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锂离子电池产热特性研究进展 被引量:5
1
作者 陈虎 熊辉 +1 位作者 厉运杰 李新峰 《储能科学与技术》 CAS CSCD 2019年第S01期49-55,共7页
锂离子电池产热特性直接影响着其实际应用中的性能(如容量、内阻和功率等)和热安全问题,一直是消费者最关心餉方面.为了更好地指导锂离子电池的设计和使用策略的制定,使其能够安全和高效地应用于生产和生活,深入研究锂离子电池在各种工... 锂离子电池产热特性直接影响着其实际应用中的性能(如容量、内阻和功率等)和热安全问题,一直是消费者最关心餉方面.为了更好地指导锂离子电池的设计和使用策略的制定,使其能够安全和高效地应用于生产和生活,深入研究锂离子电池在各种工况条件下的产热特性是十分重要和必须的.主要从实验手段和模型仿真方法两个方面来分别对锂离子电池热问题研究进展进行全面详细地总结和分析,并指出两种不同研究方法的优缺点.因此,在以后的研究中,科研工作者应该将实验手段和模型仿真方法结合起来研究锂离子电池的热问题. 展开更多
关键词 锂离子电池 产热 实验手段 模型仿真
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沼气池热传递过程研究进展 被引量:4
2
作者 罗涛 梅自力 +2 位作者 施国中 龙恩深 戴本林 《农机化研究》 北大核心 2015年第1期246-249,共4页
温度是沼气工程高效运行的关键,沼气发酵不仅要维持适宜的温度,还须保证温度的稳定性。为此,对沼气池热传递过程的相关研究进行分析介绍,主要包括沼气池发酵液温度的影响因素、发酵系统热流损失、增温方式和热传递模型研究,并指出增温... 温度是沼气工程高效运行的关键,沼气发酵不仅要维持适宜的温度,还须保证温度的稳定性。为此,对沼气池热传递过程的相关研究进行分析介绍,主要包括沼气池发酵液温度的影响因素、发酵系统热流损失、增温方式和热传递模型研究,并指出增温方式的选择应建立在正确的热过程分析基础上,建议进一步改进优化热传递模型,更好地指导沼气工程实施。 展开更多
关键词 温度 热环境 增温方式 热损失 数值分析 沼气池
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Changing Characteristics of Urban Heat Island Effect in Weihai City
3
作者 Di WANG Qianqian SUN Wenpeng XIN 《Meteorological and Environmental Research》 2023年第6期8-15,共8页
Based on the local climate zoning theory and the observation data of hourly temperature of 22 automatic weather stations from 2012 to 2021, K-means clustering algorithm was used to analyze the daily, monthly, seasonal... Based on the local climate zoning theory and the observation data of hourly temperature of 22 automatic weather stations from 2012 to 2021, K-means clustering algorithm was used to analyze the daily, monthly, seasonal, annual and spatial variation characteristics of urban heat island effect in Weihai City in the past 10 years. The results showed that in recent 10 years, the average urban heat island intensity was 1.24 ℃, showing a gradual weakening trend of -0.169 3 ℃/10 a;the summer average heat island intensity was 0.86 ℃, showing a gradual weakening trend of -0.047 5 ℃/10 a. The heat island intensity had obvious diurnal variation characteristics, that is, "it was weak in