Journal of Zhejiang University

Current Issue: <JZUS-A>

Journal of Zhejiang University-SCIENCE A (Applied Physics & Engineering)

ISSNs 1673-565X (Print); 1862-1775 (Online); CN 33-1236/O4; started in 2000,Monthly.

JZUS-A is a peer-reviewed physical and engineering journal, indexed by SCI-E, Ei Compendex, INSPEC, CA, SA, JST, AJ, ZM, CABI, ZR, CSA, etc. It mainly covers research in Applied Physics, Mechanical and Civil Engineering, Environmental Science and Energy, Materials Science and Chemical Engineering, etc.

Impact factor: 0.408 (2011), 0.527 (2012), 0.608 (2013), 0.882 (2014), 0.941 (2015), 1.214 (2016), 1.215 (2017), 1.369 (2018).

Journal of Zhejiang University SCIENCE A

ISSN 1673-565X(Print), 1862-1775(Online), Monthly

2021 Vol.22 No.10 P.767-850

Cover:

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Contents:

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<<< CONTENTS >>>

Articles

Wheeled jumping robot by power modulation using twisted string lever mechanism

Xian-wei Liu, Yong-bin Jin, Lei Jiang, Hong-tao Wang

DOI: 10.1631/jzus.A2000618 Downloaded: 3937 Clicked: 3710 Cited: 0 Commented: 0(p.767-776) <Full Text> <PPT> 1232

Chinese summary <30> 一(yī)種采用絞合線杠杆驅動裝置進行功率調制的輪式跳躍機器人

目的:介紹一(yī)種具有跳躍能力的輪式機器人平台.
創新點:爲了實現跳躍運動,采用了絞合線杠杆驅動機構,其特點是結構緊湊,傳動比可變.
方法:通過配備絞合線杠杆驅動裝置設計并制造出輪式雙足機器人.
結論:1. 所制造的輪式雙足機器人重16.0公斤,遇到障礙物(wù)時可以進行跳躍.2. 原型機可以通過電力驅動跳到高度爲1.0 m的台階,這大(dà)約是其腿完全伸展高度的1.5倍.

關鍵詞組：輪式跳躍機器人;絞合線杠杆驅動;非線性傳動比

A novel time-span input neural network for accurate municipal solid waste incineration boiler steam temperature prediction

Qin-xuan Hu, Ji-sheng Long, Shou-kang Wang, Jun-jie He, Li Bai, Hai-liang Du, Qun-xing Huang

DOI: 10.1631/jzus.A2000529 Downloaded: 2610 Clicked: 3993 Cited: 0 Commented: 0(p.777-791) <Full Text> <PPT> 1311

Chinese summary <23> 一(yī)種新型時域輸入神經網絡實現垃圾焚燒鍋爐主蒸汽溫度的精準預測

目的:生(shēng)活垃圾焚燒爐主蒸汽溫度爲爐内燃燒調控的重點監控對象.本文旨在建立一(yī)種時域輸入的主蒸汽溫度神經網絡預測模型,以實現主蒸汽溫度未來5 min變化趨勢的精準預測,并且使預測誤差控制在1%以内.
創新點:1. 實現了主蒸汽溫度的未來趨勢預測,而非當前值預測;趨勢預測的結果能提供操作人員(yuán)一(yī)定的參考價值.2. 提出了一(yī)種時域輸入神經網絡模型;該模型能夠包含輸入輸出參數之間的延時特性,因此能獲得更高的預測精度.
方法:1. 通過數據相關性分(fēn)析與延時性分(fēn)析,确定用于預測主蒸汽溫度的輸入變量,并減少模型輸入層數據維度(表1);2. 提出時域輸入算法設計(公式(4)~(5)),構建時域輸入主蒸汽溫度神經網絡預測模型,以實現主蒸汽溫度未來5 min變化趨勢的精準預測(圖8);3. 通過調整模型參數,優化模型結構;4. 通過輸入數據敏感度分(fēn)析,得出對主蒸汽溫度預測影響最大(dà)的變量(圖14).
結論:1. 本文提出的時域輸入神經網絡模型比傳統神經網絡模型的預測精度更高;2. 時域輸入主蒸汽溫度神經網絡預測模型在未來1 min内可以實現近零預測誤差;3. 根據輸入數據敏感度分(fēn)析可得,對于本研究的焚燒爐,主蒸汽溫度本身的數據對于其預測的重要性最高;其次,高溫過熱器煙氣平均溫度對于主蒸汽溫度遠未來預測的重要性較高.

