简介：针对质子交换膜燃料电池（PEMFC）膜电极反应过程特性，进行简化的载Pt活性炭纤维（Pt—ACF）多孔材料氢氧催化反应模拟实验。实验中利用微CT、红外测温仪和CCD对装入塑料圆管的Pt—ACF催化多孔层在不同反应时段下的内外水形态进行可视化实验观察分析。结果表明，Pt—ACF略微润湿时，氢氧催化反应的反应率很高；当Pt—ACF局部含水后．下一时段平均反应率会降低，且Pt—ACF内部含水量与平均反应率呈负相关；Pt—ACF周围的水蒸气也会反应产生影响。

简介：应用似Hele-Shaw盒的窄缝实验设备,考察了向高黏热液中引入挥发性冷剂进行直接接触汽化传热的过程,获得了糖液的冷却曲线;分析了冷剂通入量和冷剂的入口温度对瞬间主体温度及容积传热速率的影响,并以"界面汽化热阱"效应概念对传热过程进行了分析.同时,研究了冷剂驱替高黏液体时的界面形态,对形成的黏性指进现象进行了图像分析并应用分形理论进行了阐述,获得了界面形态与两液体的黏性比的关系,并分析产生不同指征的原因及其对传热的影响.

简介：采用塑料圆管内载Pt活性炭纤维（Pt-ACF）模拟展示燃料电池中化学反应水的生成特性，针对不同反应时段利用微CT、红外测温仪和CCD进行Pt-ACF内外水形态可视化实验观察。初步实验观察表明，Pt-ACF上的催化剂含量、外部冷却条件以及Pt-ACF催化多孔层层数都能通过改变温度场和生成水速率显著地影响反应过程中Pt-ACF内外水的蒸发和凝结；Pt-ACF内的水形态演变还会受到Pt-ACF外形和内部微孔结构的影响。

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。