杨振宇
- 作品数:9 被引量:3H指数:1
- 供职机构:华北电力大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域:机械工程自动化与计算机技术经济管理动力工程及工程热物理更多>>
- 超临界二氧化碳循环离心压缩机性能与流场分析被引量:1
- 2023年
- 压缩机是超临界二氧化碳(S-CO_(2))布雷顿循环的核心部件之一。本文以多级回热过程的热力学分析为基础,完善适用于S-CO_(2)Brayton循环热力设计,为不同循环结构的压缩机选择等熵效率合理适用范围。通过对叶轮内部流场模拟,分析压缩机性能,发现本文设计的叶轮模型在转速60000 r/min时具有最高的等熵效率。存在一个最佳的进口温度和压力使叶轮内的低温低压区域最小。随着流量和转速的增加,相变或冷凝区域范围会进一步增加,为超临界二氧化碳离心压缩机内部流场数值模拟的准确性和S-CO_(2)循环机组中压缩机的初步设计提供参考。
- 张磊董铮杨振宇孙恩慧
- 关键词:超临界二氧化碳离心压缩机
- 超临界CO2离心压缩机的能量损失机制与设计研究
- 杨振宇
- 异步电机教学演示装置
- 一种异步电机教学演示装置,包括前端盖(1),定子(2),引线(3),转子(4),后端盖(5)和转轴(6),转轴(6)上除设置有转子(4)外,还设置有同步指示器(7),并且前端盖(1)为具有少量辐条结构或透明的端盖,这样从...
- 任芝杨振宇
- 文献传递
- 超临界二氧化碳离心压缩机设计及性能预测被引量:3
- 2023年
- 离心压缩机是超临界二氧化碳(S-CO_(2))循环系统中的关键部件之一,对系统的效率和稳定运行起决定性作用。区别于传统空气工质压缩机,S-CO_(2)工质的独特物性使得压缩机内部流场更为复杂;基于空气物性特点建立的损失模型也需要做针对性的修正以满足S-CO_(2)离心压缩机的性能预测要求,因此需要数值模拟研究探明压缩机内部流场特性,以此对压缩机性能预测方法做相应的改进。首先开展压缩机一维气动参数设计,并在一维设计参数的基础上建立三维模型,分析压缩机内部流场特点,发现分流叶片对内部流场有较大影响,同时变工况下叶轮内部流场发生改变也会引起出口气流角的变化,基于此,对压缩机非设计工况下滑移因子和计算叶片数进行修正,同时改进表面摩擦系数以预测压缩机的非设计工况性能。数值模拟结果表明,改进后模型的预测误差显著降低,非设计工况下平均效率误差从2.03%下降到0.16%。
- 孙恩慧杨振宇廖凯龙张磊安光耀李永毅
- 关键词:超临界二氧化碳离心压缩机数值模拟
- 一种脉冲激光装置
- 一种脉冲激光装置,包括第一脉冲激光器和第二脉冲激光器,分别位于第一脉冲激光器出光口处的第一机械式开关和位于第二脉冲激光器出光口处的第二机械式开关,还包括分别与第一脉冲激光器和第二脉冲激光器以及第一机械式开关和第二机械式开...
- 任芝杨振宇
- 文献传递
- 洛阳市电网建设项目安全风险管理研究
- 随着近年来我国经济社会的发展,国家越来越重视基础设施建设项目,并对其投入了大量的人力和物力,而作为基础设施建设的重要环节——电网建设项目也逐渐增多。电网建设项目历来有投资高、技术要求严格、工程量大的特点,故项目建设中存在...
- 杨振宇
- 关键词:项目建设安全管理
- 文献传递
- 异步电机教学演示装置
- 一种异步电机教学演示装置,包括前端盖(1),定子(2),引线(3),转子(4),后端盖(5)和转轴(6),转轴(6)上除设置有转子(4)外,还设置有同步指示器(7),并且前端盖(1)为具有少量辐条结构或透明的端盖,这样从...
- 任芝杨振宇
- 文献传递
- 基于多通道交叉注意力融合的三维目标检测算法
- 2024年
- 针对现有单阶段三维目标检测算法对点云下采样特征利用方式单一、特征对长程上下文信息的聚合程度无法满足算法性能提升需求的问题,本文提出了基于多通道交叉注意力融合的单阶段三维目标检测算法。首先,设计通道交叉注意力模块用于融合下采样特征,可基于交叉注意力机制在通道层面上增强多尺度特征对不同感受野下长程空间信息的表达能力;然后,提出级联特征激励模块,结合原始下采样特征对通道交叉注意力加权特征进行级联激励,提升算法对关键空间特征的学习能力。在公共自动驾驶数据集KITTI上进行了大量实验并与主流算法对比,本文算法作为单阶段目标检测算法,在车辆类别3个难度级别上的检测准确率分别为91.34%、79.85%和75.98%,较基线算法分别提升了4.83%、3.26%和3.32%。实验结果证明了本文算法及所提模块在三维目标检测任务上的有效性和先进性。
- 鲁斌鲁斌孙洋杨振宇王明晗
- 关键词:三维点云自动驾驶激光雷达
- 一种高效3D目标检测方法、装置、终端和存储介质
- 本发明公开了一种高效3D目标检测方法、装置、终端和存储介质,该方法包括:获取待检测目标的点云数据训练集;基于所述待检测目标的点云数据训练集,利用HRNet网络结构,采用分层细化和动态样本分配的方式,对所述待检测目标的点云...
- 鲁斌孙洋杨振宇陈娟