水电站调压室施工通风数值模拟与检测反馈研究

大型地下洞室群施工期通风散烟效果直接影响施工效率和施工人员安全,结合黄金坪水电站地下厂房调压室工程,借助数值模拟和现场检测方法动态调整通风方案。采用FLUENT软件模拟洞室内通风流场,结果表明在初始通风方案下调压室风速总体满足规范要求,但在洞室交叉等边角处风速小于0.25m/s,建议在洞室交叉处增设负压风机和射流风机,并封闭已完工且无后续通风需求的上层施工支洞,从实测结果来看,以上措施取得了良好的效果,洞室边角处的风流速度明显加快,均达到了规范要求。对地下洞室群通风质量进行现场跟踪检测,结果表明：初始通风方案经过优化后,洞室群风速总体有一定的增加;分析风速、风温、粉尘浓度三要素的相关性发现风速与粉尘浓度和风温呈明显的负相关;从风流要素沿程变化趋势来看,当洞室群内整体或局部区段风速低于0.5m/s时,洞内温度基本都高于规范规定的28℃,粉尘浓度均大幅超过国家安全标准10mg/m3,故针对本工程实际情况,为有效保证通风质量,建议本工程中地下洞室群在开挖时洞内风速应不低于0.5m/s。从实测数据可以发现,现场通风环境复杂,各洞室交叉处通风流场很不稳定,因此建议同类工程在有条件的情况下,在施工现场增设风流要素实时检测点,根据现场检测结果对通风方案进行动态优化,以全方位保证通风质量。     

变压吸附制氮技术的发展和应用

综述了变压吸附技术的原理、发展及碳分子筛和沸石分子筛两种吸附剂变压吸附技术制氮的国内外研究进展,提出了变压吸附技术制氮的发展方向。     

非平衡磁控溅射掺Cr类石墨镀层的结构分析

采用非平衡磁控溅射离子镀技术,通过调节Cr靶的溅射功率。在单晶硅基片上沉积制备了一系列不同Cr含量的类石墨（Cr—GLC）镀层样品。利用Raman光谱仪、X射线光电子能谱（XPS）、透射电子电镜（TEM）、显微硬度计分析了Cr—GLC的微观结构和显微硬度。结果表明,利用非平衡磁控溅射得到的Cr—GLC镀层,随Cr含量的增高,硬度逐渐降低并趋于稳定。当Cr含量小于4％时,Cr只以单质非晶态分布于非晶GLC中,Cr的掺杂降低了内应力;当Cr含量超过49／6后,还有CrC。纳米晶存在于非晶态的GLC中;镀层由C、Cr和CrC。纳米晶粒组成非晶纯构,     

高压加热器泄漏声发射监测系统的研究

分析了声发射信号特征参数的取值方法,并介绍了声发射检漏技术在高压加热器内管泄漏监测上的硬件连接方式.通过实例应用表明,声发射检漏技术能够很好地解决高压加热器内管泄漏的查漏难题,具有快速、准确的特点,可早期发现小泄漏事件,从而提高高加运行的安全性和可靠性.     

基于SolidWorks的二维工程图三维重建系统实现

阐述了以二维工程图中三视图表达为基础的三维重建基本理论和相关算法,重点改进了一种轮廓搜索算法.构建的三维重建系统是以DXF文件为数据源,借助Visual C++编程语言开发了一个基于SolidWorks平台的三维重建系统.实验表明提出的算法和实现过程具有较好的可行性和有效性.     

人脸检测中的图像光照处理研究

在人脸检测过程中,由于光照条件的不同对人脸的检测结果影响很大.提出了一种基于灰度统计模型的对数变换和局部归一化相结合的复合光照处理算法,并且有效的消除了局部归一化所产生的虚假边界.该算法不仅可以调节光照条件较差的图像,对于光照条件较好的图像,也产生较少负面作用.通过与其他常用的一些光照调节方法也做了相应的比较,实验表明,此算法能有效地改善图像质量,减少不同光照条件对人脸检测准确率的影响.     

五味子果实、藤茎及藤皮的木质素成分分析

目的：对五味子果实、藤茎及藤皮中的五味子甲素及乙素进行提取鉴别及含量测定.方法：采用薄层色谱（TLC）法及高效液相色谱法（HPLC）,以甲醇-水（83 17）为流动相,以甲素、乙素为对照品,测定五味子果实、藤茎及藤皮中木质素的含量.结果：五味子藤皮中甲素的含量与果实中甲素含量相近,藤皮中乙素的含量约占果实中乙素含量的1...     

轮式移动机器人的滚动LQR轨迹跟踪控制

基于滚动优化思想提出了一种轮式移动机器人的LQR轨迹跟踪控制方法．在每一采样时刻,通过实时地对跟踪误差系统进行线性化得到线性化模型,并利用该模型通过求解LQR问题获得状态反馈控制律．文中给出的不同情况下跟踪‘8’字轨迹的仿真结果验证了该方法的有效性．     

基于最优特征向量分类的高压断路器机械状态识别方法

对高压断路器动作过程中状态特征参量的提取与分析是状态识别与故障诊断的关键。高压断路器分合闸过程中的触头行程曲线蕴含着反映其内部机构机械状态的丰富信息。然而,仅依靠常规的时间和速度等参量无法对高压断路器的机械状态进行准确识别。文中提出了一种基于最优特征向量分类的高压断路器机械状态识别方法,通过计算各个特征与状态分类之间的互信息,根据最大相关最小冗余的准则筛选出最优特征子集,然后基于最优特征量构建支持向量机(SVM),利用分类准确度进行评价,确定出最优的特征向量和分类模型。对实验数据的分析结果表明,该方法可以有效提取触头行程曲线中蕴含的特征信息;基于最优特征向量集构建的分类模型的准确度高达97%,可以实现对高压断路器机械状态的识别。     

基于支持向量机和互联网信息修正的空间负荷预测方法

为提高电网规划阶段的空间负荷预测精度,提出了一种基于支持向量机和互联网信息修正的空间负荷预测（spatial load forecasting,SLF）方法,该方法分为3个步骤：一是基于k-均值聚类分析和支持向量回归模型得到地块负荷初始预测值;二是基于地块负荷历史数据计算负荷实际值与初始预测值之间的偏差;三是针对这些偏差,利用搜索引擎获取互联网信息,识别造成偏差的不确定事件,包括元胞中新增大负荷事件和元胞中企业营收增长率突变事件。定性分析事件对空间负荷的影响,并建立这两类事件与其造成的影响之间的分类事件影响定量模型,基于该模型对地块负荷初始预测值进行修正,得到规划区域内的地块负荷预测值。通过对北京某地区进行算例验证,结果表明该方法可以提高预测精度,可用于配电网以及能源互联网规划中的空间负荷预测。