电力作业现场安全智能管控技术研究及应用

随着国内电网建设结构日趋复杂和新技术、新设备的大量应用,目前在电网运检、基建施工过程中存在运 维设备多、施工周期长和涉及面广的特点,现有的安全管控手段已不能满足现阶段电力建设要求,只有在电力生产建 设中进行安全防范和督查的全覆盖,加强对分散、临时、协作等作业项目的安全管控力度,才能有效做到安全监管和 安全预控.电力作业现场安全智能管控监控通过软件B/S架构实现,基于图像识别的人工智能、物联网、边缘计算等 技术手段,分析生产过程中的监管要求,设计工作区人脸识别、安全帽佩戴、工作着装、现场火情等在线监测项目, 将解决监管体系力量薄弱、全过程监管缺乏、管控智能化水平低的难题.系统将有效提高电力作业现场的智能管控水 平,保障电力安全生产的顺利实施.     

基于WebGL的BIM轻量化关键技术研究

由于BIM数据通常被设计在OS平台上解析和生成,无法直接被WebGL读取和渲染,借助第三方工具往往需要支付昂贵的费用或数据用于特定的平台,使用中间格式进行数据交换会造成一定的数据损失和数据冗余。针对上述情况,基于应用的角度,通过分析Autodesk Revit模型信息的组织方式与GLTF数据结构,设计Revit数据转化成GLB格式的程序接口。几何数据经过顶点以及几何体在族实例内部和族实例间不同层级的复用,有效降低数据冗余度;利用Draco压缩,实现BIM模型的轻量化存储;通过Three.js与Cesium实现在浏览器端的可视化渲染。对目标数据进行评估发现有较小的几何数据损失,实验结果证明此方法具有应用价值,对研究BIM信息提取与模型可视化有一定的意义。     

负载电流对IGBT器件中键合线的寿命影响和机理分析

通过器件的功率循环试验可建立寿命模型,如最常用的CIPS08公式,用来预测实际工况下的寿命情况。其中结温波动和结温最大值对键合线寿命的影响最大,但是在功率循环试验中往往需要同时调节负载电流大小和开通时间来达到相同的结温波动和结温最大值。为了进一步评估负载电流和开通时间这两个参数对键合线寿命的贡献,尤其是负载电流的影响机制,该文对650V/20A的TO封装IGBT器件在相同的结温波动和结温最大值,但在不同的负载电流大小和开通时间的组合条件下进行了功率循环试验。结果表明,不同的负载电流和开通时间组合对器件寿命有不可忽略的影响,电流增大会显著降低IGBT器件中键合线的寿命。为了解释试验出现的现象并揭示其作用机制,该文建立TO封装IGBT器件的电-热-力多物理场有限元模型,考虑铝键合线和表面金属层的弹塑性特性,分析电流影响键合线应力大小的机理。同时引入金属疲劳寿命模型,得到的仿真寿命趋势与试验结果相吻合。该文研究可为IGBT器件的精确模型建立和键合线疲劳寿命预测提供指导意义。     

基于自适应校准和多分支注意力的遥感目标检测

面向复杂多变的遥感场景下目标检测易受干扰的问题,提出了结合自校准模块和D_Triplet Attention的任意方向目标检测模型SD-Centernet。该方法在网络结构中引入旋转角度,为检测框提供角度信息。在Dlanet特征提取网络中引入self-Calibrated模块,通过自适应校准操作融合来自两个不同空间尺度的信息,增大输出特征的感受野。同时为了加强图像局部信息的聚焦,引入D_Triplet Attention,更好的解决了跨维度交互问题。SD-Centernet在HRSC-2016数据集上的检测精度达到86.25%,检测速度达到14.9帧/秒,有效提高了遥感航拍中多方位目标的检测效果。     

基于主从博弈的多主体投资多微网系统优化配置

随着越来越多微电网协同运行,微网与微网间、微网与配网间电能交互过程愈发复杂,同时也影响着微网运营商及配网运营商的投资利益。为了探索两者间联合投资的最佳规划策略,提出一种基于主从博弈的多主体投资多微网系统优化配置方法。首先,在多微网系统模型基础上,构建考虑多微电网运营商运行成本、经济收益,以及配电网运营商投资微电网成本、延缓配电网升级及售购电收益的函数模型。然后,分别以多微网系统支付函数最小和配网收益最大为目标建立主从博弈模型,并提出自适应遗传算法与粒子群算法相结合的算法,求解多微网系统分布式电源最优配置。最后,通过4组方案进行对比实验,证明了所提规划方法能更好地平衡多微网运营商和配网运营商间的收益。     

