输出并联型双有源全桥变换器控制技术研究综述

输出并联型双有源全桥(dual-active-bridge,DAB)DC-DC变换器具备电气隔离、模块化扩展简单、高变比升降压及功率双向传输等优势,近年来得到国内外专家学者的广泛关注。首先,分析和归纳该类变换器功率平衡的典型控制方案,并从动态特性、模块化程度、传感器数量等方面,对不同控制方案下的研究策略进行多方面对比分析;然后,基于DAB变换器效率和动态性能优化方法,从多模块角度出发,分析组合系统功率平衡与DAB变换器性能优化相结合的一些典型混合控制策略,并从工程角度给出混合控制其他衍生思路及控制策略选取时,需考虑的实际因素;最后,从开关、桥臂、模块和拓扑等方向,对输出并联DAB变换器的容错控制方案进行详细概述并总结全文。     

基于数据融合技术的大型圆钢锻件超声缺陷识别的研究

对大型圆钢锻件常见缺陷进行了超声识别技术研究，利用感知器算法实现了典型缺陷自动识别，并根据不同类型、位置和姿态的超声换能器，对不同缺陷类型的敏感程度不同，实现了二组换能器在决策级上的数据融合，大大提高了缺陷识别可靠度。     

低碳钢水下焊焊条的研究

前言水下涂药焊条湿法焊接,虽然经过人们多方面的改进,但至今,焊条的工艺性能和接头的机械性能还是比较差。从国内外情况来看,接头的抗拉强度和塑性,一般只有陆地上焊接时的80％和50％左右。根据水下特殊环境对焊条提出的各项要求,通过焊条药皮配方的调整,研制了两种新型的水下焊焊条。对其工艺性能,特别是电弧稳定性以及接头的扩散氢含量、抗拉强度、冷     

超声表面机械研磨处理对6061铝合金FSW接头疲劳行为的影响

利用超声表面机械研磨处理(USMGT)方法对6061-T6铝合金搅拌摩擦焊(FSW)接头进行了表面晶粒细化处理,采用光学显微镜、显微硬度仪、扫描电镜等测试手段,对接头组织、力学性能及疲劳性能进行了分析。结果表明,USMGT处理后焊接接头表面形成了包含大量细化晶粒的梯度细晶层,表面细晶层的形成使接头表面硬度得到提高;接头的宏观断裂位置在热机影响区(TMAZ)和热影响区(HAZ)之间,滚压处理强化试样表层,FSW接头内部TMAZ和HAZ之间出现的软化现象无法消除,相比其他区域,该部分依然是疲劳薄弱区,承受载荷时微观裂纹源萌生位置由表面向内部迁移;滚压处理会使表层引入残余压应力,从而使得接头的疲劳性能得到提高,当应力幅值为150 MPa时,USMGT后的接头疲劳寿命达到未处理的3. 5倍。     

铝及铝合金双面氩弧立焊

双面氩弧立焊,是两把焊炬在工件正反面进行垂直焊接,可用于铝及铝合金、紫铜等有色金属的焊接,并具有生产率高、焊缝质量好、变形小和耗电量少等优点。工作原理双面氢弧立焊适于铝及铝合金、紫铜等有色金属的焊接,尤其对8~18毫米铝板的立焊更为适用。     

铸造Fe/TiCp复合材料的显微组织和力学性能

通过感应熔炼铸造法制备了一种Fe／TiCp复合材料，采用X-射线衍射、光镜和扫描电镜及能谱分析研究了其铸态和850℃退火态的显微组织和力学性能。结果表明：铸态复合材料的显微组织由珠光体基体和均匀分布的立方状TiC颗粒组成，TiC颗粒与基体界面洁净，抗拉强度817MPa，伸长率2．8％，硬度33．2HRC；经850℃退火后，基体转变为铁素体和珠光体，TiC颗粒形貌基本不变，强度和硬度较铸态有所降低，伸长率略有升高。     

某船闸驳岸挡墙修护加固方案优化分析

京杭大运河某船闸工程位于山东与江苏交界的苏北地区,是运河上的重点船闸建设工程。由于工程所在地岩土地质勘察资料不完整和船闸驳岸挡土墙结构设计时采用了较低的安全系数,因而在运行期间发生局部滑移变位,使得整个船闸的安全性受到很大影响,必须对原有驳岸挡土墙进行修护加固。主要针对船闸出现的驳岸挡土墙滑移事故,采用理论分析对比和建立数学模型简化计算的方式,进行修护方案的设计与可行性研究,提出阻滑板和加筋土两种方案。从安全性角度对该方案对比分析,最终确定驳岸挡土墙的修护加固方案,为类似工程提供技术参考。     

基于ISMP的高速公路护栏立柱导波检测

超声导波在高速公路护栏立柱检测中存在信噪比低、回波中特征信号不明显等问题,为此,提出一种改进的子空间匹配追踪算法( ISMP),利用回波信号的先验信息在过完备Chirp原子库上得到每次迭代的强相关原子集,经过迭代得到待匹配信号的最佳时频原子,从而实现对立柱回波信号的特征提取。通过对中心频率为128 kHz的检测信号进行算法验证,结果表明,ISMP可以有效提取出回波信号的特征原子,所得检测长度与实际测量误差小于1%,满足工程检测要求。     

融合信息熵与信任机制的防攻击推荐算法研究

由于对用户偏好信息的过分依赖,致使推荐系统易受到恶意攻击,从而影响系统的推荐质量。提出一个融合信息熵与信任机制的防攻击推荐算法。在考虑了托攻击与正常用户之间的评分变化幅度差异基础上,提出融合信息熵的相似性改进算法,同时引入信任更新机制,在推荐过程中将用户间信任度与相似度有机相结合,通过筛选推荐权重较高的邻居用户方法获得可靠推荐,从而降低恶意攻击对系统的影响。通过在真实数据集上实验表明该算法在提高推荐系统的准确性和脆弱性上有较好的表现。     

基于多尺度时间递归神经网络的人群异常检测

如何在人群密度大、变化快、存在大量遮挡的密集场景中实现可靠的人群事件检测,是领域研究的难点和热点.在密集场景时空建模的基础上提出了一种基于多尺度时间递归神经网络的人群异常事件检测和定位方法.首先对人群场景进行网格化划分,并利用多尺度光流直方图对每个网格的人群动态进行刻画;然后,连接各个局部的人群动态获得整体的人群动态,实现整体人群动态的时间序列建模;最后,利用多尺度时间递归神经网络实现异常事件的检测和定位.其中,多尺度隐含层实现了密集场景中不同规模相邻网格之间的空间联系,节点间的反馈关系则为时间维度上的关系表达提供了有效方案.与多种代表性算法的对比实验,验证了本方法的有效性.