YBCO超导带材二次冲击恢复过程的模拟及实验研究

YBCO超导带材失超后的快速恢复对于电阻型超导故障限流器(RSFCL)重合闸应对二次故障电流冲击至关重要。当前研究通常将电阻恢复视为带材恢复,在实际的盘式结构中存在复杂的微孔结构,一次冲击恢复至超导态时仍存在大量气泡滞留,影响带材的二次冲击恢复过程。针对典型的微孔结构建立了三维模型,采用CFD模拟并结合大电流冲击实验,对比分析了一次冲击恢复过程和二次冲击恢复过程中各项参数的变化。实验结果表明二次冲击过程中的峰值温度为162.9 K,比一次冲击高14.6 K,带材恢复至超导态需要1.88 s,比一次冲击延长0.63 s。模拟结果表明初始状态存在气泡滞留,二次冲击过程中带材温度上升更快,气泡量更多,温度横向分布更不均匀,最大温差达20.5 K。由此可见,超导态的恢复不能作为重合闸的标准,气泡场未完全恢复会降低限流器的安全阈值,危害系统安全,所以也应将气泡完全消散的时间作为实际运行中重合闸的参考时间。     

纤维素催化热解定向调控制取不含氧烃类液体燃料

为了将生物质能高效转化为高品位不含氧的液体燃料,以纤维素为例,研究了以催化热解方式将热解产物转化为芳香烃类液体燃料的过程.实验发现,纤维素热解产生的含氧有机小分子,可以通过催化热解的形式高效转化为不含氧的芳香烃类液体.催化剂采用HZSM-5(23)、催化剂原料质量比例为5∶1、热解温度为650℃、升温速率为10000 K/s的工况为纤维素催化热解的最佳工况,单环芳烃、多环芳烃产率分别为9.90%和12.91%,总芳香烃类产率为22.81%.热解温度提升至650℃前,更高的热解温度能获得更高的芳香烃产率.继续提高热解温度,单环芳烃、多环芳烃分子间还可能进一步发生聚合反应,最终产生积碳.同时本文也提出了一种可行的纤维素催化热解中的反应途径,与本文实验结果较为匹配.     

基于负荷增长不确定性方法的网架负载能力评估

为了更准确地评估负荷的不确定增长对网架负载能力带来的影响,将所研究电网按经济发展水平划分为4个区域,然后采用蒙特卡洛法对经济发展水平不同区域的负荷进行抽样;分析了每个区域的负荷增长率,得到不同的负荷增长方式,从而对网架负载裕度进行评估;通过引入线路负载率约束,使得规划后的网架能够应对未来小幅度、短时间的不确定性的负荷波动;最后以某省为例对500 kV线路与主变进行最大负载率的计算得到具有最大负载率的500 kV线路与主变。计算结果表明与传统分析方法相比,所述方法能够更加精确地对网架负载能力进行评估。     

基于设计情境与脑机反馈融合的产品设计知识需求感知技术

针对产品设计知识主动推送过程中设计人员的知识需求难以自动获取的问题,提出了一种基于设计情境与脑机反馈融合的产品设计知识需求感知方法。设计情境与脑机反馈融合构建知识需求感知框架,由动态变化的设计活动信息驱动生成设计情境实例序列,基于脑机反馈构建设计知识需求域。根据设计任务分解与产品结构的映射关系建立知识需求锚点,以设计情景激活知识需求锚点的方式动态关联当前设计内容,采用加权贝叶斯方法实现设计知识需求类型识别,并在数控机床数字化设计中对提出的需求感知方法进行了应用验证。     

变载荷铣削力影响下的加工中心床身结构优化设计

针对加工中心工作过程中变载荷铣削力对床身结构性能的影响问题,对加工中心床身的材料密度分布以及构成床身的基本结构单元尺寸进行了研究。提出了以床身低阶固有频率和最小柔度为目标,体积分数为约束条件的多目标拓扑优化设计方法;采用折中规划法结合平均频率法,构建了变载荷铣削力影响下的多目标拓扑优化数学模型;依据变密度法拓扑优化指导的材料去除方案,获得了加工中心床身的最佳结构布局;同时结合经过优化的拉丁超立方采样,构造了单元标准二阶响应面,使用多目标遗传算法对床身进行了多目标尺寸优化。研究结果表明:优化后床身固有频率增加16.9%,床身质量减少17.4%,最大变形量降低14.4%,最大应力降低18.8%;该优化方案使加工中心床身的结构布局更加合理,实现了轻量化设计。     

支持4D打印的可控变形结构设计研究进展

4D打印是结合了3D打印技术和智能材料的一种智能结构增材制造技术。通过几何结构设计、智能材料分布设计,4D打印可以制备具有可调节形状、特性或功能的可控变形结构。可控变形结构通过外界的刺激,按设计好的特定方式发生形状、性能和功能的变化,从而使其满足不同领域的应用需求。对可控变形结构的二维结构设计方法和三维变形设计方法的技术研究进展进行综述,总结了支持4D打印的可控变形结构设计的突出成果以及创新性技术。结合4D打印的概念和支持4D打印的可控变形结构设计的研究现状,对其在机械、生物医学等领域的应用进行了展望。     

基于贪婪局部路径重连的随机并行社区检测

为提高社区检测的效率与精度,提出一种随机并行的局部搜索算法。用图模型结构表示复杂系统,将顶点划分成簇。构建贪婪随机自适应搜索过程与路径重连过程,以解决加权图的模块最大化问题。引入一种{0,1}矩阵类特征并定义聚类的距离函数,从而进行顶点的邻域搜索,实现社区的高精度检测识别。实验结果表明,该算法的F_1值与NMI指标值均较高。     

热电材料与器件研究进展

<正>随着人类社会对气候变化的关注程度不断增强和对化石能源的过分依赖,更加刺激了世界范围内开发新能源技术的行动。热电技术是最简单的可以实现热能和电能直接相互转化的技术,能把太阳能、地热、机动车和工业废热转化成电,反之也能作为热泵实现制冷。热电器件具有全固态、重量轻、结构紧凑、响应快、无运动部件和有害工质等优点。模块化的特点使其易与其他能量转换技术联用,这是21世纪能源应用非常重要的特征,因为没有单一的     

GPU无锁跳步哈希表

由于GPU具有卓越的并行加速能力,将通用的内存索引结构应用于GPU成了一个新的研究方向。目前,针对GPU进行优化的支持并发访问且可动态更新的内存索引结构还比较少。提出一种支持并发访问且可动态更新的GPU无锁跳步哈希表(GPU lock-free hopscotch Hash table,GLHT),采用全局内存配合原子操作以及特定的并发控制策略,在实现并发访问和无锁特性的同时,保证了读操作的无等待特性。GLHT结合高效的GPU内存合并访问和warp协同工作共享策略,获得了很高的并行加速能力。与现有CPU跳步哈希表相比,具有4～9倍的性能优势;比采取预先分配内存的GPU无锁链式哈希表更加灵活,并且在写操作较重的工作负载中获得了更好的性能。