22、分离式热管与 3D 打印技术的研究与应用

分离式热管与 3D 打印技术的研究与应用

分离式热管的基础与应用

分离式热管在电子元件冷却以及核反应堆安全壳等大规模高强度散热场景中具有重要应用价值。相较于传统热管,其特殊的分离结构使其在放置和布局上更为灵活,能更好地适应特殊应用场景。

分离式热管的基本原理

普通热管主要由管体、工质和吸液芯组成,管体通常采用铜、不锈钢等金属材料制成一体结构。而分离式热管一般没有吸液芯结构,无需依靠吸液芯的吸力回流。其独特之处在于蒸发端和冷凝端分离的结构,与传统热管的一体结构不同,且各部分不一定由单一材料制成。

分离式热管可分为蒸发段、冷凝段、液体管线和蒸汽管线四个部分。工作时,蒸发端置于需要散热的场景中,高温使内部液态工质汽化并带走热量。汽化后的工质沿蒸汽管线上升至冷凝段进行热交换,冷凝后的工质通过液体管线返回蒸发段,整个过程自然循环,无需外部能量驱动,实现连续导热,降低工作场景的温度。具体流程如下:

graph LR
    A[蒸发端受热] --> B[液态工质汽化]
    B --> C[工质沿蒸汽管线上升]
    C --> D[在冷凝段热交换]
    D --> E[工质冷凝]
    E --> F[工质通过液体管线返回蒸发端]
分离式热管在核安全壳散热中的应用

在核电设备持续运行过程中,堆芯冷却丧失会导致安全壳内部瞬间升温,引发大量高温蒸汽泄漏、壳体超温超压甚至破裂等问题。分离式热管在核安全壳散热方面具有良好的兼容性,由于核安全壳对气密性要求极高,传统散热器难以满足要求,而分离式

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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