白鹤滩水电站百万千瓦机组导叶漏水分析及处理

水轮机的导叶漏水现象普遍存在，导叶漏水不仅浪费了水能，还对机组安全稳定运行造成了威胁。通过收集白鹤滩水电站百万千瓦超大型机组压力钢管首次充水试验漏水速率、漏水量相关数据，结合相关资料，对导叶漏水现象及原因进行了分析。认为产生漏水的原因主要为：导叶立面间隙增大、端面间隙增大、导叶轴颈密封损伤。针对上述原因提出了具有可行性的漏水处理办法。相关成果可供水电站的运行维护管理人员参考借鉴。     

衰减全反射红外光谱在电力设备橡胶密封件鉴别中的应用

橡胶密封件被广泛的应用在电力设备中，根据使用情况选择合适的橡胶种类是保障密封效果的关键。衰减全反射红外光谱（ATR）检测技术可以对橡胶密封件进行准确快速的无损检测，是判定橡胶种类和分析密封件质量较为有效的手段。本文通过建立电力设备常用各类橡胶密封件的特征谱图库实现对橡胶密封件的快速无损检测，为电力行业橡胶密封件的质量控制提供参考。     

钨中空位及其团簇的能量学和动力学性质参数

在总结前人钨中空位及其团簇的能量学和动力学行为的研究成果基础上，采用第一性原理方法系统计算了钨中空位及其团簇的结合能和扩散能垒。研究发现，交换关联泛函PW91和PBE较PBEsol、AM05和LDA更适合用于计算钨空位的能量学性质。基于第一性原理计算结果对文献中单空位形成能、双空位作用性质等争议性问题进行了讨论，并对钨经验势进行了评估。研究结果表明，钨中孤立单空位间总是相互排斥，而空位团簇（V_n>3）对单空位具有很强的吸引作用，其结合能随着所含空位个数增多呈现波动性增大的趋势。空位团簇稳定结构可通过最小化Wigner-Seitz表面积来确定，其结合能与V_n与V_n-1之间的Wigner-Seitz面积之差呈正比。     

利用FDM和随机共振检测风机主轴承微弱旋转信号

轴承作为风力发电机设备中重要部件,其健康状态直接影响风力发电机运行的稳定性和现场的安全可靠性.由于风力发电机特殊的工作环境,导致采集到的振动信号中包含大量的噪声干扰,难以准确提取轴承振动信号包含的信息成分,给评估主轴承健康状态带来困难.因此本文采用将傅立叶分解(Fourier decomposition method,FDM)和随机共振(Stochastic resonance,SR)相结合的方式提取信号中微弱的轴承振动信息.首先用FDM将原始信号自适应地分解为一系列包含轴承振动特征的傅立叶频带函数,然后找出相关性大的频带函数进行重构,最后采用SR对重构信号进行分析获得特征频率,判断轴承的健康状态.结果 显示,将两种方法相结合能有效提高输出信噪比,提升特征频率检测的精度,为实现风机轴承早期微弱故障诊断提供帮助.     

量子簇分片传输方案

在量子通信网络中，量子路由器因自身性能的限制，使其能够存储转发的量子簇长度是有限的。由于量子城域网和广域网数据量庞大，会导致大量量子簇因长度限制问题无法转发而只能以量子分组的形式进行数据传输。为了解决上述问题，提出了一种量子簇分片传输方案，其将不能够直接被量子路由器存储转发的量子簇，通过分片将其分解为若干个长度较短的、能够直接被路由器存储转发的分片量子簇完成数据传输。仿真结果表明:在数据量庞大的城域网和广域网中，需要分片的量子簇数量多，对于提出的量子簇分片传输方案，与已有的量子簇数据传输方案相比，其能够以较少的纠缠资源和较短的传输时间完成量子分组的数据传输，具有较好的实际应用价值。     

有机工质超音速动叶栅设计

基于理想气体二维动叶栅设计理论,建立了适用于有机工质超音速动叶设计的实际气体模型.采用C++编写了工质R134a的动叶设计程序,给定入口和出口马赫数等设计参数,计算得到叶型壁面坐标,对实际气体模型得到的动叶栅进行了数值模拟,并与理想气体模型设计出的R134a动叶叶型进行了对比.结果表明:在饱和线附近稠密气体效应表现明显,实际气体模型与理想气体模型的设计结果差异较大,而远离饱和线时,稠密气体效应表现不明显,2种气体模型设计结果差异较小;数值模拟结果表明该实际气体模型是可行的.     

