汽轮机转子钢低周疲劳数据批量化处理方法

为高效快速地进行汽轮机转子低周疲劳数据处理分析,采用低周疲劳数据批量化处理方法,利用数据处理程序中工具箱的强大图像编辑处理功能直接处理曲线,经过多种汽轮机转子钢百余次数据处理可以验证,数据处理程序运行稳定,数据可靠。     

十字域去噪技术在沙漠低信噪比地区的应用

十字域去噪技术是一种三维锥体滤波,最广泛应用在针对面波噪音的去除上。古城地区由于受地表巨厚沙丘影响及地震地质条件的限制,野外采集的地震资料信噪比很低,不仅存在高能面波干扰,还存在很强的高速折射波噪音,检波点域线性干扰尤其严重。根据古城地区原始地震资料噪音特点,分别针对低速低频面波噪音和高速高频折射波噪音的设计滤波器,两次应用十字域去噪技术,在最大程度保护信号的同时,有效地去除了面波和折射波等线性干扰,提高了资料信噪比,改善了成像质量,取得了很好的效果。实际应用表明,十字域去噪技术相比传统的二维F-K滤波具有明显的优势。     

一种低载噪比突发扩频信号的快速捕获方法实现

针对突发扩频信号用户资源扩大、终端功率降低、系统容量提升等需求,提出了一种低载噪比突发扩频信号的快速捕获硬件实现方法。采用分段匹配滤波器加多普勒并行相干积累的方法,基于硬件实现从算法到工程进行全流程优化设计,最终实现最优的捕获性能。应用结果表明,该硬件设计实现方案的快速捕获性能优越,设计方案正确、可行,已成功应用于工程建设中。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

特低渗砂岩油藏CO2-低界面张力黏弹流体协同驱油机理研究

目的特低渗油藏储层物性差、层间非均质性强,造成CO₂驱易发生气窜,提高采收率效果欠佳,其中,CO₂水气交替驱作为结合CO₂驱和水驱优势的方法,具有较高的适用性。为进一步改善CO₂-水交替驱的开发效果,开展了CO₂-低界面张力黏弹流体协同驱油研究。 方法通过界面张力和润湿性能测试评价低界面张力黏弹流体基本性能,并利用微观可视化驱油实验及岩心驱油实验等,探究了不同驱替方式的驱油效果和CO₂-低界面张力黏弹流体协同驱油过程中二者之间的“协同作用”机理。 结果低界面张力黏弹流体具备良好的界面活性和改变岩石表面润湿性能力,水驱后开展CO₂驱、低界面张力黏弹流体驱、CO₂-低界面张力黏弹流体交替协同驱,采收率可在水驱基础上分别提高0.91%、10.66%、16.25%,其提高采收率机理包括降低界面张力、改善流度比、改变岩石表面润湿性及乳化作用的协同效应等。 结论CO₂-低界面张力黏弹流体协同驱既可有效增强非均质特低渗砂岩油藏注CO₂过程中气体流动性控制,又能够降低CO₂萃取轻烃导致重质组分沉积的影响,具有协同增效作用。      

基于SVD和SSA-VMD降噪的轴承故障特征提取

针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题，提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD)：首先，对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)处理，运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号；其次，为防止故障信息丢失，将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD）算法处理，得到最佳的模态个数K和惩罚参数α，选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号，并对信号进行包络分析；最后，通过仿真和试验数据分析得出，该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征，为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。     

基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测

光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理

低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。     

基于三维模型的NPN双极型晶体管电离辐射效应仿真模拟北大核心

为更加迅速可靠地评估星用双极型晶体管抗电离辐射损伤性能,建立了三维NPN晶体管模型,并对其电离辐射效应进行了数值模拟。仿真计算了电离辐射在晶体管中产生的氧化物正电荷陷阱以及界面陷阱,以此模拟不同总剂量、剂量率电离辐照对晶体管的损伤;以漂移扩散模型计算了晶体管典型性能的响应,验证了晶体管的总剂量效应和低剂量率损伤增强效应。结果表明晶体管对电离辐射敏感的区域位于基区和发射结区附近的Si/SiO_(2)界面,从Gummel曲线提取的归一化增益发现,电离辐射损伤可能使晶体管增益降低50%以上,这对晶体管性能影响很大。该方法可以在降低成本、缩短周期的前提下,为晶体管抗电离辐射可靠性评估提供合理的技术支撑和可借鉴的理论数据。