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991.
用热重分析(TGA)-傅里叶变换红外光谱(FTIR)联用和裂解(Py)-气相色谱(GC)/质谱(MS)联用对两个医用硅橡胶试样的热分解过程进行分析。研究表明:通过FTIR分析,推断两个医用硅橡胶试样的主要成分为甲基取代硅氧烷,其中一个试样的填料可能为硫酸钡和白炭黑,而另一个试样的填料可能仅为白炭黑;两个医用硅橡胶试样的裂解产物均为环状二甲基硅氧烷,主要成分为六甲基环三硅氧烷和八甲基环四硅氧烷;裂解温度越高,越易出现相对分子质量较大的环状二甲基硅氧烷。TGA-FTIR和Py-GC/MS分析可以为医用硅橡胶的鉴定和裂解回收提供依据。 相似文献
992.
993.
994.
随着光伏等可再生能源越来越多地并入电力系统,电力系统运行的随机性问题越来越突出。传统的确定性潮流将无法准确描述电力系统的实际运行状态,而随机潮流能充分考虑电力系统的各种随机波动,从而为电力系统的规划和运行提供指导。然而,新能源出力由于自然条件的时空关联性存在复杂的非线性相关性;为处理该非线性相关性,提出了一种基于M-Copula理论的半不变量随机潮流计算方法,将Copula理论与半不变量法结合起来,同时选择多个Copula函数模型来充分描述变量之间的复杂相关性。该方法既考虑了电力系统输入变量之间广泛存在的非线性相关性,又充分利用了半不变量法计算速度较快的优点,从而实现随机潮流的快速准确计算。以修改的IEEE 14系统为例,与蒙特卡洛方法进行的对比,仿真验证了所提方法的快速性与准确性。 相似文献
995.
针对某炮控系统存在较强的非线性和不确定性特征,提出了基于补偿滑模的自组织神经网络控制策略。引入了补偿滑模面设计方法,构成了自组织神经网络控制器和辅助补偿器。自组织神经网络控制器由Hermite多项式、变结构神经网络和神经元参数自学习算法构成,其减小了计算复杂度,提高了自适应能力;梯度下降法对神经网络的参数进行自学习,提高了系统的收敛速度;辅助补偿器的引入进一步减小了系统稳态误差,满足了该炮控系统的基本指标要求,保证了系统在Lyapunov意义下的稳定性和鲁棒性。半实物仿真试验表明:该控制策略有效地提高了系统的控制精确度和鲁棒性,减小了外界干扰对系统性能的影响。 相似文献
996.
997.
998.
电力变压器是电力系统中最重要的输变电设备之一,其故障征兆和故障原因之间的关系错综复杂,单项诊断方法信息特征独特、考虑角度单一,通常难以满足其故障诊断要求。提出了一种基于BP神经网络和故障树分析方法的变压器故障综合诊断新模型。首先收集整理变压器故障信息量作为训练和识别样本,建立了基于BP神经网络的变压器故障诊断模型,再利用故障树分析方法,对变压器故障等级、严重程度等进行划分。通过大量的现场数据验证表明,与单一诊断方法相比,该模型能提高故障诊断正确率。研究成果为变压器故障评估诊断提供了一种新思路。 相似文献
999.
1000.