预应力FRP筋混凝土梁在低周反复荷载下的恢复力模型

作为一种新型建筑材料,FRP具有轻质、高强、耐腐蚀等优点,非常适合作为预应力筋材料.通过4根预应力FRP筋混凝土梁在低周反复荷载下的试验研究,根据预应力FRP筋混凝土梁在低周反复荷载下滞回曲线的特点,提出了适合于预应力FRP筋混凝土梁的弯矩-曲率恢复力模型,并与试验结果进行了比较,计算模型与试验结果吻合良好。     

溶解性有机质对甲草胺在土壤中吸附行为影响

土壤对甲草胺的吸附解吸作用是甲草胺在土壤中迁移转化行为之一,对土壤环境质量变化有重要影响.在松花江沿江3个城市郊区农田(佳木斯(S1)、依兰(S2)和哈尔滨(S3)),采集3种不同理化性质的土壤,采用批量实验方法研究甲草胺在土壤上的吸附-解吸过程以及溶解性有机质对甲草胺吸附-解吸过程的影响.结果表明:溶解性有机质对甲草胺在土壤中的吸附过程有抑制作用,而对解吸过程有促进作用;甲草胺在3种土壤中的吸附-解吸过程符合Freundlich方程(R2>0.858);在3种土壤样品中的吸附量大小依次为S1>S2>S3;甲草胺在3种土壤中吸附-解吸存在滞后现象.     

基于径向基神经网络滞环电流跟踪控制的有源电力滤波器

以并联有源电力滤波器为研究对象,建立了该滤波器的滞环跟踪控制的MATLAB仿真模型,分析了该模型及并联有源电力滤波器的工作原理,提出了一个可以实现数字化控制的滞环跟踪控制算法——基于径向基神经网络的滞环电流控制算法.将该算法编写成MATLAB中的S-函数,并封装成S-函数模块.将该模块应用到有源电力滤波器的MATLAB仿真模型中.最后通过运行该模型验证了算法的可行性.     

基于模糊控制变环宽光伏逆变器的研究

在恒定环宽滞环电流的基础上,针对开关频率大范围变化,提出模糊控制变环宽的方法,来控制光伏并网逆变器,以此使开关频率下降．利用MATLAB进行仿真,搭建了可调滞环宽度模块,仿真结果表明：加入模糊控制后开关频率大范围下降,谐波失真小,逆变器输出波形稳定,达到了预期的控制效果．     

统一电能质量调节器的Simulink仿真分析

介绍了统一电能质量调节器的结构原理,指出了其相对于传统有源电力滤波器的优势.采用dq0谐波检测法作为UPQC的检测方法,采用SVPWM控制法、滞环比较控制法分别作为UPQC串联侧、并联侧的控制方法,并在Simulink软件平台上对电压电流的检测及控制方法进行仿真实验.仿真结果表明了其检测和控制方法的正确性和有效性.     

基于ANSYS的钢筋混凝土框架加固后的整体抗震性能

为了研究钢筋混凝土框架结构加固后的抗震性能,利用ANSYS软件建立三种框架模型(无加固模型KJ-1,碳纤维加固模型KJ-2,混合加固模型KJ-3),进行低周反复荷载数值分析,得到的KJ-1的力学性能指标和荷载位移曲线与试验数据比较吻合,并对三个框架模型的滞回曲线、骨架曲线、延性进行对比.研究表明:加固后框架结构的承载力、延性得到很大提高;混合加固模型的承载能力和延性优于碳纤维加固模型的,具有较强的抗震能力.     

基于SVPWM的不定频滞环控制的有源滤波器仿真

为了更好地解决传统的电流滞环控制存在的开关频率高和开关损耗大等问题,在传统滞环控制的基础上,提出了一种基于空间电压矢量(SVPWM)的不定频滞环电流控制方法.此方案可以有效降低平均开关频率,减少开关损耗,提高系统的运行效率.通过Matlab/Simulink软件进行了系统仿真分析,结果验证了该控制策略的可行性和有效性.     

循环蠕变加载下疲劳裂纹扩展速率的探讨

根据循环蠕变加载下应力-应变迟滞徊线的周期性,提出了在一个循环周期内以应变能密度为损伤参量,并把材料的机械疲劳损伤和蠕变损伤统一处理的方法,以解决这两种损伤之间的交互作用问题;指出了在循环蠕变的加速现象中包含了这两种损伤之间的交互作用的效果;借助于等效杨氏模量概念,对静蠕变公式进行修正后用于循环蠕变的应变计算,进而对能量密度进行计算。然后参照单轴疲劳的研究过程,导出了循环蠕变加载下基于能量密度的疲劳裂纹扩展速率公式。     

基于未知Prandtl-Ishlinskii回滞的一类不确定非线性系统自适应逆控制

针对带有回滞驱动的一类不确定非线性系统,通过把Prandtl-Ishhnskii模型分解为一个离散的Prandtl-Ishlinskii算子和一个小的有界误差项,采用反步递推的设计方法,实现自适应逆控制器的设计.所设计的自适应逆控制器能保证闭环系统全局稳定.仿真结果进一步证明该控制方法的有效性.     

基于退化激励信号的含有迟滞的三明治系统辨识

含有迟滞的三明治系统不仅具有非光滑、多值映射等特性, 而且迟滞环节的输入输出信号还是不能直接测量的, 常规方法难以进行有效的辨识. 本文提出了一种基于退化激励信号的两步辨识方案: 第一步, 设计一个特殊的退化激励信号将迟滞环节退化为一条静态曲线, 从而可以将两端的线性动态环节辨识出来, 解决中间信号不可测的问题; 第二步, 利用已辨识的线性模型重构迟滞环节的输入输出信号, 再采用“扩展输入空间法”建立迟滞环节的神经网络模型. 最后, 在压电超精密运动系统的实验结果表明所提出的建模方法取得了令人满意的结果.