障碍物诱导下可燃气云爆炸冲量场的实验研究

论文摘要

开敞空间可燃气体爆燃所产生的爆炸波对建筑物造成破坏的模式主要有压力破坏和冲量破坏两种,所以研究影响气体爆炸冲量的各个因素,有助于为进一步提出可行的防爆、抑爆措施提供依据。 （1）本文设计了由压力变送器、数据采集卡、计算机和电火花装置组成的开敞空间可燃气云爆炸场的测试系统,建立了可燃气云爆燃实验系统。通过对乙炔—空气混合气云浓度进行质谱色谱分析和爆炸实验,确定了产生极值爆炸冲量的混合浓度为13.3%,从引发事故的危险程度考虑,本文其它实验均采用该浓度为可燃气体的预混合浓度。 （2）通过对正交实验分析得出,条栅形障碍物三个特性参数（障碍物半径r、空隙宽度b0、条栅宽度b）和球袋形障碍物的两个特性参数（障碍物半径r、中心角a）对爆炸冲量都有非常显著的影响。 （3）针对障碍物特性参数进行了大量单因素实验,并进行了曲线拟合和方差分析,结果表明:爆炸冲量I与条栅形障碍物半径r和阻碍率θ的三次方根成正比;与条栅宽度b的六次方根成反比;与球袋形障碍物半径r和阻碍率θ′的六次方根成正比。 （4）通过对气云内部设置障碍物的大量实验数据进行综合回归分析,引入多能模型思想,考虑影响爆炸冲量的边界条件、混合物活性、燃料-空气的层流燃烧速度和尺度比例因子,得到能够普遍应用的爆燃冲量场方程式。从而为其它性质的气云和其它形式障碍物约束下的爆炸冲量提出估算方法。 （5）将神经网络技术应用于气云爆燃的模拟和预测,预测值与实验值吻合很好。这为爆燃冲量值的预测提供一种较好的方法。 本文的创新点是: （1）首次对气云内存在障碍物的爆炸冲量场进行了较系统的实验研究。并通过实验数据的曲线拟合和方差分析检验,得到了爆炸冲量场与障碍物特性尺寸之间的定量关系式。 （2）将多能模型思想运用于内部有障碍物的气云爆炸场的分析,并通过对爆炸冲量的边界条件、混合物活性和尺度比例因子参数间的组合,得到了爆炸冲量场与参数间的拟合关系式,从而对不同气云在各种障碍物约束下的爆炸冲量场提出了预测方法。 （3）首次将神经网络技术应用于爆燃冲量的预测,并得到较好的效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 引言
• 1 文献综述
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 可燃气云爆炸形式及特点
• 1.3 影响气云爆炸强度的因素
• 1.4 爆炸波破坏准则
• 1.5 人工神经网络
• 1.5.1 神经网络基础
• 1.5.2 神经网络的结构与功能
• 1.5.3 BP算法
• 1.6 本文的研究目标及内容
• 2 可燃气云爆炸实验研究
• 2.1 实验方法
• 2.1.1 实验系统
• 2.1.2 实验方法
• 2.2 内置障碍物对可燃气云爆炸冲量场的实验研究
• 2.2.1 实验方案
• 2.2.2 浓度实验对爆炸冲量的影响
• 2.2.3 正交实验结果与分析
• 2.2.4 内置障碍物特性参数变化对爆炸冲量场影响的实验研究
• 2.2.5 内置障碍物特性参数对爆炸冲量场影响的综合回归分析
• 2.2.6 内置障碍物实验的小结
• 3 多能模型在可燃气体爆炸中应用
• 3.1 多能模型方法的基本概念
• 3.2 多能模型在障碍物约束的气云爆炸中的应用
• 3.2.1 多能模型方法中边界条件的设定
• 3.2.2 多能模型在内设障碍物的气云中的应用
• 4 基于人工神经网络技术的气云爆燃模拟与预测
• 4.1 BP算法
• 4.2 BP网络的构造与计算机实现
• 4.2.1 BP网络构造
• 4.2.2 模型网络的归一化处理
• 4.2.3 模拟、预测的计算机实现
• 4.3 模拟预测的实际应用
• 4.3.1 训练与检验样本的确定
• 4.3.2 神经网络的检验
• 结论
• 参考文献
• 附录A 浓度实验
• 附录B 条栅形障碍物对爆炸冲量影响的实验数据
• 附录C 球袋形障碍物对爆炸冲量影响的实验数据
• 附录D DT12L数据采集卡操作说明
• 附录E 符号说明
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢
• 大连理工大学学位论文版权使用授权书