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1.
2.
为探寻水分对煤体破裂过程表面温度分布的影响,对不同含水率试样进行加载破裂试验,研究其表面红外辐射温度的演化特征,并以平均红外辐射温度AIRT、温度极差R、分形维数D、红外热像特征进行分析研究.结果 表明:干燥、潮湿试样表面平均红外辐射温度总体上均表现为随载荷增加呈下降趋势,但在临近破裂时出现了明显异常:干燥试样表现为升温前兆,潮湿试样为降温前兆;干燥试样温度极差R与载荷的变化呈负相关,表现为随载荷增加呈下降趋势,在变形进入破裂阶段,R曲线出现了局部跳跃突增点,而潮湿试样温度极差R与载荷的变化步调基本一致,具有良好的同步性;随着试样含水率的提高,分形维数N表现为下降趋势,平均红外辐射温度曲线的波动幅度也就越小,水分对煤体的红外辐射变化起到了抑制作用;潮湿试样在加载过程中热像出现了非均匀性变化,上部出现了条带状的辐射强度分异现象,热像特征变化相对平静,而干燥试样加载到破裂的整个过程中,试件中部出现"O"形蓝色高温区域,热像特征变化明显.该研究为预测含孔隙、裂隙煤体特别是含水情况下变形破裂失稳提供了新内容. 相似文献
3.
采用快速液相烧结法制备Bi1-xPrxFe1-xTixO3(x=0.00、0.03、0.06、0.12)系列多铁陶瓷样品,研究Pr-Ti共掺杂对BiFe O3结构、缺陷、电学和磁学特性的影响。XRD分析结果表明:所有样品均为菱方钙钛矿结构,Pr-Ti共掺杂可有效抑制杂相生成,当掺杂量高于0.06时杂相基本消失,共掺杂引起结构畸变。正电子湮没寿命谱测试结果表明:所有样品中均存在阳离子空位型缺陷,空位尺寸和浓度均随Pr-Ti掺杂量增加而增大。电学和磁学性能测试结果表明:适量Pr-Ti共掺杂可有效提高Bi Fe O3的介电、铁电和磁学性能。综合上述结果,认为BiFeO3多铁性能的改善可能是由于Pr-Ti共掺杂引起晶格畸变、减少氧空位浓度、改变阳离子空位浓度等多种原因引起。 相似文献
4.
5.
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)作为一种主动微波传感器,被广泛应用于遥感对地观测。然而,传统上的雷达散射模型是基于几何光学近似的,忽略了地物目标之间的相互作用,即多次散射效应。为了充分挖掘和利用毫米波雷达影像中目标电磁散射特性信息,亟需对典型目标的多次散射效应进行建模仿真和验证。基于矩量法(Method of Moments, MoM)分析了球体、二面角等目标表面等效电流分布与分段成像结果的对应关系,并利用后向投影(Back-Projection, BP)算法进行电磁仿真成像,总结了单/双基地雷达模式对成像中散射机制的影响。结果表明:目标表面等效电流分布以及分段等效合成孔径张角会随入射角度发生改变,其中分段等效合成孔径张角会影响方位向分辨率;双基地雷达成像结果中包含更丰富的电磁散射信息。本研究可为SAR系统设计和验证、典型目标回波特性数据收集以及如何基于高解析度SAR影像进行目标识别等研究提供借鉴与参考。 相似文献
6.
通过深度学习来挖掘设计变量、目标参数与Kriging模型之间内在关系的序列Kriging仿真优化方法已成为基于元模型优化的研究前沿和热点.但仿真优化过程中存在建模效率较低、收敛精度不高、多点采样的并行仿真难以实现等问题.如何在少量昂贵仿真估值条件下提高优化效率和收敛精度是序列Kriging仿真优化方法研究的主要内容.为此,对序列Kriging的近似建模方法、无约束优化、多点并行优化以及约束优化进行综述,介绍经典优化方法、若干改进及相应工具包,并展望所面临的问题和挑战. 相似文献
7.
晶闸管旁路开关TBS是UPFC系统中重要的保护设备,可以在电力系统故障时实现对UPFC的快速旁路和隔离保护。由于TBS只有在系统故障时投入运行,而在系统正常运行时一直处于热备用状态,这种工作特性导致其无法像其他设备一样实现利用在线检测手段来判断晶闸管回路元件状态。本文对常用的晶闸管阻尼回路参数测量方法进行了对比研究,结合TBS晶闸管级阻尼回路特点,提出了一种基于AD5933阻抗测量芯片的TBS晶闸管回路RC阻容参数测量方法,具有快速、准确、可靠等优点。 相似文献
8.
文章分析了常用欠压保护电路的设计原理及特点,根据实际需求和常用电路存在的不足,设计了一种改进型的高精度欠压保护电路方案,通过验证确定欠压保护电路原理的可行性。 相似文献
9.
电化学储能是现代电力系统中不可缺少的一环,其特点是能量密度大、响应速度快、转换效率高、建设周期短、站址选择多等.储能电站的应用场景非常宽泛,如在电源侧平滑出力波动及处理跟踪、电源调频辅助服务、备用电源等;电网侧用来参与电网调峰调频、优化电网潮流分布、改善电能质量、虚拟电厂、延缓输电设备拥堵升级、微网等;用户侧可以完成削峰填谷、智能交通、社区储能、需量电费管理等.储能电站在快速发展的同时,安全是第一要素.而储能系统安全的关键在于电池系统的安全,在于如何精确预估电池的健康状态.储能电站电池的健康状态评估对电站的日常维护成本、健康运行及运维工作量等起关键性作用.综述了电池健康状态SOH(state of health)的影响因素,分析了线性误差预测方法、粒子群结合BP神经网络法、动态贝叶斯网络法的研究过程及结论验证,探讨了不同评估方法的可行性.在完善电池健康状态评估算法理论体系、实际应用技术研究方面具有潜在价值. 相似文献