the day and strong at night". In terms of seasonal variation, heat island effect was the weakest in summer, stronger in spring and autumn, and the strongest in winter. The diurnal, seasonal and annual changes of heat island intensity showed a reverse trend to those of temperature. The high-value area of urban heat island was highly consistent with human residential activity areas and industrial and commercial intensive areas, and the extension trend of heat island intensity was the same as the direction of urban development and construction. The "cold island phenomenon" in some offshore areas was related to the geographical location, terrain and the southeast monsoon trend in summer. The adverse effects of urban heat island effect can be reduced by optimizing the types and distribution of vegetation communities, rationally planning and constructing urban water body, promoting green building materials and adjusting shape design, etc. 展开更多
关键词 Urban heat island effect Local climate zoning K-means clustering algorithm Automatic weather station
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热处理节能减排与清洁生产若干问题的探讨 被引量:3
4
作者 吴光治 《机械制造与自动化》 2010年第1期12-14,共3页
介绍了我国热处理的能耗和清洁生产状况,提出了热处理节能减排和清洁生产的若干技术途径。
关键词 热处理 节能减排 清洁生产 技术途径
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低谷储热负荷特征提取方法研究
5
作者 田坤 杨俊友 +2 位作者 韩子娇 王海鑫 唱一鸣 《东北电力技术》 2020年第6期13-17,25,共6页
蓄热式电采暖是提高风电消纳能力的重要手段。目前因为电网数据庞大且数据质量较差,传统单一方法对储热负荷不能进行准确提取,导致数据提取结果不精确,对进一步电采暖用户特性分析造成困难。针对上述问题,提出基于K-means聚类算法、K邻... 蓄热式电采暖是提高风电消纳能力的重要手段。目前因为电网数据庞大且数据质量较差,传统单一方法对储热负荷不能进行准确提取,导致数据提取结果不精确,对进一步电采暖用户特性分析造成困难。针对上述问题,提出基于K-means聚类算法、K邻近算法(KNN)、支持向量机(SVM) 3种算法相结合的电网储热负荷特征提取方法(KKS方法)。首先用K-means聚类,选取数据特征明显的数据作为训练集,然后用KNN和SVM进行训练,最后使用KNN和SVM对预处理过的数据进行提取,以提高对储热负荷数据质量提取的精确度,使储热负荷分析更加精确。以某省储热负荷为例,对比所提方法与传统方法,该方法提取结果比K-means、KNN、SVM单独使用分别多了32、16、24个用户数据,可知该方法提取准确度更高,显示出在负荷提取方面的优越性。 展开更多
关键词 储热 特征提取 KKS K-means KNN SVM
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K-Means算法在气象新媒体产品热度上的应用研究
6
作者 李亚玲 李涛 曹新彬 《大数据时代》 2018年第5期27-29,共3页
