机译:用于计算体系中辐射传热的算法,考虑到辐射表面的光学特性对辐射和温度波长的依赖性
机译:使用机器学习算法,非线性回归和基于辐射转移的查找表从表面太阳辐射测量值中检索气溶胶光学深度
机译:使用机器学习算法,非线性回归和基于辐射转移的查找表从表面太阳辐射测量值中检索气溶胶光学深度
机译:对流散热片,其温度取决于导热系数,传热系数和波长取决于表面发射率
机译:辐射传热和低温环境下的辐射传热
机译:高温燃烧气体的辐射特性和辐射传热计算。
机译:纽约市的地表温度:地理空间数据可准确预测辐射热传递
机译:本文提供了一个新的数值模型,该模型描述了暴露于高太阳热通量(高于1 / MW / m2)的热厚木材样品的行为。基于无量纲数的初步研究用于对问题进行分类并支持模型构建假设。然后,提出了一种基于质量,动量和能量平衡方程的模型。这些方程式与液体蒸汽干燥模型和假物种生物质降解模型耦合。通过与以前的实验研究进行比较,初步结果表明,这些方程不足以准确预测高太阳热通量下的生物量行为。的确,在样品暴露的表面上形成了充当辐射屏蔽层的炭层。除了这套经典的方程式之外,还必须考虑到辐射向介质的渗透。此外,由于生物质中含有水,因此还必须在炭蒸气汽化后进行连续的介质变形。最后,通过添加这两种策略,该模型能够在一定范围的样品初始水分含量下暴露于高辐射热通量的情况下,正确捕获生物质的降解。还得出了在高太阳热通量下生物量行为的其他见解。样品内部同时存在干燥,热解和气化前沿。这三个热化学前沿的共存会导致样品干燥产生的蒸汽产生焦炭气化,这是介质烧蚀的主要现象。