【摘 要】
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轴流泵在最优工况流量点的两侧效率下降快,在小流量工况时流量-扬程曲线还存在马鞍形的不稳定流量区域.针对此问题为轴流泵设计了一种双层流道结构,此结构在几何上表现为在靠近轮毂侧从紧临叶轮出口边起延伸至后导叶体内增加了一个筒形隔板.以此内筒和导叶轮毂的间距与导叶流道宽度的比值λ作为变量几何参数,研究了不同几何参数对轴流泵外特性及内部流场的影响.研究结果表明:叶轮出口后的双层流道结构能够在不稳定流量区域提高扬程、减小流量-扬程曲线的正斜率,扩大安全运行流量范围.在大于设计流量时,双层流道减少了导叶后流道近外壁区域
【机 构】
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合肥工业大学机械工程学院,合肥230009;南京信息工程大学环境科学与工程学院,南京210044;江苏大学流体机械工程技术研究中心,镇江212013;扬州大学水利科学与工程学院,扬州225009
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轴流泵在最优工况流量点的两侧效率下降快,在小流量工况时流量-扬程曲线还存在马鞍形的不稳定流量区域.针对此问题为轴流泵设计了一种双层流道结构,此结构在几何上表现为在靠近轮毂侧从紧临叶轮出口边起延伸至后导叶体内增加了一个筒形隔板.以此内筒和导叶轮毂的间距与导叶流道宽度的比值λ作为变量几何参数,研究了不同几何参数对轴流泵外特性及内部流场的影响.研究结果表明:叶轮出口后的双层流道结构能够在不稳定流量区域提高扬程、减小流量-扬程曲线的正斜率,扩大安全运行流量范围.在大于设计流量时,双层流道减少了导叶后流道近外壁区域的流动分离,显著提升了扬程.通过对比分析λ为1/3、1/4和1/5时的计算结果,发现双层流道在λ=1/3时扬程提升效果最佳,3种间距的扬程差别在4％以内.
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作物长势是粮食产量估测与预测的主要信息源,随着高时空分辨率遥感数据的不断出现,遥感数据已呈现出明显的大数据特征,以深度学习为基础的作物长势监测和产量估测已成为指导农业生产的重要手段之一.本文通过总结深度学习模型样本以及模型结构的发展历程,概括了深度学习在区域尺度的研究现状,其中从样本构建和样本扩充两方面概述了模型样本,从卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其优化结构和模型可解释性总结了深度学习模型结构的进展;随后从无人机平台和卫星平台两方面阐述了田块尺度国内外作物长势监测和产量估测研究的最新进
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