相变材料的新兴应用

相变材料是一类有着稳定的相变温度、且具有较大相变潜热的材料,其广泛应用在建筑节能和室内保暖方面。简要阐述了相变材料在传统建筑方面的应用,重点介绍了相变材料在药物缓释、数据存储和可穿戴设备等方面的新兴应用,从而为拓展相变材料的应用提供参考价值。     

声场波数积分截断波数自适应选取方法

在采用波数积分法进行声场计算的过程中,需要选取合适的积分截断波数,文章提出一种应用于流体介质中宽带声场波数积分计算的截断波数自适应选取方法。首先根据波数域格林函数的衰减特性构造一个数学模型,然后利用卡尔曼滤波器对该数学模型的拟合参数进行跟踪和预测,最后根据预测的模型参数计算截断波数。仿真试验结果表明,该方法实现了给定精确度下的积分截断波数自适应选取,能够克服现有方法不能兼顾低频段精确度和高频段计算量的问题,并且不会引入太多额外的计算量。     

含马来酰亚胺结构的DOPO基反应型阻燃剂的合成及其对环氧树脂性能的影响

以9,10-二氢-9-氧杂-10-磷杂菲-10-氧化物(DOPO)和N-对羧基苯基马来酰亚胺(pCPMI)为主要原料合成了一种新型的反应型阻燃剂DOPO-pCPMI,利用傅里叶变换红外光谱(FT-IR),核磁共振谱(¹H-NMR、³¹P-NMR)对阻燃剂分子的结构及其组成进行了分析表征。随后将DOPO-pCPMI与环氧树脂预聚,再以4,4’-二氨基二苯基砜(DDS)为固化剂制备DOPO-pCPMI/EP复合材料。通过极限氧指数(LOI)、动态热机械分析(DTMA)、热失重分析研究了复合材料的阻燃性能和热性能。结果表明：当pCPMI的质量分数为6%时,DOPO-pCPMI/EP固化体系综合性能最佳,氧指数由24%提高至33.5%;玻璃化转变温度(T_g)为210℃;弯曲强度由90 MPa提升至127 MPa;在氮气气氛下不同组分树脂的浇铸体残炭率不断提高。对燃烧后炭层的红外分析和扫描电子显微镜(SEM)分析表明形成了含马来酰亚胺的刚性炭层,且炭层外部紧凑、完整,内部致密、多孔。     

基于 ResU-Net 的三维断层识别方法及应用

断层刻画了地层的边界位置,地震成像数据中反射层的不连续性可作为断层解释的主要依据。深度神经网络的强非线性性质可作为地震数据中断层不连续特征表达的有力工具,断层识别问题可视作一个像素级别的二分类问题,并使用深度学习方法对此问题进行建模求解。据此可给出一种端到端的基于深度学习网络的三维断层自动识别方法。首先利用地震子波与反射系数卷积合成多组三维地震数据,建立用于深度网络学习断层特征的样本数据,随后搭建网络进行训练,网络训练完成后应用于实际地震数据。鉴于残差模块可很好地提升网络泛化性能,所提出的将残差网络中的残差块结构引入U-Net中的方法,可用于提升通过合成数据样本训练得到的网络模型在训练数据之外,即实际地震数据上的断层识别性能。所建立网络用于断层解释时,输入为叠后三维地震数据,输出为相同维度的三维数据体,其中每一输出值代表输入三维地震数据相同位置处断层的概率。实际算例对比测试表明,此方法可对三维地震数据中的断层进行有效识别,在合成数据集上训练精度相差不大的前提下,引入残差模块的ResU-Net在实际地震数据上的断层识别泛化性能得到提升。     

多网络融合的水厂自动化控制系统设计

针对水厂仪表可集成度低和网络兼容性差的缺点,设计了一种多网络融合的水厂自动化控制系统。系统节点选用Microchip公司基于M4K内核的处理器PIC32MX795F512L,使用该芯片内置的多种网络接口与仪表／设备互连,并给出了硬件方案、工业以太／CAN网络冗余算法和异构网络的数据帧协议。该系统网络平台融合了安防等其他...