增材制造设计(DfAM)下的金刚石晶格结构研究

基于机械零件的增材制造设计,用仿自然式方法设计了一种金刚石晶格结构,对晶胞相对密度和等效弹性模量建立了数学模型,并拟合得到二者关系式,一系列的仿真验证结果显示理论研究所得关系式具有一定的正确性;对金刚石晶格填充结构提出变密度假设,并用仿真和压缩试验的方法进行了验证,结果显示,填充单元密度以受力点为中心渐渐减小的变密度结构拥有更好的抗压性能,同时验证了本文得出的等效弹性模量数学模型具有一定的正确性和适用性.本研究结果可应用于承压机械零件的实体夹层填充,对机械零件进行应力匹配变密度设计,以达到机械结构轻量化的目标.     

磁性硅铁载铜吸附Hg0动力学机制及密度泛函研究

采用粉末冶金法将纳米单质铜(Cu⁰)、硅铁(FeSi)、四氧化三铁硅涂层(Fe₃O₄@SiO₂)混合煅烧并制备出新型磁性硅铁载铜吸附剂MagFeSi-Cu⁰。实验研究不同烟气温度下MagFeSi-Cu⁰的汞吸附能力基础上,结合颗粒内扩散模型、准二阶动力学模型、Elovich模型及Bangham模型分析了MagFeSi-Cu⁰吸附Hg⁰过程的主要控制步骤。在此基础上,依据密度泛函理论(DFT)研究了不同反应温度下FeSi表面Cu⁰原子与Hg⁰原子的汞齐作用机制。研究结果表明,Bangham模型的拟合值与MagFeSi-Cu⁰汞吸附实验值拟合度最高,MagFeSi-Cu⁰表面痕量Hg⁰吸附由汞的外扩散和表面铜汞齐吸附共同控制;通过密度泛函计算,发现Cu⁰颗粒表面Cu-Hg齐吸附能为-0.534 eV,当烟气温度从80℃上升至200℃时,Hg⁰原子与单质Cu原子的吸附自由能从-22.47 kJ/mol下降至-13.96 kJ/mol,这些结果为深入了解Hg⁰在Cu(111)表面的反应机理提供了理论基础。     

智能电网的非侵入式负荷监测系统设计

为进一步提高智能电网的信息分析挖掘能力以及数据共享交互能力，设计一款功能完善、实用性强的非侵入式负荷监测系统。在结合系统需求分析的基础上，完成对系统技术架构和系统总体方案的设计；从数据采集模块设计、主控模块设计、通信模块设计等方面入手，完成系统核心功能模块的设计；对系统的运行性能以及云平台在线监测功能进行测试。结果表明：所设计的非侵入式负荷监测系统运行正常、可靠、稳定，各个功能模块实现满足设计相关要求。     

热处理对含低熔点涤纶长丝针织物性能的影响

为探究热处理对含低熔点涤纶长丝针织物性能的影响,采用赛络菲尔包芯纺,制备棉、氨纶、低熔点涤纶复合纱,并织造纬平针织物。采用载体染色法,观察低熔点涤纶长丝在复合纱中的包缠和黏结情况,并对织物进行热处理,观察线圈间黏结点及织物线圈密度变化,探讨90、100、110℃热处理对织物性能的影响。结果表明:随着热处理温度的升高,织物的脱散性、抗起毛起球性能得到改善;热处理温度为100℃时,织物线圈密度最大,织物的克质量和拉伸断裂强力最高。     

基于汽轮机分级前馈补偿的火电机组AGC优化

随着新能源发电占比增大,电网侧对火电机组响应速度和调节精度提出了更高要求,传统AGC(自动发电控制系统)已无法满足此要求。提出一种基于分级前馈系统的AGC优化方法,首先计算汽轮机输入功率偏差ΔN,超过阈值M时则进行分级修正,且修正值随差值动态变化,指令偏差大时,增加修正值以提高响应速度,同时防止过调,反之,减小修正值;当偏差值低于阈值L时,不修正,减少阀门动作频率,降低设备损耗,此优化方法主要基于"两个细则"考核指标及锅炉储能计算来动态设置参数,实用且易于实现,即提高机组AGC调节性能,同时给企业带来可观经济效益,极具推广价值。     

基于POI数据的郑州市中心城区图书馆空间分布研究

基于百度API爬取的图书馆POI数据,依托ArcGIS空间统计工具,笔者运用空间统计与空间分析方法分析郑州市图书馆的空间布局特征,研究发现郑州市中心城区的图书馆布局存在以下几个特征。(1)显著的空间集聚特征,三环以内区域东西轴向集聚明显。(2)在空间分布上不均衡,三环以内区域东部与北部具有集聚核心,南部区域不集聚,东部区域没有集聚核心但具备核演变趋势;三环与四环中间,西南与东北区域分布不足。(3)分布与学校分布呈正相关。     

聚类混合型数据的密度峰值改进算法

聚类混合型数据，通常是依据样本属性类别的不同分别进行评价。但这种将样本属性划分到不同子空间中分别度量的方式，割裂了样本属性原有的统一性；导致对样本个体的相似性评价产生了非一致的度量偏差。针对这一问题，提出以二进制编码样本属性，再由海明差异对属性编码施行统一度量的新的聚类算法。新算法通过在统一的框架内对混合型数据实施相似性度量，避免了对样本属性的切割，在此基础上又根据不同属性的性质赋予其不同的权重，并以此评价样本个体之间的相似程度。实验结果表明，新算法能够有效地聚类混合型数据；与已有的其他聚类算法相比较，表现出更好的聚类准确率及稳定性。