点阵结构板传热特性及热力耦合性能研究
发布时间:2021-02-06 03:06
点阵结构板是一种新型轻质、高强板材,当结构有隔热/散热需求时,可通过可设计性,实现结构隔热/散热的目的。其关键在于,结构的传热能力是否能满足现有的热载需求,进而是否需要对结构进行隔热/散热设计。因此,需要对结构的传热能力进行评价。热载荷的存在,会影响到结构的承载能力,即需要对结构的热力耦合性能进行分析。调整结构热力耦合性能的直接方法是改变结构设计参数,设计参数的改变势必会导致结构的重量发生改变。为此本文针对点阵结构板的传热性能、热力耦合性能以及如何选取设计参数从而保证结构达到轻质、承热承载的目的,做了以下工作:(1)对结构的传热能力进行了评价将结构传热形式类比于三层平壁的一维导热问题,使用等效导热系数作为衡量结构传热能力大小的参数。对于中间层来说,存在金属杆件导热、内部空间辐射传热、空气与内部表面的自然对流传热,由于内部自然对流传热数值很低,忽略内部自然对流传热的影响。为此,可将杆件导热和辐射传热假设为“并联”关系,以此为基础,对点阵结构板的等效导热系数进行了推导。然后,使用数值模拟的方法,选取具有代表性设计参数的结构,对结构的等效导热系数进行了计算,并与公式的结果进行了对比分析。(2...
【文章来源】:北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:108 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图1-1常见的点阵结构板??
图1-2点阵结构板示意图??Fi.?1-2?Diaram?of?lattice?structurallate??
图1-4锥形点阵结构板??Fig.?1-4?Schematic?diagram?of?the?pyramidal?lattice??
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于BP神经网络的圆形孔缝耦合截面预测[J]. 祝磊,刘强,赵翔,闫丽萍,周海京. 强激光与粒子束. 2019(03)
[2]基于BP神经网络的直接空冷凝汽器出口风温预测[J]. 白建云,孟新雨,雷秀军,苑文鑫,任岐. 工业仪表与自动化装置. 2019(02)
[3]基于BP神经网络的集输-立管系统气液两相流流量测量[J]. 匡世才,王武强,周宏亮. 热能动力工程. 2019(04)
[4]粒子群优化BP神经网络在甲烷检测中的应用[J]. 王志芳,王书涛,王贵川. 光子学报. 2019(04)
[5]基于Keras深度学习框架下BP神经网络的热轧带钢力学性能预测[J]. 马湧,王晓鹏,马莎莎. 冶金自动化. 2019(02)
[6]三维点阵结构等效热分析与优化方法[J]. 邓昊宇,王春洁. 北京航空航天大学学报. 2019(06)
[7]利用Keras构建神经网络在空气质量预测中的应用[J]. 许治国. 环境监控与预警. 2018(05)
[8]基于BP神经网络的人工盐渍土冻胀预测研究[J]. 王彦虎,王旭,杨楠,王跃武,张延杰. 路基工程. 2018(02)
[9]轻质点阵夹芯板热屈曲的实验研究[J]. 励争,周洁,李冰,刘咏泉,苏先樾. 实验力学. 2018(02)
[10]考虑辐射效应金属蜂窝夹芯板传热性能的数值模拟分析[J]. 吴一昊,王天舒. 材料导报. 2016(S1)
博士论文
[1]多功能复合点阵夹芯结构主动换热及优化设计[D]. 高亮.哈尔滨工业大学 2014
[2]可重复使用运载器热防护系统热/力耦合数值计算研究[D]. 马玉娥.西北工业大学 2006
硕士论文
[1]基于深度学习的城市车辆交通流量分析算法研究[D]. 陈士举.河北科技大学 2019
[2]基于深度学习的人群情感分析[D]. 张文静.南京邮电大学 2018
[3]基于深度学习的双模态情感识别[D]. 袁亮.南京邮电大学 2018
[4]增材制造含流道微桁架夹层壁板热—力性能分析[D]. 张南.大连理工大学 2016
[5]轻质点阵主动换热壁板热力耦合分析[D]. 王晓君.哈尔滨工业大学 2014
[6]纤维金属混杂复合材料点阵结构的热力耦合分析[D]. 于国财.哈尔滨工业大学 2012
[7]轻质点阵夹芯结构的力学分析与结构优化[D]. 芦才军.重庆大学 2012
[8]复合材料点阵夹芯结构热载荷下的热力性能分析与优化[D]. 赵望安.哈尔滨工业大学 2010
[9]高空环境中热管辐射器传热分析与优化设计[D]. 杜晓娟.北京工业大学 2010
本文编号:3020043
【文章来源】:北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:108 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图1-1常见的点阵结构板??
