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1.
油纸绝缘局部放电问题受到业内普遍关注,为探究在交直流复合电压下的局部放电特征,该文搭建测量平台,并设计气隙、悬浮、柱板沿面和针板放电4种油纸绝缘典型缺陷的放电模型.结合这4种局部放电的实验结果,分析发现:在不同的复合电压比例下,4种典型缺陷局部放电会发生不同的变化,前3种缺陷平均放电量在起始阶段与直流分量呈现负向变化的特征,与局放起始电压的关系呈正向变化特征.在交直流混合电压下,悬浮绝缘放电模型与其他3种典型缺陷的放电模型相比较,局部放电的起始电压明显增加,交流电压下的平均放电量降低.所得结果为利用局部放电试验判别换流变缺陷类型和电压形式对局放的影响提供基础数据. 相似文献
2.
3.
采用选区激光熔化工艺成形TC4钛合金试样,研究了激光功率(50~300 W)和激光扫描速度(250~1750 mm·s-1)对试样组织和性能的影响.结果表明:随着扫描速度的降低或激光功率的增大,试样成形质量提高,表面粗糙度减小,纵截面硬度增大;试样组织中均存在针状α'相和纳米级β相,较高扫描速度下的α'相尺寸较小,β相含量较低;改变扫描速度或激光功率对试样抗拉强度影响不大,较低激光功率或较高扫描速度下的断后伸长率较高;当激光功率为200 W,扫描速度为1150 mm·s-1时试样可获得较好的强度和塑性匹配. 相似文献
4.
5.
采用改进的凝胶注模技术制备多孔陶瓷结合剂超细金刚石砂轮,研究6种不同质量分数磨料(质量分数分别为27%、30%、33%、36%、39%、42%)的多孔金刚石砂轮的显微结构和磨削性能。结果表明:磨料的质量分数直接影响砂轮磨削时的磨削电流、砂轮磨损速率,进而影响硅片磨削后的表面一致性。使用磨料质量分数为39%的砂轮时,硅片磨削后可获得粗糙度为4.8 nm的光滑表面。 相似文献
6.
采用高效液相色谱-二极管阵列检测器法(HPLC-DAD)测定西瓜中残留的膨大剂(即:氯吡脲)。西瓜样品溶于乙酸乙酯进行提取,提取物经固相萃取柱(ENVI-18)富集、净化后,在265 nm处,流动相为甲醇-水(65∶35,V∶V)条件下进行检测。结果表明,质量浓度在2.5~80.0 mg/kg范围内呈良好的线性关系,相关系数(R2)为0.999 9,样品加标回收率为95.0%~107.0%,氯吡脲的最低检测限为0.001 mg/kg,用三维光谱-色谱图进行比对,相似度高。该方法快速、灵敏、准确,专属性和特征性高,可用于西瓜中氯吡脲残留的测定。 相似文献
7.
针对不同换热设备组合之间以及换热设备在系统中的分布情况进行了研究,建立了高级分析模型,将换热设备与系统的损进一步分割成不可避免性部分和可避免性部分,计算相应的损失和效率,确定换热设备与系统中能量损失的主要部位,并在有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)系统试验台中进行验证,为换热设备及其热力系统的运行优化提供科学依据。结果表明,不同的换热面积对换热设备的能效有着非常大的影响,同时常规分析和高级分析提出了不同的系统优化次序。高级分析表明,蒸发器可避免损占蒸发器损的41.2%~60.0%,冷凝器可避免损占冷凝器总损最高可达91%~97%,整个ORC系统有52.5%~66.3%的损可以避免,有很大的改造潜力,且发现不合理设计的管道也会影响ORC系统性能。 相似文献
8.
机器译文自动评价是机器翻译中的一个重要任务。针对目前译文自动评价中完全忽略源语言句子信息,仅利用人工参考译文度量翻译质量的不足,该文提出了引入源语言句子信息的机器译文自动评价方法: 从机器译文与其源语言句子组成的二元组中提取描述翻译质量的质量向量,并将其与基于语境词向量的译文自动评价方法利用深度神经网络进行融合。在WMT-19译文自动评价任务数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法能有效增强机器译文自动评价与人工评价的相关性。深入的实验分析进一步揭示了源语言句子信息在译文自动评价中发挥着重要作用。 相似文献
9.
由于受到光照和成像设备等条件因素的影响,采集到的单帧人脸图像分辨率低,无法进行准确人脸识别,所以需要图像超分辨率重建。而利用SRGAN模型在进行人脸超分辨率重建过程中,易出现梯度消失或爆炸的问题,严重影响了重建图像的精度和质量。针对上述问题,提出了基于生成对抗网络的改进人脸超分辨率重建算法,在SRGAN结合WGA-N的基础上引入Wasserstein散度,并将其最大化得到最优化标量函数[T],实现去掉Lipschit-z约束能够直接得到Wassertein距离,并通过最小化Wassertein距离得到生成网络的目标函数,最终改进的模型提高了重建图像的质量。实验结果表明,该方法能够生成高分辨率的人脸图像,在主观视觉和客观评价指标均同比优于DRCN、FSRCNN、SRGAN_WGAN、VDSR和DRRN模型。 相似文献
10.
近年来,随着社交网络的发展,如何设计出符合用户个性化需求的路径推荐方法,已成为重要的研究热点.文中考虑了兴趣点的相关特征,将用户的情感与商品相似度融入蚁群算法的启发函数中,采用精英管理蚂蚁策略,最大化管理蚂蚁策略的改进策略,同时利用粒子群算法改进蚁群算法的初次信息素分布,结合数据集中593名游客的评分以及文本评论数据,提出基于粒子群-蚁群的旅游路径推荐算法(Particle Swarm-Ant Colony algorithm for user emotion and similarity,PS-AC)算法,并用改进后的蚁群算法实现环游景区内高人气景点的用户旅游路径推荐.基于真实的数据集测试表明,所提算法在精确率、召回率、F测度值上均有较好的性能. 相似文献