關鍵詞組：垃圾焚燒爐排爐;神經網絡;時域輸入;主蒸汽溫度;預測

A comparative study of methods for remediation of diesel-contaminated soil

Fan-xu Meng, Yan Song, Li-juan Mao, Wen-jun Zhou, Dao-hui Lin

DOI: 10.1631/jzus.A2100087 Downloaded: 2451 Clicked: 3579 Cited: 0 Commented: 0(p.792-804) <Full Text> <PPT> 1322

Chinese summary <20> 石油污染土壤修複技術對比性研究

目的:篩選出适合低程度(<916 mg/kg)石油烴污染土的修複技術.
創新點:選用實際廢溶劑污染土作爲研究對象,使用兩種經典原位修複技術(化學氧化/淋洗),并結合效果、環境友好性和經濟性三個方面,對該類土壤的修複提出經濟性建議.
方法:1. 采用控制變量法,分(fēn)别改變試劑濃度、劑量和配比,并控制其他因素不變,以探究不同因素對石油烴去(qù)除效果的影響;2. 采用單因素方差分(fēn)析,分(fēn)析數據之間的顯著性,得出各種方法的最佳條件.
結論:1. 類芬頓氧化技術适用于石油烴高污染土壤的修複,而石油烴低污染程度(<916 mg/kg)的土壤僅用水洗法即可達到修複效果.2. 從施加修複技術對環境的影響、生(shēng)态毒性和可生(shēng)物(wù)降解性等方面考慮,活化過硫酸鹽法和水洗法最适用于該污染場地的修複.

關鍵詞組：總石油烴;化學氧化;土壤淋洗;土壤淋洗;環境風險;土壤修複

Adsorption of tetrodotoxin by flexible shape-memory polymers synthesized from silica-stabilized Pickering high internal phase emulsion

Hong-xiang Ou, Chen-xia Gong, Hong-lai Xue, Dong-sheng Zhou, Kai-jia Li, Shu-cheng Liu

DOI: 10.1631/jzus.A2000433 Downloaded: 2614 Clicked: 4378 Cited: 0 Commented: 0(p.805-818) <Full Text> <PPT> 1293

Chinese summary <20> 二氧化矽穩定Pickering高内相乳液制備柔性形狀記憶聚合物(wù)(SiO₂@IBR)吸附河豚毒素

目的:本文采用Pickering高内相乳液(HIPEs)聚合制備一(yī)種具有良好吸附能力和再生(shēng)性能的形狀記憶大(dà)孔聚合物(wù),并用于從水溶液中(zhōng)吸附和分(fēn)離(lí)河豚毒素.
創新點:1. 将SiO₂納米粒子用作乳液的穩定粒子,通過Pickering HIPEs聚合法将SiO₂粒子連接在一(yī)起,使吸附後收集吸附劑變得方便;2. 高粘彈性的咪唑改性溴化丁基橡膠均勻分(fēn)布在聚合物(wù)的間隙和表面上,從而使吸附劑具有良好的機械性能和形狀記憶功能.
方法:1. 通過Pickering HIPEs聚合制備柔性形狀記憶吸附劑(SiO₂@IBR);2. 通過多種表征方法确定SiO₂@IBR是否成功形成;3. 通過批量吸附實驗測定SiO₂@IBR對河豚毒素的吸附性能.
結論:1. SiO₂@IBR具有清晰的大(dà)孔結構和良好的柔韌性,其獨特的"形狀記憶"特性有利于吸附和解吸;2. SiO₂@ IBR是一(yī)種有效且有前景的吸附劑,其對河豚毒素具有良好的吸附效果;3. 準一(yī)級和準二級動力學模型表明吸附過程存在化學吸附并伴随着物(wù)理吸附;4. 再生(shēng)實驗結果表明SiO₂@IBR具有良好的吸附再生(shēng)性能:經過10個循環,吸附量僅降低不到0.03%.

關鍵詞組：河豚毒素;二氧化矽;咪唑改性溴化丁基橡膠;皮克林高内相乳液;吸附

Relation between drying shrinkage behavior and the microstructure of metakaolin-based geopolymer

Shi-kun Chen, Cheng-lin Wu, Dong-ming Yan, Yu Ao, Sheng-qian Ruan, Wen-bin Zheng, Xing-liang Sun, Hao Lin

DOI: 10.1631/jzus.A2000513 Downloaded: 2693 Clicked: 3532 Cited: 0 Commented: 0(p.819-834) <Full Text> <PPT> 1323