本文对气象新媒体中受众转发和评论里的关键词进行研究,运用k-means算法将这些关键词进行聚类,获取气象新媒体用户关心的关键词热度,从而为气象新媒体产品研发提供数据支撑。最后通过"川台天气"微博的产品热度分析验证该研究... 本文对气象新媒体中受众转发和评论里的关键词进行研究,运用k-means算法将这些关键词进行聚类,获取气象新媒体用户关心的关键词热度,从而为气象新媒体产品研发提供数据支撑。最后通过"川台天气"微博的产品热度分析验证该研究方法的可行性。 展开更多
关键词 气象新媒体 热度分析 聚类 K-means
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一种基于Heat Map的地理标签数据可视化表达的研究 被引量:21
7
作者 赵婷 华一新 +2 位作者 李响 李翔 杨飞 《测绘工程》 CSCD 2016年第6期28-32,共5页
地理标签数据是指蕴含在网页、照片、微博等信息媒介中的地理空间信息,其表现形式通常是经纬度坐标。通过分析地理标签数据的研究现状,对地理标签数据进行分类,并归纳地理标签数据具有属性数据非结构化、海量信息分布不均、强调位置相... 地理标签数据是指蕴含在网页、照片、微博等信息媒介中的地理空间信息,其表现形式通常是经纬度坐标。通过分析地理标签数据的研究现状,对地理标签数据进行分类,并归纳地理标签数据具有属性数据非结构化、海量信息分布不均、强调位置相对关系等特点。针对其中一个特点,通过对K-means算法进行改进,结合计算机图形学相关知识,利用热力图表达地理标签数据的分布特征。最后,通过与ArcGIS核密度图、散点图进行比较,得出该热力图算法具有表达效果明显、用户体验好等优点。 展开更多
关键词 地理标签数据 可视化 热力图 K-means聚类
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基于改进神经网络的热网短期热负荷预测 被引量:15
8
作者 李琦 周鹏 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第4期506-509,共4页
针对供热系统供热量和需热量不匹配的问题和节能降耗的需求,提出一种基于改进神经网络的供热系统短期热负荷滚动预测方法。该方法利用动态的K-均值聚类算法确定RBF神经网络的隐含层中心,以实现对聚类中心的个数优化选择,再利用递归正交... 针对供热系统供热量和需热量不匹配的问题和节能降耗的需求,提出一种基于改进神经网络的供热系统短期热负荷滚动预测方法。该方法利用动态的K-均值聚类算法确定RBF神经网络的隐含层中心,以实现对聚类中心的个数优化选择,再利用递归正交最小二乘法更新网络连接的权系数,训练RBF神经网络模型。每次预测时用实时数据更新一部分历史数据从而组成新的输入,再用训练模型预测下一时刻的热负荷,用于实现热网热负荷短期滚动预测。仿真结果表明,该方法与传统的神经网络预测方法相比,预测精度高,对热网系统短期热负荷具有良好的预测能力,能给热网控制器提供可靠的数据,使热网供热量和需求量相匹配,满足节能降耗的需求,具有一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 热负荷 动态K均值聚类 神经网络 递归最小二乘 短期滚动预测
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基于大数据分析的综合能源系统负荷特性聚类分析 被引量:4
9
作者 赵莎莎 朱雅魁 王悦 《电测与仪表》 北大核心 2023年第2期10-15,52,共7页
随着我国综合能源系统的迅速发展,用户侧出现越来越多的综合负荷尤其是电冷热耦合负荷,而针对冷热电负荷的耦合特性的研究极为重要,其决定了综合能源系统规划和运行是否科学合理。因此,将大数据分析法应用到冷热电综合负荷的耦合特性分... 随着我国综合能源系统的迅速发展,用户侧出现越来越多的综合负荷尤其是电冷热耦合负荷,而针对冷热电负荷的耦合特性的研究极为重要,其决定了综合能源系统规划和运行是否科学合理。因此,将大数据分析法应用到冷热电综合负荷的耦合特性分析中,建立了基于改进K-means算法的冷热电负荷耦合特性分析模型,该模型利用国外某高校实测综合能源系统相关真实数据,对学校用能负荷按照春夏秋冬四季进行合理聚类分析,以获得不同季节时段以及同一季节时段的用能负荷耦合特性,在此基础上,对该综合能源系统中电、冷综合需求响应的潜力进行研究。最后,通过仿真分析,结果表明文中方法能较好地深入挖掘该综合能源系统的用能耦合特性和需求响应潜力,为制定合理的综合需求响应方案提供有力数据支撑。 展开更多
关键词 冷热电负荷 类聚分析 耦合特性 综合能源系统 K-means算法
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一种融合叶绿素荧光技术与可见-近红外光谱的番茄幼苗热胁迫无损检测方法
10
