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1.
为了解决新型铰接式弯管的变形问题,利用ANSYS软件对铰接式弯管进行建模和流固耦合分析,发现原始弯管两侧中部内凹、弯径增大、最大应力超过许用应力,据此提出了导流器错位排布方案.结果 表明:采用方案三错位排布导流器方案、将导流器间距设为70 mm时得到最优方案,优化后的弯管4最大应力由178.12 MPa降低到92.4 MPa、降低了52%,弯管12最大应力由289.52 MPa降低到135.4 MPa、降低了47%,取得了较好的优化效果,为180°弯管导流器设计提供了一种新方案. 相似文献
2.
大规模光伏电站的不断接入为电力系统的安全稳定运行带来了巨大挑战。为解决光伏电站出力不确定性所造成的功率波动问题,提高光伏电站在并网点处电压的稳定性,文章采用由蓄电池与超级电容组成的复合储能一体化控制方法,提高光伏并网点电压稳定水平。首先研究由光伏电源、复合储能构成的典型复合储能系统拓扑结构下储能双层优化控制策略;其次,在不同储能介质的荷电状态与充放电特性模型基础上,研究基于不同光伏并网点电压波动场景的多储能介质组合电压波动抑制优化控制模型及其求解算法;最后,以并网光伏电站数据为基础,建立光伏复合储能电压波动优化控制仿真模型。仿真结果及其分析表明,文章所提出的基于复合储能的并网点电压波动抑制模型能够有效提升并网点电压稳定性能。 相似文献
3.
精准地把握风、光等可再生能源以及电、热等负荷的不确定性因素,可使规划后的分布式能源站更加经济、稳定地运行.针对这一问题,首先,提出了综合考虑时序自相关性和互相关性的随机场景生成及优选方法,得到一定数量具有代表性的随机场景;然后,建立了随机场景下分布式能源站的选型定容规划模型;其次,通过算例,分别将在不同随机场景生成方法下的分布式能源站规划结果与在传统的确定性场景下规划结果进行对比,验证了本文所提考虑随机场景生成及优选技术的分布式能源站选型定容规划方法的合理性和可行性,最后,分析了基于综合考虑时序自相关性和互相关性的随机场景生成及优选方法所规划的能源站运行特性. 相似文献
4.
5.
6.
为了研究毫秒激光致硅靶的熔融喷溅机理,采用阴影法,通过高速CCD获得了毫秒激光与固体靶材(硅靶和铝靶)相互作用的序列阴影图,研究了毫秒激光致固体靶材的融熔喷溅过程。实验上对比了毫秒激光致硅靶和铝靶熔融喷溅过程的不同,并对毫秒激光致固体熔融喷溅形成的机制进行了讨论。根据两种靶材融熔喷溅机理不同,解释了两种靶材融熔喷溅物的形貌、喷溅角度、喷溅物分布和喷溅物亮度不同的原因。结果表明,毫秒激光对两种靶材均能产生气化和熔融喷溅过程,但气化强度和熔融喷溅物的形态、亮度均不相同;激光作用硅靶时,作用区域所产生的气化现象不明显,熔融喷溅物呈液滴状,其亮度强于背景光,熔融喷溅方向与靶材前表面法线所成角的最大值为45°,熔融喷溅物分布在其间;而激光作用铝靶时,作用区域的铝靶所产生的气化现象更加明显,熔融喷溅物呈线状不透明流体,其亮度低于背景光,熔融喷溅方向与靶材前表面法线所成角度为20°,熔融喷溅物分布在熔融喷溅方向所在的直线周围。该研究对激光加工技术是有帮助的。 相似文献
7.
利用重组乳酸克鲁维酵母(Kluyveromyces lactis)GG799表达磷脂酶A2,对其产酶发酵条件进行研究。采用单因素试验和正交试验对培养基及培养条件进行优化,确定了重组菌产酶的最佳发酵条件。结果表明:最优培养基组成为葡萄糖30 g/l、酵母粉20 g/l、蛋白胨30 g/l、Kh2PO4 3 g/l;最优培养条件为:发酵温度30℃、接种量2%(V/V)、初始pH 7.0、装液量90 ml/250 ml三角瓶、摇床转速220 r/min,在此条件下发酵培养,酶活力由(1.87±0.12)U提高到(5.35±0.27)U。 相似文献
8.
针对短期商业电力负荷预测准确性与周期难以满足现有电力现货市场的问题,提出了一种基于SARIMAGRNN-SVM(seasonal autoregressive integrated moving average-generalized regression neural network-support vector machine)的商业电力负荷组合预测模型。首先,对商业电力负荷变化的周期规律与随机因素的复杂影响进行了分析;然后,结合以上分析,选用SARIMA和GRNN为单一预测模型对商业电力负荷进行预测,并利用SVM进行组合,实现日前商业电力负荷预测;最后,通过某商业综合体的电力负荷数据进行验证。所提组合预测模型较单一预测模型拥有更优的预测精度与鲁棒性,可以为短期商业电力负荷预测提供借鉴。 相似文献
9.
综合考虑标记内和标记间的聚类结果对多目标学习径向基神经网络算法(RBF Neural Networks for Multi-Label Learning,ML-RBF)的影响,提出CL-RBF算法并应用到蛋白质亚细胞多点定位预测中。通过引入轮廓系数(Silhouette Coefficient)对ML-RBF隐层中心的个数进行优化,并通过分析标记间聚类结果的关系,对小于某一阈值的标记间的聚类中心重新聚类,使用梯度下降算法进行参数调整,最后依据测试样本与标记L的隐层中心和不属于标记L的样本生成的聚类中心的欧式距离差调整预测结果。在10折交叉验证下,采用词袋模型(Bag of Words)和氨基酸组成法(Amino acid composition,AAC)结合的方式提取特征向量,选取另外4种多目标学习算法作对比实验,根据不同评价指标的结果,得出CL-RBF算法在4个多标记数据集上的综合性能最优的结论。本研究预测算法通过网站https://njau.applinzi.com/homepage_final.jsp实现。 相似文献
10.