Chinese summary <20> 偏高嶺土基地聚物(wù)幹燥收縮與微觀結構關系

目的:顯著的幹燥收縮是地聚物(wù)材料工(gōng)程應用的重要制約因素之一(yī).本文通過試驗與理論分(fēn)析,探讨偏高嶺土基地聚物(wù)顯著幹燥收縮的成因,理清地聚物(wù)幹燥收縮與微觀結構的内在關系,從而提出控制地聚物(wù)幹燥收縮的基本方法,提高地聚物(wù)材料的耐久性.
創新點:1. 通過幹燥收縮試驗,揭示了地聚物(wù)失水-收縮的兩階段關系以及初始水固比對地聚物(wù)失水-收縮行爲的影響規律;2. 基于地聚物(wù)孔隙特征建立了地聚物(wù)失水-收縮的多尺度物(wù)理模型,并成功地模拟了失水-收縮試驗結果,進一(yī)步揭示了孔隙結構在地聚物(wù)失水-收縮過程中(zhōng)的作用機制.
方法:1. 通過幹燥收縮實驗分(fēn)析,得到地聚物(wù)在低濕度環境下(xià)的幹燥失水與體(tǐ)積收縮規律(圖5和6);2. 通過微觀表征分(fēn)析,揭示地聚物(wù)多尺度孔隙結構特征,以及初始水固比對微結構的影響規律(圖7~10);3. 通過多尺度物(wù)理模型分(fēn)析,建立基于微結構的地聚物(wù)幹燥收縮數學關系,揭示孔隙結構控制幹燥收縮行爲的微觀機制(圖11和13,公式(12)、(19)、(23)和(24)).
結論:1. 偏高嶺土基地聚物(wù)具有兩階段失水-收縮行爲,初始水固比改變地聚物(wù)孔結構從而對失水-收縮行爲産生(shēng)影響;2. 早期失水過程(階段I)中(zhōng),地聚物(wù)微孔失水是幹燥收縮的主要成因,這一(yī)階段控制因素由毛細應力向表面能改變逐步轉變,微孔孔隙率與特征尺寸控制這一(yī)過程的幹燥收縮;3. 後期失水過程(階段II)中(zhōng),地聚物(wù)納米孔失水與凝膠緻密化是幹燥收縮的主要成因,這一(yī)階段地聚物(wù)體(tǐ)積劇烈收縮(最高達到階段I的7~10倍),因此控制失水量不超過階段I和II之間的臨界值是避免地聚物(wù)嚴重幹燥收縮的基本方法,且改變地聚物(wù)的初始水固比與微孔結構對臨界失水量也會産生(shēng)影響.

關鍵詞組：地聚物(wù);幹燥收縮;微觀結構;物(wù)理建模

A graphics processing unit-based robust numerical model for solute transport driven by torrential flow condition

Jing-ming Hou, Bao-shan Shi, Qiu-hua Liang, Yu Tong, Yong-de Kang, Zhao-an Zhang, Gang-gang Bai, Xu-jun Gao, Xiao Yang

DOI: 10.1631/jzus.A2000585 Downloaded: 2878 Clicked: 4649 Cited: 0 Commented: 0(p.835-850) <Full Text> <PPT> 1409

Chinese summary <20> 基于圖形處理器加速的急變流條件下(xià)溶質輸移的穩健數值模型

目的:暴雨山洪災害會對人類的生(shēng)命安全和經濟活動産生(shēng)巨大(dà)影響.此類洪水事件會破壞化工(gōng)廠或污水處理廠等可能釋放(fàng)有害溶質的設施,使釋放(fàng)的溶質随洪水向洪泛區或地勢低窪處輸移,進而嚴重影響公共衛生(shēng)安全,加劇洪水對人類造成的危害.因此,需要一(yī)個高效穩健的數值模型來對其進行快速預警和評估.
創新點:1. 提出了一(yī)種基于圖形處理器(GPU)加速的急變流驅動溶質運移的穩健數值模型;2. 探讨不同型号GPU和中(zhōng)央處理機(CPU)的計算性能和加速比.
方法:1. 采用Godunov格式的有限體(tǐ)積法求解二維淺水方程和溶質輸移方程,利用HLLC近似黎曼求解器計算單元網格界面通量,并應用MUSCL限坡線性重建和龍格-庫塔時間積分(fēn)法實現二階精度.2. 引入GPU加速計算技術提高模型計算效率.
結論:1. 通過理想算例和經典算例對模型精度和穩定性的驗證,表明該模型能夠有效地抑制數值阻尼和虛假的數值振蕩,并且具有較好的和諧性;2. 采用不同型号的GPU和CPU計算模型模拟相同的事件,表明GPU加速技術在保證模拟精度的同時可實現大(dà)規模高效率計算;3. 該模型能夠快速準确地模拟暴雨山洪或潰壩洪水引起的大(dà)規模突然性溶質輸移過程,可以爲水污染事故提供可靠的理論依據和有力的數據支撐.