永磁同步电机具有体积小、成本低廉、可靠性高等优点，被广泛应用于工业生产、交通运输和家用电器等领域。电解电容作为永磁同步电机驱动系统中连接电网侧和电机侧的中间部分，其寿命容易受到环境温度、湿度等外部因素的影响，进而影响电机产品的稳定性和可靠性，因此，无电解电容的永磁同步电机驱动系统成为了国内外的研究热点，学者们针对实现高功率因数、抑制电流谐波、电机稳定运行等目标提出了各种各样的控制策略。该文分析了无电解电容的永磁同步电机驱动系统电能质量和电机性能的影响因素，综合对比了不同控制策略的优缺点，对优化系统性能的控制策略进行了归纳和总结，并对永磁同步电机无电解电容驱动技术进行了展望，得到以下结论：当前对电能质量的改善主要采用优化电机控制算法的方式，但现有的间接功率控制、直接功率控制、补偿相电流非理想特性、再生能量控制等方法均存在一定的局限性；对电机性能的改善主要针对传统的弱磁控制、过调制等基于恒定母线电压的控制策略来进行，同时兼顾抑制拍频现象和保证电机稳定运行，后续研究中需要进一步考虑功率因数和电流谐波是否满足标准；兼顾电能质量和电机性能的综合调控是当前无电解电容驱动系统面临的最大难题，因此，需针对电网侧和电机侧进行协同控制，以合理分配功能，避免产生冲突。

针对常规气/水介质湍流噪声强度数值求解耗时长、效率低的问题，建立相似流动条件下气/水介质钝体/空腔湍流噪声强度的神经网络预测模型，以根据水下噪声强度高效预测同雷诺数下的气动噪声强度，为气/水介质湍流噪声强度的高效预测以及控制方法、测噪试验介质可替换性的研究提供技术支撑。开展粒子图像测速试验，测得开缝圆柱绕流速度以验证数值方法的有效性。采用大涡模拟方法构建气/水介质湍流噪声强度的数值模型，模型的平均速度计算误差小于2.25%，测试值与模拟值的斯特劳哈尔数误差仅为0.89%。由数值模型获得1 338条数据信息，用于构建训练样本数据集。基于关键流动参数构建BP（反向传播）神经网络来映射气/水介质湍流噪声关系，并采用Levenberg-Marquardt算法训练预测模型，该模型以Sigmoid函数作为激活函数，包含8个输入神经元、1个输出神经元以及单隐藏层。研究结果表明：所提出的BP神经网络预测模型可根据水下噪声强度预测同雷诺数下的气动噪声强度，最大预测误差小于6.21 dB，平均误差为0.44 dB，模型泛化能力良好，在测试集非规律点处的总声压级误差为0.27 dB；相同硬件环境下，数值求解用时约30 h，BP神经网络模型预测用时仅70 s，显著提升了计算效率。

大口径楔式闸阀广泛应用于石油、化工管道系统，其常承受介质动压载荷与温度载荷的耦合作用；耦合载荷不仅会加剧阀门结构的变形，增加阀杆与阀盖的摩擦磨损，也会影响流体流态，严重时甚至会诱发流激振动，造成阀杆断裂。该文针对DN1 200 mm大口径闸阀实际工程应用中的阀杆断裂问题，采用过程离散分析法划分多阀板位置，利用ANSYS数值模拟技术可视化了闸阀流场的流动特征，基于傅里叶信号分析法揭示了流体域的压力脉动响应，并对阀门管道液流系统进行模态分析和谐响应分析，研究了特定行程下多物理场耦合作用的阀杆和闸板共振特性。结果表明：当闸阀启闭且行程较小时，阀后因闸板扰流作用出现大的卡门涡街和回流现象，流体压力脉动增大且流动紊乱，进而诱发阀门管道液流系统产生大的共振幅值，导致阀杆断裂。基于此，提出在阀后添加扩管，发现添加扩管可缓解阀后涡流和回流，减小压力脉动，进而避免流激共振的发生。该文还定性和定量分析了扩管尺寸对流体压力脉动和共振幅值的削弱作用，对比研究表明：扩管直径为1.3倍管径（1 560 mm）且长度为1倍管径（1 200 mm）时，减振效果最好。该文研究结果对大口径闸阀的减振优化研究具有一定的指导意义。

为探究影响煤液化调节阀服役寿命的影响因素，保障煤液化系统运行安全性和稳定性，针对调节阀内气-液-固复杂多相流问题，基于湍流模型、空化模型和离散相模型开展数值仿真，研究了阀内冲蚀磨损和空化空蚀的分布特征，获得了阀芯关键部位的空蚀-冲蚀耦合速率。通过实验再现了调节阀工作时流道内含固多相流的空蚀-冲蚀耦合磨损行为，分析了金属锡制阀芯在连续空蚀-冲蚀复合作用下的损伤形貌，采用粗糙度值定量评价了不同工况下锡制阀芯的损伤程度，探究了阀芯表面的冲击疲劳与复合损伤机制。结果表明：煤液化调节阀内空化发生的主要区域为节流口至阀芯头部的区域，空化发生的范围随着进口压力的增大而增大，空蚀强度也随之增强；不同进口压力下，阀芯表面冲蚀磨损速率的极值均出现在阀芯头部，最大冲蚀磨损速率为1.42 × 10^-4 kg/（m²·s），是其他冲蚀区域的10倍以上，其原因是阀芯头部高速流体的回射流裹挟了粒子撞击阀芯头部，同时空泡的溃灭亦冲击了阀芯表面。研究还发现，长时间工作在冲蚀-空蚀耦合作用下的调节阀阀芯表面呈现沟槽和蚀点等特征形貌。

目前，基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用，鉴于此，该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出，构建基于最小二乘支持向量回归（LSSVR）的上边界模型，深入剖析了上边界模型的精度与稀疏特性之间的平衡关系对上边界模型输出的影响。首先，借助LSSVR的优化问题，将原等式线性约束变成满足上边界模型的不等式约束；接着，为提高模型精度，引入基于上边界模型预测输出与实际输出之间逼近误差的不等式约束；与此同时，借助LSSVR的权值二范数来控制上边界模型结构的复杂度，从而构建出新的目标函数，并与满足上边界模型的不等式约束建立新的优化问题；最后，对所建立的优化问题引入拉格朗日函数并借助Karush-Kuhn-Tucker最优化条件来获取相应的对偶优化问题，并将其转化为标准的二次规划问题来求解上边界模型的参数。由于所构造的新优化问题满足凸性，因此模型系数解是全局最优的。该文还通过实验分析了反映模型精度的最大逼近误差、均方根误差及反映模型稀疏特性的指标，论证了所提方法的有效性和优越性。