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论文研究 - 使用嵌入式固体浓度时间序列沿高通量气固立管壁区域
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相关维
使用从循环流化床(CFB)系统的76 mm内径和10 m高立管收集的嵌入式固体浓度时间序列,对高通量气固立管的入口和壁动力学进行了分析。 提升管以4.0至10.0 m / s的空气速度和50至550 kg / m2s的废液催化裂化(FCC)催化剂颗粒的固体通量运行,平均粒径为67μm,密度为1500 kg / m3。 使用准备好的FORTRAN 2008代码对数据进行分析,以获得相关积分,然后确定有关超球形半径及其轮廓的相关尺寸,并对其图进行研究。 发现中心处的相关尺寸轮廓具有比壁区域轮廓更高的值的单个峰。 朝向壁,这些轮廓具有双峰或多个峰,显示了双分形或多分形流动行为。 随着速度增加,壁区域轮廓变得随机且不规则。 进一步发现,随着高度的增加,相关尺寸分布在中心处朝向较高的超球面半径移动,并且在r / R = 0.81时在壁区域中朝向较低的超球面半径移动。 与其他分析方法相比,本研究中已建立的
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相关尺寸轮廓的方法形成了一种用于分析高通量立管动力学的合适工具。 但是,建议使用已建立的方法对在高通量条件下运行的其他不同尺寸的气固CFB立管进行进一步分析。
2024-01-14 11:54:13
5.42MB
相关积分
映射相关维
1
MITObim:MITObim - 线粒体诱饵和迭代
映射
MITObim - 线粒体诱饵和迭代
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版本 1.9.1(稳定 - 依赖于 MIRA 4.0.2)这个版本存档在 Zenodo 上: 1.6(稳定 - 依赖于 MIRA 3.4.1.1) 我们建议使用最新版本,但请参阅下面有关校对算法可用性的说明。 版权所有 Christoph Hahn 2012-2018 接触 我们鼓励用户将您对MITObim的任何疑问/意见/问题发布到我们的网上或。 或(在紧急情况下) 直接通过联系我。 我会尽量尽快回复你! 如果几天之内没有收到我的回音,请再发送一次提醒! 介绍 本文档包含有关如何使用 Hahn 等人中描述的 MITObim 管道的说明。 2013 年。完整的文章可以在找到。 如果您在工作中使用 MITObim,请引用这篇文章。 该管道最初是为Illumina数据开发的,但由于 MIRA 组装器的多功能性,MITObim 原则上也支持
2024-01-13 13:27:34
19.21MB
Perl
1
IGWO-SVM:改良的灰狼优化算法改进支持向量机 采用三种改进思路:两种Logistic和Tent混沌
映射
和采用DIH策略
IGWO-SVM:改良的灰狼优化算法改进支持向量机。 采用三种改进思路:两种Logistic和Tent混沌
映射
和采用DIH策略。 采用基于DIH维度学习的狩猎搜索策略为每只狼构建邻域,增强局部和全局搜索能力,收敛速度比GWO更快,适用于paper。
2024-01-05 09:09:08
376KB
支持向量机
1
3GPP-LTE物理层资源
映射
(36.211标准)
根据36.211标准,详细介绍了LTE物理层帧格式,上下行信道数据格式,调整方式以及资源单元
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2023-12-20 15:07:04
11.54MB
LTE
1
opengl四面体纹理
映射
用opengl制作正四面体旋转加光照加纹理
映射
2023-12-18 22:08:10
1.79MB
opengl
纹理映射
1
ARCGIS 出图显示不能
映射
元文件到内存 没有足够的内存解决
ARCGIS 出图显示不能
映射
元文件到内存 没有足够的内存解决
2023-12-14 10:21:08
113KB
ARCGIS
足够的内存
1
OpenCvSharp的图像基本处理功能:平移、旋转、镜像、
映射
使用OpenCvSharp中的图像处理函数,实现平移、旋转、镜像、
映射
等功能,并在picturebox上显示结果,最后将图片保存到本地磁盘。
2023-10-28 09:36:36
164.33MB
C#
opencv
OpenCvSharp
图像处理
1
论文研究-面向时延的NoC
映射
技术研究.pdf
针对NoC任务
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问题中时延难以预测和启发式算法效率低的问题, 提出一个时延改进模型和近邻随机遗传算法。该模型从宏观的链路负载分布和单个节点的排队时延两方面来构建NoC
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的时延模型, 通过引入时延因子、权重系数来刻画不同
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方案对时延性能的影响, 避免了NoC通信时延精确建模的难题。提出近邻随机思想来构建遗传算法的初始种群, 并且运用该算法实现了面向时延的NoC
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, 在达到全局最优的情况下, 比经典遗传算法效率提升将近20%。实验结果表明, 该算法优于现有的经典遗传算法和随机
映射
方案。
2023-10-23 22:16:47
845KB
片上网络
映射
时延模型
近邻随机
遗传算法
1
混沌伪随机序列的谱熵复杂性分析
为了准确分析混沌伪随机序列的结构复杂性,采用谱熵算法对Logistic
映射
、Gaussian
映射
和TD-ERCS系统产生的混沌伪随机序列复杂度进行了分析。谱熵算法具有参数少,对序列长度N(唯一参数)和伪随机进制数K鲁棒性好的特点。采用窗口滑动法分析了混沌伪随机序列的复杂度演变特性,计算了离散混沌系统不同初值和不同系统参数条件下的复杂度。研究表明,谱熵算法能有效地分析混沌伪随机序列的结构复杂度;在这三个混沌系统中,TD-ERCS系统为广域高复杂度混沌系统,复杂度性能最好;不同窗口和不同初值条件下的混沌系统复杂度在较小范围内波动。为混沌序列在信息安全中的应用提供了理论和实验依据。
2023-10-12 20:32:11
248KB
结构复杂度,谱熵算法,Logistic映射,Gaussian映射
1
欧姆龙NJ NX使用POD
映射
拓展轴功能块与应用案例 功能块内部可查看,可编辑,此功能程序在实际项目中稳定使用 可以在原有轴数(
欧姆龙NJ NX使用POD
映射
拓展轴功能块与应用案例 功能块内部可查看,可编辑,此功能程序在实际项目中稳定使用 可以在原有轴数(8.16.32.64)基础上实现更多轴的控制,如10轴35轴67轴等。 根据实际项目对ECAT总线刷新周期需求而定,程序比较经典
2023-08-17 10:10:01
120KB
欧姆龙
1
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