图1-2点阵结构板示意图??Fi.?1-2?Diaram?of?lattice?structurallate??
图1-4锥形点阵结构板??Fig.?1-4?Schematic?diagram?of?the?pyramidal?lattice??
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于BP神经网络的圆形孔缝耦合截面预测[J]. 祝磊,刘强,赵翔,闫丽萍,周海京. 强激光与粒子束. 2019(03)
[2]基于BP神经网络的直接空冷凝汽器出口风温预测[J]. 白建云,孟新雨,雷秀军,苑文鑫,任岐. 工业仪表与自动化装置. 2019(02)
[3]基于BP神经网络的集输-立管系统气液两相流流量测量[J]. 匡世才,王武强,周宏亮. 热能动力工程. 2019(04)
[4]粒子群优化BP神经网络在甲烷检测中的应用[J]. 王志芳,王书涛,王贵川. 光子学报. 2019(04)
[5]基于Keras深度学习框架下BP神经网络的热轧带钢力学性能预测[J]. 马湧,王晓鹏,马莎莎. 冶金自动化. 2019(02)
[6]三维点阵结构等效热分析与优化方法[J]. 邓昊宇,王春洁. 北京航空航天大学学报. 2019(06)
[7]利用Keras构建神经网络在空气质量预测中的应用[J]. 许治国. 环境监控与预警. 2018(05)
[8]基于BP神经网络的人工盐渍土冻胀预测研究[J]. 王彦虎,王旭,杨楠,王跃武,张延杰. 路基工程. 2018(02)
[9]轻质点阵夹芯板热屈曲的实验研究[J]. 励争,周洁,李冰,刘咏泉,苏先樾. 实验力学. 2018(02)
[10]考虑辐射效应金属蜂窝夹芯板传热性能的数值模拟分析[J]. 吴一昊,王天舒. 材料导报. 2016(S1)
博士论文
[1]多功能复合点阵夹芯结构主动换热及优化设计[D]. 高亮.哈尔滨工业大学 2014
[2]可重复使用运载器热防护系统热/力耦合数值计算研究[D]. 马玉娥.西北工业大学 2006
硕士论文
[1]基于深度学习的城市车辆交通流量分析算法研究[D]. 陈士举.河北科技大学 2019
[2]基于深度学习的人群情感分析[D]. 张文静.南京邮电大学 2018
[3]基于深度学习的双模态情感识别[D]. 袁亮.南京邮电大学 2018
[4]增材制造含流道微桁架夹层壁板热—力性能分析[D]. 张南.大连理工大学 2016
[5]轻质点阵主动换热壁板热力耦合分析[D]. 王晓君.哈尔滨工业大学 2014
[6]纤维金属混杂复合材料点阵结构的热力耦合分析[D]. 于国财.哈尔滨工业大学 2012
[7]轻质点阵夹芯结构的力学分析与结构优化[D]. 芦才军.重庆大学 2012
[8]复合材料点阵夹芯结构热载荷下的热力性能分析与优化[D]. 赵望安.哈尔滨工业大学 2010
[9]高空环境中热管辐射器传热分析与优化设计[D]. 杜晓娟.北京工业大学 2010
本文编号:3020043
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