作者 魏子朝 卢苗 +6 位作者 雷文晔 王浩宇 魏子渊 高攀 王东 陈煦 胡瑾 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1613-1619,共7页
全球气温上升导致高温天气频发,番茄作为温度敏感型植物更易发生热胁迫,最终导致产量损失。在植物热胁迫检测中,温度通常被用作标定其受胁迫程度的依据,但由于不同植株个体的耐热性和自身健康状态存在差异,同一温度下的植株可能会产生... 全球气温上升导致高温天气频发,番茄作为温度敏感型植物更易发生热胁迫,最终导致产量损失。在植物热胁迫检测中,温度通常被用作标定其受胁迫程度的依据,但由于不同植株个体的耐热性和自身健康状态存在差异,同一温度下的植株可能会产生不同程度热胁迫症状,以温度来标定热胁迫状态可能会导致误判。以番茄幼苗为研究对象,提出了一种融合叶绿素荧光技术与可见-近红外光谱的番茄幼苗热迫胁程度快速分类方法,以提高对番茄热胁迫程度评估的准确性。采集了对照组植株和热胁迫植株的叶绿素荧光参数与可见-近红外光谱数据,以叶绿素荧光参数为热胁迫评价指标,结合k-means++聚类算法评估了番茄幼苗受热胁迫影响的严重程度,通过对标定后样本的叶绿素荧光参数和植物逆境胁迫相关生理量进行分析,验证了标定结果的合理性。以聚类模型输出为依据对光谱数据进行标定,采用3种预处理方法及其组合,结合3种特征波长提取算法对光谱数据进行处理,获得了6个与样本热胁迫程度相关的特征波段。最后以6个特征波段为输入,热胁迫程度为输出,基于4种机器学习算法构建分类模型,实现了对样本热胁迫程度的分类。结果表明:样本叶绿素荧光参数F_(v)/F_(m),F_(v)/F_(o),NPQ,Y(NPQ)和Y(NO)与其胁迫状态存在显著的中高度相关,依据以上参数将所有样本标记为无胁迫,轻度热胁迫和重度热胁迫三类。三类样本的叶绿素荧光参数、丙二醛(MDA)含量以及光合色素含量均表现出了组间显著差异,聚类结果合理。基于聚类结果对光谱数据进行标定,根据标定结果提取光谱特征波长,99%以上的冗余特征被消除,进一步筛选获得了6个用建立分类模型的特征波长。在建立的4个模型中,线性判别分析(LDA)模型具有最优性能,其测试集分类准确率为92.45%,F1分数为0.9291,AUC为0.9780。结果表明 展开更多
关键词 热胁迫 叶绿素荧光 k-means++算法 可见-近红外光谱 分类模型
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基于改进沙猫群算法优化CNN-BiLSTM的热负荷预测
11
作者 王耀辉 薛贵军 赵广昊 《现代电子技术》 北大核心 2024年第14期20-29,共10页
针对传统热负荷预测精度不高、无法满足换热站及热网优化调控需求的问题,提出一种VMD-ISCSO-CNN-BiLSTM的热负荷预测模型。首先,利用变分模态分解(VMD)对原始供热负荷数据进行降噪处理,降低数据的不稳定性;其次,由K-means算法改进种群... 针对传统热负荷预测精度不高、无法满足换热站及热网优化调控需求的问题,提出一种VMD-ISCSO-CNN-BiLSTM的热负荷预测模型。首先,利用变分模态分解(VMD)对原始供热负荷数据进行降噪处理,降低数据的不稳定性;其次,由K-means算法改进种群初始化,由演变机制改进寻优能力和由变异机制改进跳出局部最优能力,利用改进沙猫群算法(ISCSO)对卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)超参数进行寻优,建立热负荷预测模型;最后通过实例进行分析。结果表明,数据降噪后模型预测精度更高,R^(2)提升1.1%;由ISCSO优化的模型比其他算法优化的模型预测效果更好,拟合度达到99.4%;VMD-ISCSO-CNN-BiLSTM的组合预测模型相较于单一模型,RMSE降低18.5%,MAE降低13.8%,R^(2)提升15.8%,并有更好的拟合度,泛化性强,满足工程实际要求。 展开更多
关键词 热负荷预测 卷积神经网络 双向长短期记忆神经网络 改进沙猫群算法 变分模态分解(VMD) K-means算法 演变机制 变异机制
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汽轮机热耗率多模型建模方法研究 被引量:7
12
作者 牛培峰 刘超 +3 位作者 李国强 马云飞 陈贵林 张先臣 《计量学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期251-255,共5页
