。导电酞菁基金属有机框架（MOFs）是一类新型的层叠多孔MOFs，具有面内扩展π共轭结构，可以通过促进传质和电子/电荷转移来增强电催... 详细信息

在满足日益增长的可持续能源和环境保护需求下，开发用于多种电化学场景的新型催化剂发挥着重要作用。导电酞菁基金属有机框架（MOFs）是一类新型的层叠多孔MOFs，具有面内扩展π共轭结构，可以通过促进传质和电子/电荷转移来增强电催化活性。导电酞菁基MOFs具有优异的导电性，使其在如水、氧、二氧化碳和氮还原等各种电催化反应中非常有前景。导电酞菁基MOFs在电化学能量转换和环境研究中表现出良好的活性。本文主要关注导电酞菁基MOFs，而非其他类型的导电MOFs，并全面概述其导电机理和主要的电催化反应，还将讨论在电催化中使用导电酞菁基MOFs作为非均相催化剂的最新进展。此外，本文将探讨与导电酞菁基MOFs在电催化中的应用的挑战和展望。

关键词：导电金属有机框架酞菁基金属有机骨架共轭结构电催化

论时态与限定范畴——以监利赣语的句末词“在”为例

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汉语学报 2024年第3期 85-95页

作者：刘鸿勇澳门大学人文学院中国语言文学系中国999078

湖北监利赣语的句末词“在”只能出现在表示静态持续意义的句子中。这些句子必须是根句或是带有时间状语的关系子句,不能出现在非限定子句中。句末“在”对谓语动词有两方面的语义要求。首先,谓语动词必须是自主动词;其次,谓语表达的情... 详细信息

湖北监利赣语的句末词“在”只能出现在表示静态持续意义的句子中。这些句子必须是根句或是带有时间状语的关系子句,不能出现在非限定子句中。句末“在”对谓语动词有两方面的语义要求。首先,谓语动词必须是自主动词;其次,谓语表达的情景体必须是静态的、持续的、无终结点的。监利赣语的句末“在”既不是句末语气助词,也不是句末体貌助词,它是限定范畴的标记,具有说话者属性,可以通过引入说话者来锚定说话时间,帮助句子获得时间解读。

关键词：时态限定范畴监利赣语句末词

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基于深度学习的微纳光纤自动制备系统

物理学报 2024年第10期73卷 212-220页

作者：刘鸿江刘逸飞谷付星上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

在微纳光纤拉锥制备过程中,对直径的大范围、高精度和动态实时性测量是实现低损耗传输和色散调控的关键.针对现有传统制备方法直径调控范围小、操作复杂及耗时长等问题,本文基于深度学习神经网络算法实现了微纳光纤自动检测系统.利用计... 详细信息

在微纳光纤拉锥制备过程中,对直径的大范围、高精度和动态实时性测量是实现低损耗传输和色散调控的关键.针对现有传统制备方法直径调控范围小、操作复杂及耗时长等问题,本文基于深度学习神经网络算法实现了微纳光纤自动检测系统.利用计算机视觉中的图像分割方法,通过制作高质量多尺度微纳光纤数据集,使用基于小目标检测改进的YOLOv8-FD算法对微纳光纤直径进行自动检测.在数据集中获得了平均均值精度高达mAP^(IoU=50)=0.975和mAP^(IoU=50_95)=0.765的性能参数.实验结果表明,该系统可实现微纳光纤直径462 nm—125μm范围,误差2.95%以内的测量和自动化制备,并随着光纤直径增长,误差逐渐缩小,且该系统光学成像单个像素分辨率为65.97 nm,平均检测时间为9.6 ms.本文工作适用于对微纳光纤的高精度实时测量和自动精确制备,为低损耗传输和色散可调的微纳光纤器件发展提供新的思路.

关键词：微纳光纤直径测量深度学习图像分割

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基于记忆泊车场景的视觉SLAM算法

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 1-11页

作者：胡习之崔博非王琴刘鸿华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640

随着自动驾驶技术的发展,视觉同步建图与定位(SLAM)技术受到越来越多的关注。在记忆泊车场景中,需要对停车场场景建立先验地图,待汽车再次驶入相同的停车场时,使用视觉SLAM进行场景建图与定位。为使SLAM所建地图的鲁棒性更好、精度和效... 详细信息

随着自动驾驶技术的发展,视觉同步建图与定位(SLAM)技术受到越来越多的关注。在记忆泊车场景中,需要对停车场场景建立先验地图,待汽车再次驶入相同的停车场时,使用视觉SLAM进行场景建图与定位。为使SLAM所建地图的鲁棒性更好、精度和效率更高,文中首先使用轻量化的深度学习算法改善传统特征提取算法在不同场景下鲁棒性较差的不足,用深度可分离卷积代替普通卷积结构,从而大大提升了特征提取效率;接着基于ResNet网络改进Patch-NetVLAD算法,并在MSLS数据集上对改进的残差网络和原始VGG网络进行重新训练,使用图像检索进行粗定位,挑选出候选图像帧,再通过精定位求解相机位姿,完成全局初始化的重定位;在此基础上,使用改进后的词袋算法重新训练不同停车场场景下的图像,将所有算法移植到OpenVSLAM架构中完成实际场景的建图与定位。实验结果表明,文中设计的视觉SLAM系统能够完成地上停车场、地下停车场以及室外半封闭园区道路等多场景的建图,平均纵向定位误差为8.42 cm,平均横向定位误差为8.30 cm,均达到工程要求。

关键词：同步建图与定位记忆泊车深度学习特征提取图像检索

基于制动特征自学习的磁浮列车强化学习制动控制

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西南交通大学学报 2024年第4期59卷 839-847页

作者：刘鸿恩胡闽胜胡海林江西理工大学永磁磁浮技术与轨道交通研究院江西赣州341000 江西省磁悬浮技术重点实验室江西赣州341000 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司北京100073

精准、平稳停车是磁浮列车自动驾驶制动控制的重要目标.中低速磁浮列车停站制动过程受到电-液混合制动状态强耦合等影响,基于制动特性机理模型的传统制动控制方法难以保障磁浮列车的停车精度和舒适性.本文提出一种基于混合制动特征自学... 详细信息

精准、平稳停车是磁浮列车自动驾驶制动控制的重要目标.中低速磁浮列车停站制动过程受到电-液混合制动状态强耦合等影响,基于制动特性机理模型的传统制动控制方法难以保障磁浮列车的停车精度和舒适性.本文提出一种基于混合制动特征自学习的磁浮列车强化学习制动控制方法.首先,采用长短期记忆网络建立磁浮列车混合制动特征模型,结合磁浮列车运行环境和状态数据进行动态制动特征自学习;然后,根据动态特征学习结果更新强化学习的奖励函数与学习策略,提出基于深度强化学习的列车制动优化控制方法;最后,采用中低速磁浮列车现场运行数据开展仿真实验.实验结果表明:本文所提出的制动控制方法较传统方法的舒适性和停车精度分别提高41.18%和22%,证明了本文建模与制动优化控制方法的有效性.

关键词：磁浮列车制动控制多目标优化控制强化学习制动特征自学习

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