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题名叶片加工误差对压气机性能的影响
被引量：18
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作者
程超
吴宝海
郑海
高丽敏
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机构
西北工业大学机电学院
西北工业大学动力与能源学院
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出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期23-33,共11页
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基金
国家科技重大专项(2015ZX04001202)
陕西省重点研发计划(2018ZDXM-GY-063)
中央高校基本科研业务费专项资金(31020190505003)。
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文摘
在压气机三维动叶片结构参数中,叶型的前缘角、后缘角、前后缘形状、弦长、厚度、不同叶高位置这6个典型参数同时受加工误差影响,对压气机性能影响较大。为找出叶片加工误差对压气机性能的影响规律,对某跨声速压气机转子叶片的加工误差进行了研究,针对加工误差引起的上述6个典型结构参数变化,归纳出3个加工水平,并采用正交实验法设计出27个样本,通过数值计算对所有样本的性能进行对比分析。结果表明这6个典型结构参数的加工误差综合作用对压气机的总压比、效率、流量影响较大,增加的最大量分别为2.02%、1.47%、1.87%,减小的最大量分别为-0.87%、-1.42%、-0.88%,极差分析表明影响效率的主要参数为前缘角误差、厚度误差,影响总压比的主要参数为前后缘形状、厚度误差、不同叶高位置,影响流量的主要参数为前缘角误差、前后缘形状,回归线性分析证实压气机效率、流量的变化与上述典型参数的加工误差综合作用成线性关系。
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关键词
三维动叶片
加工误差
压气机性能
正交实验法
极差分析
回归线性分析
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Keywords
three-dimensional rotating blade
machining error
compressor performance
orthogonal experimental method
range analysis
regression linear analysis
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分类号
V231.3
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名杏鲍菇多糖的提取
被引量：7
- 2
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作者
李志洲
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机构
陕西理工学院化学与环境科学学院
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出处
《食品与发酵工业》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期154-158,共5页
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基金
陕西省教育厅科研资助项目(11JK0596)
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文摘
采用回归正交实验优化了杏鲍菇中多糖的微波辅助提取工艺条件;在单因素实验基础上根据Box-Be-hnken中心组合实验设计原理,进行4因素3水平二次回归正交实验,依据二次回归线性分析确定各工艺条件的影响因素。结果表明:杏鲍菇子实体多糖提取的适宜工艺条件为提取温度76℃,提取时间12 min,料液比1∶35,微波功率700W,提取2次,在此条件下杏鲍菇多糖的得率可达11.80%。
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关键词
杏鲍菇
多糖
微波提取
二次回归线性分析法
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Keywords
Pleurotus eryngii
polysaccharides
microwave-assisted extraction
quadric regression linear analysis methodology
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分类号
TQ461
[化学工程—制药化工]
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题名多维意象信息驱动的产品色彩感性设计研究
被引量：2
- 3
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作者
吴天宇
赵祎乾
李亚军
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机构
南京理工大学设计艺术与传媒学院
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出处
《艺术百家》
CSSCI
北大核心
2022年第5期152-159,共8页
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基金
国家社会科学基金资助项目(项目编号:16BSH127)
江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(项目编号:KYCX19_0277)阶段性成果之一。
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文摘
为实现符合用户多维感性意象审美需求的产品色彩设计,我们提出一套基于用户多维意象感知的产品色彩感性设计方法,并以扫地机器人为例,进行实践验证。研究表明,在产品色彩感性设计中应设定科学合理的研究路径,而多元线性回归分析方法的引入,可客观衡量用户多维意象信息与各色彩指标之间的映射关系。这种设计方法有助于设计师进一步精确提取符合用户感性偏好的色彩设计要素,保障配色设计方案的可行性与实用性。
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关键词
多维意象
产品色彩
感性设计
多元线性回归分析
小家电
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Keywords
Multi-dimensional Perceptual Image
Product Color
Kansei Design
Multiple regression linear analysis
Small Home Appliances
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分类号
J504
[艺术—艺术设计]
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题名G品牌买手采购决策模型研究
被引量：2
- 4
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作者
万艳敏
付莹
金紫嫣
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机构
东华大学服装与艺术设计学院
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出处
《丝绸》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期43-47,共5页
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文摘
以G品牌为研究对象,从采购产品特征这一全新角度出发,在解析其品牌公司架构买手流程的基础上,细分G品牌货品的产品属性影响因子和非产品属性影响因子。选择季节、LOGO、功能、尺寸、价格、材质和颜色7项采购货品的产品属性影响因子为自变量,采用时间序列预测与多元回归线性分析法对G品牌2011—2015年度5年10个季度数据的处理,建立买手采购在数量、金额和款式方面的决策模型。研究具有专业前瞻性,对各类品牌买手采购决策研究具有指导与参考价值。
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关键词
G品牌
买手采购
影响因子
采购决策模型
时间序列预测
多元回归线性分析
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Keywords
G brand
buyer purchase
impact factor
purchasing decision model
Time series prediction
Multiple regression linear analysis
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分类号
TS941.1
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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