生物光声成像中声反射伪影抑制方法的研究进展

生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法.生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度.文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势.     

超亲水毛细芯环路热管启动及热性能分析

为解决电子设备高热通量下的散热问题，采用H₂O₂氧化法对烧结毛细芯进行了超亲水改性，研究了毛细芯表面润湿性对吸液性能的影响。并将改性后的超亲水毛细芯应用到环路热管内，研究了倾斜角度及加热功率对超亲水毛细芯环路热管的换热特性的影响。实验结果表明：超亲水毛细芯的吸液速度增加，吸液时间较亲水毛细芯减小了3.52ms；与普通亲水毛细芯环路热管相比，在加热功率Q=200W时，超亲水毛细芯环路热管蒸发器中心温度降低了约6.0℃，在Q=20W时启动时间与温度分别降低了33s与2.5℃。同时发现超亲水毛细芯环路热管在正重力状态时的运行温度更低，热阻较小，最低热阻仅为0.084℃/W。     

双馈风机低电压穿越的改进技术

为提高电压跌落条件下双馈风电机组的运行稳定性,介绍了crowbar与chopper共同配合作用的低电压穿越技术,并从提高crowbar阻值整定上限这一角度通过理论分析与仿真验证说明了crowbar与chopper配合作用的优势。提出低电压穿越过程中机侧变流器的无扰切换控制方法,通过仿真验证了这种方法可以大大减少crowbar投切次数与低穿过渡时间,且控制简单可行。     

基于渗透管法制作汞标气

为了实现在线大气汞分析仪的自动标定,本文选用商用的汞渗透管,制作汞标气。我们基于渗透管法设计了一套汞标气发生器装置,主要装置有渗透管、U型管、恒温箱、低压汞灯等。同时为了提高汞标气的精度,我们总结了实验过程中的影响因素,其中渗透率和恒温环境是主要影响因素。     

基于耦合振子模型的含风电电力系统聚类同步

针对含风电的电力系统受到扰动后发生严重的系统同步问题,提出基于Kuramoto模型的网络耦合聚类同步方法。应用图论理论建立电力网络收缩模型,在此基础上建立基于Kuramoto耦合振子模型电力系统等值模型,并提出基于动态耦合强度的电力网络聚类算法,该方法在系统发生扰动后能够快速、准确地将系统内振子的同步状态进行聚类。通过含有风电场的39节点新英格兰系统进行验证,仿真结果表明,通过聚类后各机群分析可以更清晰地了解电网的同步状态,避免系统进一步崩溃。     

快堆燃料组件管脚开孔孔径选型水力实验研究

管脚位于快堆燃料组件入口处,其结构尺寸直接决定了进入燃料组件内部的冷却剂流量,对于燃料组件压力损失、流速分布等流体力学行为均有重要影响。目前关于燃料组件的相关研究多集中于棒束区热工流体力学特性,管脚段研究较为缺乏,且尚无明确的选型标准,故在工程实践之前,有必要进一步研究快堆燃料组件管脚的流体力学特性,完善选型标准,为结构设计提供参考。本文通过水力实验,研究了不同开孔孔径的燃料组件管脚对应阻力系数分布、流量与压降对应关系等流体力学性能。结果显示,管脚开孔孔径直接决定了冷却剂钠的质量流量与压降对应关系,可以通过改变管脚开孔孔径调节进入不同分区的燃料组件入口流量,使之具有大致相等的压降;本文引入了管脚收缩系数这一无量纲数,提出与管脚结构参数有关的阻力系数经验关系式,用于快堆燃料组件管脚阻力系数及压降的一般估算;基于设计要求的压降与开孔流速限值,本文给出了快堆燃料组件管脚开孔孔径选型推荐方案,供相关实验或工程参考。     

支柱瓷绝缘子表面缺陷的电场分析与检测

高压支柱瓷绝缘子断裂而引发系统断电及设备损毁在电力系统中并不罕见。文中在充分统计故障规律的基础上,确定了断裂易发生位置,并针对断裂发生前期出现的表面缺陷状态进行了三维有限元分析,得出其表面电场变化的规律性,并依据该规律性设计了相应的故障检测方法。最后,文中讨论了该方法的灵敏度及抗干扰能力。     

综合改进奇异谱分解和奇异值分解的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮故障特征微弱，在强背景噪声下难以有效提取的问题，提出了一种改进奇异谱分解（ISSD）结合奇异值分解（SVD）的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解（SSD）算法中模态参数需凭经验选取的缺陷，基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进，在得到既定的一组奇异谱分量的基础上，根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理，采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征，将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中，并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析，结果表明，所提方法的降噪和特征提取效果更佳，能够更加有效地实现齿轮故障的判别。