针对汽轮机热耗率难以准确计算的问题,提出了核模糊C均值与混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机(LS—SVM)的汽轮机热耗率多模型建模方法,用来计算不同工况下的热耗率。该方法利用核模糊C均值算法对热耗率数据聚类,采用5折交叉验证... 针对汽轮机热耗率难以准确计算的问题,提出了核模糊C均值与混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机(LS—SVM)的汽轮机热耗率多模型建模方法,用来计算不同工况下的热耗率。该方法利用核模糊C均值算法对热耗率数据聚类,采用5折交叉验证平均误差作为LS—SVM参数选择的适应度值,利用混合蛙跳算法优化参数并建立局部模型,采用开关切换得到模型输出,以此实现热耗率的多模型建模。与单一的LS—SVM模型和BP网络热耗率预测模型比较,结果表明该多模型方法有更高的预测精确和更好的泛化能力,能更准确地计算汽轮机热耗率。 展开更多
关键词 计量学 汽轮机热耗率 混合蛙跳算法 多模型建模 最小二乘支持向量机 核模糊c均值
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基于电厂工况划分的模糊C-均值聚类算法研究 被引量:6
13
作者 王惠杰 李鑫鑫 +1 位作者 许小刚 王品 《电力科学与工程》 2016年第11期55-59,共5页
火电机组在运行过程中产生大量的历史数据,而目前所使用数据分析方法仅仅对这些历史数据进行简单的分类和统计,并不能对这些数据所隐含的规律进行挖掘。利用相关性分析对某电厂的实时数据进行研究,从大量的机组运行参数中筛选出对机组... 火电机组在运行过程中产生大量的历史数据,而目前所使用数据分析方法仅仅对这些历史数据进行简单的分类和统计,并不能对这些数据所隐含的规律进行挖掘。利用相关性分析对某电厂的实时数据进行研究,从大量的机组运行参数中筛选出对机组能耗影响较大的重要参数:负荷、循环水入口温度、主蒸汽温度、再热蒸汽温度、主蒸汽压力、循环水流量。然后,介绍了模糊C-均值聚类算法的相关理论及其应用,利用此方法对以上6个参数进行工况划分。实际应用结果表明,在对电厂大量实时进行数据聚类和合理工况划分过程中,模糊C-均值聚类算法起到一定作用,并且对优化运行和机组节能优化有重大的意义。 展开更多
关键词 热耗率 相关系数 工况划分 模糊C-均值聚类
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基于K-means聚类的热计量用户负荷特性及行为节能分析 被引量:5
14
作者 马文辉 王智金 《建筑节能》 CAS 2019年第5期31-34,共4页
采暖建筑进行热计量改造后,用户可以根据热需求进行室内温度控制和调节,由于用户设定室内温度不同,从而形成不同的热负荷特性。根据热计量用户用热负荷作为分析依据,通过采集热用户室内温度、设定温度、耗热量、开启及断开时间等数据,采... 采暖建筑进行热计量改造后,用户可以根据热需求进行室内温度控制和调节,由于用户设定室内温度不同,从而形成不同的热负荷特性。根据热计量用户用热负荷作为分析依据,通过采集热用户室内温度、设定温度、耗热量、开启及断开时间等数据,采用K-means算法对数据进行聚类,以此获取热计量用户负荷特性。利用聚类结果及居住位置对热用户的行为节能进行分析,得出不同居住位置用户室温、设定温度以及热负荷规律,为用户按需用热、热力公司按需供热提供参考,为合理地开展采暖建筑节能起到促进作用。 展开更多
关键词 热计量 K-means聚类 负荷特性 室内温度 行为节能
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结合拓扑持续性和热扩散理论的3维模型分割 被引量:4
15
作者 杨军 张鹏 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期887-895,共9页
目的针对已有的3维模型分割方法人为设定过多参数的问题,提出了一种基于拓扑持续性和热亲和度矩阵的3维模型分割方法,只需给定分割部件数即可自动完成分割。方法首先通过拓扑持续性处理3维模型的热核签名,选取生存期最长的几个特征点作... 目的针对已有的3维模型分割方法人为设定过多参数的问题,提出了一种基于拓扑持续性和热亲和度矩阵的3维模型分割方法,只需给定分割部件数即可自动完成分割。方法首先通过拓扑持续性处理3维模型的热核签名,选取生存期最长的几个特征点作为模型被分割部件的显著特征点,对于模型躯干等无法通过生长周期选取特征点的部件,则选取热核签名的最小值所对应的顶点作为显著特征点,从而获得模型的初始聚类中心;然后使用不同的扩散时间所对应的热亲和度矩阵进行k-means聚类,并根据聚类中心的偏移距离等参数筛选聚类结果,从而获得3维模型的分割结果。结果选取人体模型进行分割实验,并与其他方法进行对比分析。结果表明,所提出的热亲和度的计算时间明显优于常用的测地距离和幂指数核;相比基于拓扑持续性和基于测地距离的聚类,本文方法可以正确分割模型的各个部件并获得恰当的分割边界。此外,本文方法针对姿态不同的同一非刚体3维模型可以取得一致性的分割结果,而且对模型表面噪声具有较好的鲁棒性。结论和已有方法相比,本文的基于拓扑持续性和热亲和度矩阵的3维模型分割方法可以在给定分割部件的前提下自动选定聚类中心并获得恰当的分割边界,并广泛适用于常见动物模型的分割。 展开更多
