基于PBFT区块链技术的电网企业仓储系统

提出了一种基于实用拜占庭容错(PBFT)算法的区块链技术,首先对传统的实用拜占庭容错算法原理进行了阐述,该传统算法包含前期、需求、预准备、准备、确认、答复6个阶段,但传统算法具有实时性差、缺乏惩罚机制、带宽高的缺点。针对出现的这些问题,又对传统算法进行了改进,具体涉及记账节点、共识过程以及视图切换过程。通过测试进一步证明了该改进算法的实用性,并将该算法应用于电网企业中,构建的虚拟仓库实现了联储联备,降低了库存资金的耗费,并且提高了电网企业库存管理的效率。     

三维碗状结构CoS2/C复合材料的制备及其在超级电容器中的应用

以二氧化硅为硬模板,采用碳化和硫化工艺制备出具有三维碗状结构的CoS_2/C复合材料.利用XRD,Raman和XPS研究了所制备材料的相组成,晶体结构,元素组成和价态.利用SEM和TEM对其微观形貌进行了表征,并采用电化学工作站分析了CoS_2/C作为超级电容器电极材料的电化学性能.结果表明:三维碗状结构CoS_2/C复合材料具有优良的电化学性能,在1 A/g的电流密度下比容量可以达到466 F/g.将CoS_2/C和N-rGO分别作为正极和负极组装的水系非对称超级电容器器件的电压窗口可以拓宽到1.6 V.该器件在0.5 A/g的电流密度下能量密度可以达到13.6 wh/kg,功率密度达到374.5 w/kg.在3 A/g的电流密度下经过5000次循环充放电后容量保持率达到了87%.     

利用纤维床生物反应器发酵生产链霉素

利用纤维床生物反应器(FBB)发酵生产链霉素,对发酵培养基氮源进行了优化,并与传统搅拌发酵进行了比较。结果表明,以可溶性有机氮源大豆蛋白胨作为发酵培养基氮源,并添加一定量蔗糖,可以完全替代黄豆粉,在1 LFBB中发酵96 h时链霉素效价达到5 567 U·mL~(-1)。在整个发酵过程中,所有菌体都被固定在纤维床反应器上,而发酵液保持澄清,这不仅有利于从无菌体的发酵液中进行产物的提取和纯化,也可以重复利用菌体生产次级代谢产物,从而缩短发酵周期,进一步提高链霉素在发酵过程中的体积生产率。     

自然循环窄矩形通道内过冷沸腾两相摩擦阻力特性

采用去离子水作为实验工质，在低压低流速自然循环工况下开展了单面加热可视化窄矩形通道内的过冷沸腾摩擦阻力特性实验研究。实验中测量了实验段内的压降数据，并通过高速摄影仪拍摄了窄矩形通道内的气液两相图像，提出了过冷沸腾条件下的两相摩擦压降的剥离计算方法。基于本实验中获得摩擦压降数据，对分别基于均相流模型和分液相模型的经典两相摩擦压降计算关系式进行了评估，实验结果表明：采用不同等效黏度计算方法的均相流模型计算结果比实验值明显偏小；而分相流模型中，Sun and Mishiba关系式和Tran关系式均能够较好地预测摩擦阻力，计算值与实验值的平均相对偏差在±15%以内。结合实验数据，以分相流模型方法为基础，考虑全液相Reynolds数、Martinelli参数和Laplace数的影响，获得了计算分液相折算系数的经验关系式，与实验数据符合较好, 平均相对误差在10%范围内。     

改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

基于压缩机-支架系统的异常噪声研究

针对某乘用车发动机转速在1 573 r/min，压缩机开启时车内噪声异常的问题，对样车进行试验分析与诊断，对压缩机-支架系统进行仿真分析，提出改进方案并验证改进效果。利用LMS声振信号采集系统采集振动噪声数据，采用频谱分析、阶次追踪等方法，并结合压缩机-支架系统模态仿真结果，确定车内异常噪声是压缩机轴频21阶与压缩机-支架系统3阶模态频率接近发生共振造成的。通过优化支架结构来提高压缩机-支架系统3阶模态频率以此来避免共振，并换装橡胶驱动盘缓和压缩机输入扭矩波动。将改进结构进行整车试验，结果表明：匀速工况空调开启时问题转速下，车内噪声降低了2.5 dB(A)；匀加速工况空调开启时发动机转速1 500~1 650 r/min区间，车内噪声无峰值，其余转速空调开启时改进前/后车内噪声基本不变，噪声波动趋势平缓。