纸基微流控芯片(μPADs)为聚合酶链式反应、环介导等温扩增提供了新型平台,可用于新冠肺炎病毒检测等领域。为了达到纸基反应芯片所需要的正常工作温度,采用半导体制冷器(TEC)提供反应所需热源,应用有限元仿真软件(FEM)对TEC的整体结构进行建模,依据珀尔帖效应分别对元件中的N型和P型半导体定义并进行热电耦合,同时,研究不同外部环境下的加热效果。针对不同的物理条件下的纸基反应单元加热效果,可预测芯片最佳衬底材料。研究将有助于新型纸基微流控芯片和生化分析集成系统研制。

全液压动臂塔机动臂下放的势能以热能的形式损耗,使油液升温,对系统的工作性能造成不利影响。针对国内某型全液压动臂塔机,用蓄能器、泵/马达二次元件组合设计变幅机构能量回收再利用系统,以压力能方式对动臂下放的势能进行回收再利用。借助AMESim软件对该系统进行机液一体化建模仿真分析,并将蓄能器设定压力梯级配置。结果表明,该系统能够回收动臂势能并加以利用,且采用多个蓄能器设定压力梯级设置进行能量回收较为合理,势能回收率达56.07%,再利用率达75.56%。

喷嘴作为无人机新型射流反推弹射的重要元件,其结构参数对无人机弹射动态特性具有重要影响。以圆柱形、圆锥形和余弦形结构的喷嘴为研究对象,基于CFD建立不同结构喷嘴射流流动的数学模型,采用VOF多相流模型和k-ε湍流模型等对不同结构喷嘴射流流态进行数值模拟,获得不同结构喷嘴内外壁面的压力场、速度场分布,对比分析喷嘴结构特征和几何参数对高压水射流反推特性的影响规律。结果表明:相比圆柱形喷嘴,圆锥和余弦形喷嘴射流反推特性更好;当喷嘴入口压力由15 MPa增至30 MPa时,射流速度增幅有下降趋势,当入口压力为25 MPa时,余弦形喷嘴相比圆锥形喷嘴的射流反推力要高18.1%;喷嘴出口内径增大对射流速度影响不大,但会显著增加射流反推力,与圆锥形喷嘴相比,同直径的余弦形喷嘴的射流反推力要高约7.9%。

使用可压缩的VOF空化两相流算法对倒角型阀座水压锥阀的空化射流进行了三维瞬态流场仿真。模拟结果揭示,空化结构首先在狭窄的倒角阀座流道内以附着空化的形式出现;在压差为4.4 MPa的工况条件下,空化分布集中在3个区域,阀座流道内及阀芯后沿的附着型空化,阀座流道至阀芯后沿的漩涡空化。射流势核在阀座流道入口及阀芯后沿均有分离流现象,从而诱发附着型空化;而大尺寸漩涡结构主要分布于射流势核的自由剪切层侧,漩涡空化亦相应地集中在自由剪切层侧,壁面侧偶发性形成薄层型漩涡空化。由于整体的空化行为涉及多个不同类型空化的耦合,其动态演变的周期特性受到干扰。阀座流道后部的脱落空化伴有明显的三维漩涡结构,阀芯后沿的漩涡空化与附着空化通过耦合作用形成大尺寸汽泡结构,揭示了后沿下游稀疏分布的大尺寸空化结构的产生过程...

针对热塑性复合材料压机压制精度低、模具磨损严重等问题,在压机四角调平系统中采用双闭环控制策略,此时,内环的压力控制误差直接影响外环的位置同步控制精度。在大流量工况下,调平系统控制阀的阀口开度增加会导致压力控制误差增大,为进一步改善其综合控制性能,提出双阀并联压力控制方案。使用大通径流量补偿阀与小通径压力控制阀并联替换原有单个控制阀,分别对调平缸无杆腔的流量和压力进行控制,满足大流量工况的同时提高压力控制精度,进而提高位置同步控制精度,并搭建调平缸压力台架进行试验以验证双阀并联控制的有效性。结果表明,双阀控制下的压力误差比单阀减少0.5 MPa以上,且压制速度越大其性能优势更突出,为压机调平系统实现高速高精度同步控制提供有效参考。

