多塔下拉索斜拉桥静力荷载试验和计算分析

针对加有下拉索的多塔斜拉桥这种新型的桥梁结构体系,参考某长江大桥实际工程建模,通过缩尺静力实验和有限元计算分析对比加劲索加下拉索多塔斜拉桥与常规无加劲索多塔斜拉桥的静力力学性能。试验和分析表明,加下拉索多塔斜拉桥结构体系可以有效提高结构刚度,减少塔墩根部以及主梁跨中的弯距。对比试验结果,提出了最佳的下拉索设置方案。     

一起110 kV线路零序方向保护反方向误动原因分析

通过对一条110 kV线路零序方向保护反方向误动原因的分析,指出了执行继电保护反事故措施的必要性和重要性.在分析保护误动的原因时,根据保护程序逻辑,依据故障采样报告,人工计算出保护装置自产零序电压,并采用Excel的图表工具,使故障时的电流、电压波形成功再现.直观地发现了保护装置自产零序电压相位错误的问题,找到了保护误动原因.     

基于22MnB5钢的铌钒微合金化热成形钢的研发

基于现有热成形零件冷弯性能不足、氢脆敏感性强等共性技术问题,在22MnB5钢的基础上采用Nb、V微合金化的设计思路,对试验钢的显微组织、淬透性和极限尖冷弯性能进行研究。结果表明:微合金化前后22MnB5热成形钢的显微组织均为全马氏体,但是微合金化后的试验钢组织更为细小;Nb-V微合金化能有效提高22MnB5热成形钢的淬透性,其淬硬层深度达到13～14 mm,并且试验钢的极限尖冷弯角达到58°～72°,进一步拓宽了热冲压成形的工艺窗口。综合分析试验钢微观组织、淬透性能及极限尖冷弯性能的检测结果,添加0.04%Nb和0.04%V实现复合微合金化,提升材料的综合强塑性,满足了高冷弯性能汽车零部件用材需求。     

加权PCA残差空间的加速度传感器故障诊断

针对加速度传感器在健康监测系统恶劣工作环境下易发生故障的问题,提出一种基于残差空间主元加权统计量的传感器故障诊断方法。首先,将传感器故障采用故障方向和故障幅度向量来表征,并求取传感器故障在残差空间的投影;其次,通过理论推导得出平方预测误差（squared prediction error,简称SPE）统计量与残差空间主向量中各元素呈平方关系,将各元素作为SPE统计量的非线性加权系数;然后,结合贝叶斯推论,采用加权后的SPE统计量计算累积贡献率,并将其作为传感器故障定位的指标。三跨连续梁数值算例结果表明,传统方法对两类常见的增益和偏差故障诊断率分别为5.45%和3.43%,所提方法的诊断率分别为69.8%和100%,且在两种传感器故障类型下均能准确定位故障传感器;意大利帕尔马Lamberti实桥测试数据的算例表明,所提方法对增益故障的诊断率达到77.58%,且能正确定位发生故障的传感器通道。     

水平连铸36Mn2V凝固传热过程的Fluent数值模拟

以水平连铸36Mn2V圆坯结晶器内温度场分布为研究对象,采用Fluent数值模拟软件凝固传热模型并结合射钉试验共同研究了36Mn2V管坯在不同拉坯工艺条件下,结晶器内36Mn2V钢液温度场分布及凝固传热过程,并对不同拉坯参数下铸坯试样进行了检测分析.研究发现:水平连铸拉坯工艺参数:拉速V=2.2(m/min),中间包过热度ΔT=38℃的拉坯参数下,结晶器内的温度场分布均匀稳定,铸坯质量好,产量高.研究表明,采用Fluent数值模拟软件凝固传热模型并结合射钉试验可以有效分析在不同拉坯工艺条件下水平连铸结晶器内的温度场分布及凝固传热过程,并进一步制定合理的拉坯工艺参数,降低管坯质量缺陷的发生,提高铸坯质量.     

洗涤废水处理工艺设计实例

1前言近几年来,由于服装加工产业蓬勃发展,伴随生产过程中洗涤、漂染等废水对环境造成的污染需要我们逐步重视起来,下面概要介绍广东省某服装加工企业生产废水处理工艺。2概述     

基于自适应伸缩因子的变论域模糊PID振动控制方法

针对传统变论域模糊PID控制算法(VUFP)伸缩因子无法自适应调整的问题,建立了基于自适应伸缩因子的变论域模糊PID振动控制方法,从而进一步提升振动控制效果。在传统VUFP算法的基础上,将系统误差及误差变化率作为输入,伸缩因子参数作为输出,提出了伸缩因子自适应调整函数;从非零性、对偶性、单调性、正规性、协调性入手,通过理论证明了所提自适应调整函数的合理性;基于VUFP算法,利用系统误差及误差变化率实现了自适应调整函数参数的实时自适应调整,从而避免了VUFP算法中伸缩因子缺乏模糊规则导致控制效果降低的问题。3层框架理论模型和实验结构的振动控制结果表明:所提控制方法能实现函数型伸缩因子参数的自适应调整,针对框架结构加速度、速度及位移的控制效果均优于PID和VUFP控制算法,为建筑结构振动控制提供了一种新的控制算法。     

基于累积残差贡献率的传感器故障定位方法

为准确定位结构健康监测系统中的故障传感器,提出了基于累积残差贡献率的传感器故障定位方法。基于主元分析的基本原理,将车辆荷载和地脉动激励下传感器采集的数据分为主元空间和残差空间,采用SPE统计量对故障进行识别。在此基础上,通过对残差贡献值的推导,提出了累积残差贡献率指标,改进了现有的残差贡献图,提高了故障定位的准确率,并将单传感器故障定位拓展到两个故障传感器的同时定位。数值模拟结果表明：主元分析法能准确识别出预设的4类常见传感器故障,累积残差贡献率不但能更好地定位单传感器故障,两传感器同时发生故障时也能准确定位。