期刊简介
期刊名称：兰州交通大学学报
创办日期： 1959年
主管部门： 甘肃省教育厅
主办单位：兰州交通大学
刊期： 双月刊
电话： 0931-4938643
Email： xbbjb@mail.lzjtu.cn
国内统一刊号(CN)：62-1183/U
国际标准刊号(ISSN)：2096-9066
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曲线波纹振幅对带涡产生器管翅换热器换热性能影响研究
宋克伟;张群玉;万萱兴;高辰;孙恺;经研究发现，一种纵向曲线波纹与涡产生器组合的管翅式换热器翅片结构可以提高圆管管翅式换热器的换热性能。数值研究了曲线波纹振幅对换热器内流动与换热性能的影响，分析了不同振幅下通道内的涡量、换热、阻力和综合换热性能。研究结果发现，随着波纹振幅的增大，纵向涡的强度逐渐增强，流体对壁面的冲刷作用也相应增强，这有效破坏了热边界层，从而显著提升了换热器的换热性能。在Re=200～1 000范围内，与平直翅片和直波纹翅片相比，振幅为1.75 mm的纵向波纹翅片的Nu的最大增幅分别为72.7%和14.5%,f最大增加了161.8%和44.8%。所研究的纵向曲线波纹与涡产生器组合管翅式换热器的综合换热因子JF最大可达1.268，相较于平直翅片提高了26.8%。为便于工程应用，拟合了Nu,f和JF关于Re和波纹振幅h的关联式，Nu、f和JF偏差分别小于±3%、±10%和±6%。
基于拓扑优化的管壳式相变储能单元传热特性研究
张昆;王延民;胡治国;罗莎莎;应用数值模拟方法，对拓扑优化模型的相变传热性能进行了分析研究。以自然对流为传热机制的拓扑优化模型，探讨了不同网格尺寸对拓扑优化结果及其相变传热特性的影响。将拓扑优化模型进行后处理，并与基础模型进行对比，分析其熔化性能差异。研究结果表明，优化模型相比基础模型显著缩短了相变材料的完全熔化时间。在自然对流条件下，优化模型肋片结构主要集中于单元上下两部分，随着网格尺寸减小，左右两侧肋片分支逐渐增多，自然对流模型最大熔化时间相差16.9%。此外，肋片结构形态及分布方式对自然对流发展存在显著影响。当网格尺寸为0.2 mm时，自然对流优化模型肋片分布更广、分支更多，但对自然对流环流发展产生一定抑制作用，反而使完全熔化时间大于网格尺寸为0.6 mm的模型。因此，综合考虑肋片结构形态、布置方式及其对自然对流的耦合作用，对于提升相变传热性能具有重要意义。
考虑不均匀冻胀的寒区隧道可靠性研究
贾剑青;王炳辉;以某寒区隧道为背景建立了水热力耦合模型，研究了不同部位存水冻胀对衬砌受力的影响；分析了边墙存水冻胀时隧道温度场、冻融范围、含冰量及衬砌结构应力的分布特性与演化规律。在此基础上，采用蒙特卡洛法计算分析了寒区隧道可靠度的变化特点。结果表明：边墙部位存水冻胀对隧道稳定性的影响最为显著；一月份最低温度与七月份最高温度均随时间增长呈上升趋势，围岩冻融圈随时间的推移逐渐扩大；衬砌结构应力最大值与时间具有正相关关系，但其增长速率与时间具有负相关性。隧道可靠概率随时间的推移而逐渐减小；升温2.6℃和4℃时，边墙部位存水冻胀工况下第50 a隧道可靠度较均匀冻胀分别下降了11.2%和11.5%。
长余辉道路标线发光效果模拟及工程应用
张燕;高海涛;冯小伟;韩洁;针对长余辉道路标线材料实际应用效果评估困难的问题，本研究通过室内实验测定了长余辉道路标线材料的余辉亮度衰减规律，测试结果为实测18:00、20:00、22:00 3个时间点长余辉道路标线材料亮度分别为16.02 cd/m2、6.51 cd/m2、1.48 cd/m2。参照长余辉道路标线材料的实测亮度，利用Twin motion软件构建了典型道路场景，对长余辉道路标线材料发光效果进行了仿真分析。长余辉道路标线在18:00,20:00以较高的余辉亮度为驾驶员提供了较好的视线诱导效果，在22:00仍可以肉眼可识别的余辉亮度为驾驶员识别道路提供帮助。通过与实际工程应用中现场施工效果进行对照表明：仿真模型对长余辉道路标线在不同时间点余辉亮度与周边环境的模拟效果较为真实地还原了长余辉道路标线的实际应用效果，长余辉道路标线的应用可长距离显示道路线形与走向，指示道路环境，显著提升驾驶员夜间行车对道路的识别水平，有助于提高夜间行车的安全性，验证了仿真模型的有效性。该方法可为长余辉道路标线工程的施工预判及效果评价提供量化依据，降低材料大规模应用的试错成本。
基于高效区域注意力机制的面部表情识别
张志勇;王昱;张顺;面部特征判别性提取这一关键性难题尚待突破，尤其当存在现实场景中普遍出现的干扰因素时，如光照条件变化、部分区域遮挡等，另外，数据分布不均衡时，模型泛化能力减弱的现象也频繁发生。本研究着重于细微表情感知能力的强化与模型鲁棒性的整体提升，基于此背景，构建了改进自ConvNeXt网络架构的ERAnet模型，核心点在于高效区域注意力模块的设计与集成，全局语义信息与局部细粒度特征的深度融合以及动态区域聚焦机制的应用。而最具判别力的面部区域能够被模型自主捕捉，得益于可学习区域掩码同通道注意力的协同作用。实验数据证实了该模型在细微表情感知方面的显著进步，具体表现为：首先通过区域注意力机制完成面部各区域关注度的动态调整；其次实施特征通道权重的优化分配；最终将多尺度分组卷积同注意力机制进行融合以丰富特征，使复杂环境下仍保持高效的特征提取能力。公开数据集FERPlus和RAF-DB上的测试结果显示，识别准确率分别达到91.45%和90.29%，相较于基准模型分别提升了1.76和2.43个百分点，实验证明该方法在表情识别任务中具有明确的应用前景与技术优势。