周期性隔震基础的优化设计与试验验证

周期性隔震基础是利用周期性结构的衰减域特性,将地震动与上部结构自振频率接近的频率范围内的能量衰减,从而控制上部结构响应的新型隔震装置。周期性基础的隔震性能受到多方面因素的影响,包括局域共振子的调谐频率比、质量比、阻尼比、基体的刚度、上部结构与基础的相互作用以及地震动的频谱特性等。目前尚未有研究综合考虑上述因素的影响并提出周期性基础的设计方法。提出以一组地震动作用下上部结构峰值响应衰减率的平均值为目标函数,对周期性基础进行优化的设计方法。计算结果表明,按照该优化方法得到的周期性基础对上部结构在选取的44条地震动作用下,峰值响应的平均衰减率达30%。参数敏感性分析表明,优化设计得到的周期性基础对于自身参数的变化具有良好的鲁棒性。最后利用缩尺振动台试验验证了优化设计得到的周期性基础的隔震性能,证明了优化方法的有效性和优化结果的正确性。     

一种基于全变分技术和Lp伪范数的椒盐噪声去除方法

针对传统各向同性全变分（Isotropy total variation，ITV）去噪算法容易导致图像边缘模糊、不易保持图像细节信息等问题，提出一种基于L _p 伪范数和各向同性全变分的图像去噪方法。该方法将L _p 伪范数代替ITV模型中的L ₁范数，利用交替方向乘子算法（Alternating direction method of multipliers, ADMM）将能量泛函拆解成若干个子问题，并将差分算子视为卷积算子；然后引入卷积定理和快速傅里叶变换(Fast Fourier transform, FFT)提高算法运算效率；最后通过Matlab进行仿真实验，运用图像质量的客观和主观评价方法进行评价分析。结果表明，本文方法能够较好地保留图像的边缘特性，有效提升去噪效果。     

基于深度学习的番茄叶部病害识别模型

番茄叶病种类多、成因复杂,其预防和识别难度较大。传统基于机器学习的方法多靠人工识别,需要一定的专家经验,且具有主观性强、识别准确率不高等缺点。为实现番茄叶病特征的自动提取,并提高识别准确率,提出一种基于深度学习的番茄叶病识别模型。该模型基于卷积神经网络对番茄叶部病害特征进行自动提取,获得高维特征后,采用PCA降维算法去除冗余特征;从增大类间距离并减小类内距离的角度改进了softmax分类器,提高了识别准确率。将该模型在CrowdAI提供的数据集上进行了仿真验证,结果表明,该模型能够对番茄叶部常见10种病害进行自动提取特征和识别,综合识别准确率达到95%以上。     

双排行星齿轮系统频率耦合影响因素分析

针对双排行星齿轮动态响应中出现的频率耦合现象,利用Adams软件,对双排行星齿轮两种典型连接形式建立动力学仿真模型。将啮合力进行傅里叶分解并按照两排的齿频及其倍频合成。以两部分啮合力的幅值比例,研究连接刚度、转速与负载对双行星齿轮频率耦合影响规律,结果表明,对于串联形式的双排齿排连接,连接轴扭转刚度达到10~8N·mm(/°)及以上时,频率耦合影响比例稳定,当前排齿频影响比例始终高于耦合齿频影响比例;随转速升高,当前排齿频影响比例增大,而提高负载,当前排齿频影响比例减小,耦合频率影响比例与之相反;对于并联齿排负载与转速组合分析,在工作区间,两排中频率耦合影响比例表现形式类似,∑f_h减∑f_b正比于负载比减转速比;多排行星齿轮系统中,频率影响比例分布符合上述串联、并联齿排频率耦合规律,且并联齿排频率耦合情况较串联齿排严重。