简介：燃煤锅炉是复杂的多变量系统，其飞灰的含碳量形成机理复杂，不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大，测试工况有限等缺点；燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量，其相互耦合，导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱，应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性，因此，人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据，采用3层BP（backpropagation）神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证，该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0．19％～0．50％，预测效果良好。测试结果表明，建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据，也能够较好的逼近非验证样本数据，具有良好的泛化能力。

简介：柴油废气重整是将柴油机废气和水蒸气以及柴油蒸汽在高温低压的条件下发生催化反应生成富氢混合气的过程。本文利用CHEMKIN软件建立柴油废气重整化学动力学模型,利用正庚烷代替柴油成分,模拟研究了重整过程的正庚烷的消耗情况和氢气生成情况,通过敏感性分析和生成速率分析得出对正庚烷和氢气反应影响较大的基元反应和典型消耗/生成路径以及适宜反应的温度条件。

简介：针对汽车在行驶过程中出现水温过高，有些情况甚至出现水温接近红线并报警的问题，利用模拟仿真技术对汽车冷却系统进行研究分析，确认故障并通过试验验证优化效果。

简介：以流化床装置中煤焦油化学链热裂解制取炭黑条件为参照，进行了煤焦油化学链热裂解制炭黑反应的数值计算。对比分析了不同载氧体类型以及同一载氧体不同掺混比例下的炭黑收率和能量利用率。结果表明：采用Fe／A1复合载氧体时与其他载氧体相比，炭黑收率更高，并且能达到较高的能量利用效率；Fe／Ni复合载氧体更适用于气化。虽然模拟结果与实验数据有所偏差，但模拟结果对煤焦油化学链热裂解制炭黑反应工况的优化具有参考作用。