2018年第33卷第11期文章目次

刘彩霞 , 刘妮 , 殷小明 , 洪春芳

2018, 33(11):1.

[摘要](529) [HTML](0) [PDF 0.00 Byte](61)

摘要:
本文介绍了近十年国内外对于促进CO2水合物生成方法的研究概况。从物理法及添加剂法方面较全面的综述了国内外最新相关研究进展，对许多方法优缺点进行了阐述。发现多数实验将物理法和添加剂法相结合，物理法以机械搅拌为主，添加剂中目前使用最多的均有不同程度毒性、易燃性等问题。本文认为CO2水合物有大的发展可能，因此寻找更合理的物理促进方式及能够降低生成的条件，提高生成速率的环境友好型高效添加剂是未来研究的重要方向。

2 部分填充多孔介质圆管中强迫对流传热与熵产的理论研究

黄威 , 胡明启 , 杨昆 , 王嘉冰

2018, 33(11):8.

[摘要](205) [HTML](0) [PDF 0.00 Byte](61)

摘要:
为确定部分填充多孔介质圆管内传热最优的填充方式，对部分填充多孔介质圆管中的强迫对流传热开展研究。在圆管的外表面施加恒定热流，假设管内的流动和传热均处于充分发展段，分别采用达西-布林克曼模型和局部非热平衡模型描述管内流动与传热，获得管内速度场、温度分布、努塞尔数和熵产的解析解，重点讨论达西数、应力跳跃系数等相关参数对圆管中流动与综合换热性能的影响。结果表明：随着填充比的变化，部分填充多孔介质圆管中努塞尔数和熵产分别存在最大值和最小值。

3 涡旋膨胀机的热力学模型与试验验证

彭斌 , 李要红 , 赵生显

2018, 33(11):15.

[摘要](193) [HTML](0) [PDF 0.00 Byte](58)

摘要:
为研究涡旋膨胀机的性能并对其进行理论和实验分析，基于能量和质量平衡建立了热力学模型，在热力学模型中考虑了径向和切向泄漏，工质气体、涡旋盘和板之间的传热。通过求解热力学模型，得到了工作容积、压力、工作腔质量流量和功率。最后搭建了一个简单的涡旋膨胀机性能测试实验台。通过仿真和实测数据的比较，验证了所建立的热力学模型能够准确地描述涡旋膨胀机的整个进气、膨胀和排气过程。

4 叶轮五轴侧铣加工的铣削力预测计算研究

张家兴 , 赖喜德 , 严思杰

2018, 33(11):23.

[摘要](185) [HTML](0) [PDF 0.00 Byte](58)

摘要:
针对叶轮叶片等复杂曲面的半精加工或精加工过程的仿真需要预测铣削力，根据叶片铣削工艺规划，建立了锥度球头铣刀五轴侧铣加工叶片型面的刀轴运动和铣削力预测计算模型。结果表明：所建立的铣削力预测模型仿真计算结果与实验结果吻合度较高，基本满足实际加工过程中的铣削力预测要求。该模型可用于叶轮叶片或类似曲面的五轴侧铣加工过程的铣削力预测，为优化加工参数、提高加工效率等提供了仿真分析工具。

5 1 000 MW核电汽轮机低压内缸3D建模与轴封变形分析

梅子岳 , 郭亚楠 , 谢诞梅 , 黄祥君

2018, 33(11):28.

[摘要](159) [HTML](0) [PDF 0.00 Byte](54)

摘要:
对某1 000 MW核电汽轮机低压内缸进行了三维建模，并进行有限元分析，计算了稳定运行工况下，负荷、上下缸温差以及抽真空过程对轴封变形的影响。计算结果表明：在温度、压力的综合作用下，并受汽缸变形影响，轴封变形膨胀，向内倾斜。其中低压内缸内外压差是造成轴封向内倾斜的主要原因，同时上下缸温差也是造成轴封内倾的原因之一。汽缸受热膨胀会减轻轴封的向内倾斜程度。

6 1 000 MW超超临界ECBEST二次再热机组经济性分析

李冰天

2018, 33(11):36.

[摘要](207) [HTML](0) [PDF 0.00 Byte](62)

摘要:
基于常规的1 000 MW二次再热机组的设计方案，提出了取消高、中压缸抽汽，采用多级小汽轮机抽汽的双机回热循环（EC-BEST）系统的设计方案，并且通过EES仿真软件对不同工况下ECBEST系统与常规二次再热系统的抽汽过热度、小汽轮机流量、循环效率和汽轮机热耗率等指标进行对比。结果表明：采用EC-BEST系统可以有效降低抽汽过热度，减少加热器不可逆损失；降低汽轮机热耗约30 kJ/（kW·h），折合煤耗约1.1 g/（kW·h）（按照锅炉效率94%）；循环效率提高0.3%。因此，EC-BEST二次再热具有更高的经济性，是未来大容量高参数二次再热机组发展的一个良好方案。

7 基于反馈快速学习网的热力系统混合预测模型

唐立力 , 陈国彬 , 刘超 , 牛培峰

2018, 33(11):113.

[摘要](204) [HTML](0) [PDF 0.00 Byte](58)

摘要:
针对汽轮机机组功率难以精确计算的问题，提出一种热力系统混合预测模型以改善机组功率的计算精度。混合预测模型以热平衡方程为基本模型，以反馈快速学习网(feedback FLN,B-FLN)为补偿模型，将B-FLN的功率预测值作为热平衡方程功率计算值的补偿值。以某300 MW机组为研究对象，采用提出的混合预测模型对机组的功率进行预测，将其结果与热平衡方程计算值进行比较。仿真结果表明：混合模型输出功率误差小于±2 MW，降低了热平衡方程计算误差，为机组功率的可靠计算提供了一种新的解决思路。

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