关键词 3维模型 分割 拓扑持续性 热亲和度矩阵 K-均值聚类 热核签名
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基于IKHCMAC神经网络的建筑冷/热负荷预测研究 被引量:4
16
作者 邹明君 丁绪东 +1 位作者 吴盼红 段培永 《山东建筑大学学报》 2018年第1期46-50,共5页
随着能源危机的爆发,建筑节能已成为我国可持续发展战略的重要组成部分,研究一种精准有效的建筑负荷预测方法是实现建筑供能系统的节能优化运行的重要基础。文章基于人工神经网络研究了一种建筑冷/热负荷智能预测新方法,采用改进的HCMA... 随着能源危机的爆发,建筑节能已成为我国可持续发展战略的重要组成部分,研究一种精准有效的建筑负荷预测方法是实现建筑供能系统的节能优化运行的重要基础。文章基于人工神经网络研究了一种建筑冷/热负荷智能预测新方法,采用改进的HCMAC神经网络作为预测模型,将粒子群优化与K-means聚类算法相结合,构建了一种新型的IKHCMAC神经网络预测模型,并借助TRNSYS模拟实验平台获得实验数据,与基于Kmeans聚类算法的HCMAC神经网络模型(KHCMAC)及经典IHCMAC神经网络模型相比较。结果表明:IHCMAC神经网络模型的迭代次数最高,收敛速度较慢,IKHCMAC神经网络模型较IHCMAC模型相比,迭代次数降低了75.86%,收敛速度更快;IKHCMAC模型的训练误差为0.29,在3种模型的训练误差中最小,IKHCMAC神经网络模型的学习精度更高;与IHCMAC模型相比,KHCMAC模型的泛化误差较之降低了26.67%,而IKHCMAC模型较之降低了93.33%,其泛化能力更强。 展开更多
关键词 建筑冷/热负荷 HCMAC神经网络 IKHCMAC神经网络 K-means聚类
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基于K均值聚类算法的换热站负荷分类及节能分析 被引量:2
17
作者 马文辉 《节能》 2020年第10期59-61,共3页
在阐述换热站负荷分类重要性的基础上,以换热站每日耗热量为基本特征,提出了基于K均值算法的换热站负荷分类模型。对90个换热站按照普暖和地暖进行聚类分析,得出不同类型的换热站负荷,并根据同聚类类别和不同同聚类类别对各换热站进行... 在阐述换热站负荷分类重要性的基础上,以换热站每日耗热量为基本特征,提出了基于K均值算法的换热站负荷分类模型。对90个换热站按照普暖和地暖进行聚类分析,得出不同类型的换热站负荷,并根据同聚类类别和不同同聚类类别对各换热站进行节能分析,结果表明对换热站负荷进行聚类分析具有一定的理论和应用价值。 展开更多
关键词 换热站 K均值聚类 耗热量 节能
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换热器产品管子管板焊前定位方式探讨 被引量:2
18
作者 李翔 彭云杰 于瑛琦 《锅炉制造》 2013年第3期60-62,共3页
本文简要介绍换热器产品中管子管板焊前两种基本的定位方式。通过对比、分析两种定位方式的优缺点,并结合实际生产数据验证结论,为同类产品定位方式的选择提供参考。
关键词 管子管板焊接 定位方式 优缺点 参考
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模具淬火变形的原因分析及校正方法 被引量:1
19
作者 林朝平 《煤矿机械》 北大核心 2008年第10期93-95,共3页
通过模具淬火变形原因分析,可知变形主要由热应力、组织应力与相变变形所致。提出相关改善措施:改善预备热处理,优化淬火方法与淬火工艺参数以及增加深冷处理等,并提出改善与控制淬火变形的热校正方法,提高模具的加工精度和制造质量。
关键词 淬火变形 热应力 组织应力 热校正方法 模具
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正交椭圆螺旋盘管换热器的总传热系数 被引量:1
20
作者 杨伟 《黑龙江科技学院学报》 CAS 2005年第5期288-290,共3页
总传热系数是换热器的重要设计参数。对正交椭圆螺旋盘管换热器而言,传统公式计算出的总传热系数理论值不能满足设计要求。根据热工实验数据,提出了新式强化传热换热器总传热系数实用计算公式。测试结果表明,计算值能够满足设计要求。
关键词 总传热系数 热工测试 水流速
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