针对电动重型叉车在轻载和重载举升时具有速度范围宽且蕴含丰富重力势能的特点,同时为避免单一大排量液压马达发电机在重载低速时对重力势能的回收效率较低的问题,提出一种基于双液压马达发电机的势能回收系统。所提出的势能回收系统包含2套液压马达发电机,依据操作手柄信号进行单/双液压马达发电机回收模式切换。讨论了举升油缸在带载下降时的工作模式决策规则和控制策略,并搭建了AMESim势能回收系统模型,对比分析了传统节流、单液压马达发电机、双液压马达发电机系统的举升油缸速度和无杆腔压力曲线,并通过样机试验验证了势能回收系统的节能性。试验结果表明,所提出的势能回收系统在大负载工况下具有较高的回收效率,可达74%;在不同货叉下降速度下,均可保持60%以上的回收效率。

由柔性材料制成的软体机械手不仅可以提高人机交互的安全性,而且对抓取对象也有一定的保护作用。设计了一种基于低成本3D打印技术的通用型负压软体机械手,该机械手主要由软体驱动器、手指和吸盘组成。软体驱动器提供动力,手指和吸盘用于抓取,且手指和吸盘既能独立又能组合工作。软体驱动器采用波纹管结构,并通过有限元仿真分析了不同结构参数对其收缩性能的影响。经过实验测试,在-0.05 MPa气压下,软体驱动器最大末端驱动力为22.53 N,最大收缩量为36.72 mm,软体机械手最大指尖力为4.86 N。实物抓取试验结果表明,该机械手能够抓取0~300 g范围内不同大小、形状和纹理的物体。

为了解决石油催化裂化中催化剂颗粒气体动力学难以进行实验的问题,采用基于大涡数值模拟(LES)的研究方法,在一定程度上克服了DNS法的超大计算量和RANS法的通用性小的缺点,对流场湍流有较高的仿真精度。利用工程常见的直管作为仿真对象,采用PFC-CCFD软件,对催化剂颗粒的运动和力学特征,气场的运动进行研究。分析仿真结果,得到管道内催化剂颗粒的速度分布、气场对颗粒的曳力、气场的运动状态、颗粒与颗粒的碰撞次数、颗粒和管壁的碰撞次数、颗粒动能的变化。通过PIV观测试验,研究颗粒运动轨迹,结合理论研究,揭示了管道内催化剂颗粒动力学特征。

针对柱塞泵压力脉动对液压挖掘机振动特性的影响,建立包含发动机、柱塞泵、回转平台、驾驶室在内的液压挖掘机整机的动力学模型。分析作用在液压挖掘机上的柱塞泵压力脉动激励、发动机激励、路面激励3种外激励特性,研究液压挖掘机在外激励作用下的振动性能,揭示柱塞泵压力脉动激励对液压挖掘机振动特性的影响机理,并通过试验进行验证。研究表明:当液压挖掘机处于定置回转、定置工作以及行走工况下,柱塞泵压力脉动激励将对液压挖掘机动态性能产生影响,而当液压挖掘机处于定置怠速工况下,柱塞泵压力脉动激励较小,此时其对液压挖掘机动态性的影响也较小。

为了提高基于机器学习的柱塞泵故障诊断效率,在柱塞泵故障5种状态振动信号基础上,提出基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)信号重构和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的柱塞泵故障诊断方法。对消噪信号进行LMD分解,将重构信号与原始信号的样本熵进行对比。通过相关系数法处理分解后的PF分量和原始振动信号,以低相关性的分量作为噪声信号,同时重构高相关性的分量。结果表明:每种状态重构信号和原始信号之间的相关系数都达到0.9以上,说明重构信号内已经含有原始信号主要信息。各状态重构信号样本熵形成了比原始信号样本熵更优的分布状态,说明LMD重构信号可以减弱噪声对故障特征提取造成的影响。200组样本中识别准确率高达99%,表明以SVM多类分类器可以获得较高的故障识别诊断准确率。相对于原始信号,LMD重构信号达到了更高的训练准确...