基于流场特性的管内检测机器人的外形优选研究

管道内检测机器人的结构形状是影响其运动学、动力学特性的关键因素,在机器人设计中占有重要地位。在合理提出一些基本假设后,用二阶迎风差分格式离散管道内检测机器人附近流场的控制方程,并用SIMPLE算法求解,得到了7种不同形状的管道内检测机器人所受的差压驱动力及其周围的流场信息,并对这几种结构的CFD特性作了比较。最后综合空化条件、驱动力、腔内有效体积和加工难度等因素,确定了上游半球形结构为设计形状。     

油品管输带电问题

以油品管输带电问题为专题,参考大量国外文献,结合笔者近年的研究,以便于石油储运工程技术人员掌握、应用和研究为目的,阐明油流带电的原因是油品与管壁接触后产生双电层,油流带走扩散层中的电荷形成冲动电流;论述冲动电流大小与油品物性、管道结构、油流速度等因素的关系;指出金属管道接地可消除管壁电荷、防止电荷聚积,但不能导走油流里的电荷;说明绝缘管道的要害是管壁会聚积电荷,可能导致刷形放电和击穿放电,缩短管子寿命,危及管输安全。     

紊流时输油管道油流静电带电计算研究

对紊流条件下输油管道内油流静电带电的计算进行了研究。在合理简化紊流扩散系数和油流速度的基础上,推导出油内有关油流带电的电荷输运方程的解析解,并且根据该解析解导出了冲流电流计算公式。该计算公式同时适用于所有电导率范围内液体介质冲流电流的计算。最后利用文中推出的计算公式对一实验油道的油流带电进行了计算,结果显示公式得到的值和实验值非常吻合。     

光伏发电系统蓄电池SOC预测技术研究

准确且可靠地获得蓄电池的SOC值是电池管理系统首要任务。由于SOC受许多因素如环境温度、充放电次数、电池老化等因数的影响，采用传统的SOC预测技术很难得到理想的效果。本文描述了一种采用神经网络和模糊逻辑推理的SOC预测方法。在该方法中，通过建立神经网络模型把蓄电池不同放电电流下的端电压修正为相同SOC下放电电流为I20时的端电压U20，然后采用模糊逻辑推理，对U20和环境温度T进行模糊推得得出蓄电池SOC值。经仿真证明了该方法能够准确且可靠地获得蓄电池的SOC预测值。