极端载荷下风力机耦合动力学分析

在极端载荷作用下,风力机结构会产生振动和变形,影响正常运行,严重时会导致风力机损坏。因此,风力机设计必须考虑其耦合振动稳定性。通过对风力机模型的简化,建立了在极端载荷作用下由叶片、机舱、塔架组成的风力机系统动力学模型和运动方程。利用Matlab/Simulink仿真软件进行振动模拟仿真,仿真数据同实验数据比较,结果表明该模型可以较好的模拟风力机在极端载荷作用下的振动特性,对于提高风力机的总体性能以及风力机的总体设计具有重要的理论价值和实践意义。     

基于机器学习XGBoost的机制砂细粉含量预测

机制砂是由碎石或者砾石经制砂机反复破碎加工至粒径小于2.36 mm的人工砂. 在实验中把机制砂中的石粉含量和含泥量称为细粉含量, 细粉含量表征机制砂的洁净程度. 本文提出了一种基于XGBoost网络的机制砂细粉含量预测方法. 首先, 利用完全封闭的图像采集设备对机制砂细粉制成的溶液进行图像采集, 保证外界光线不会对图像拍照造成影响, 之后进行图片裁剪、读取RGB值、转LCH颜色空间等预处理, 然后构建XGBoost网络模型, 通过贝叶斯原理进行参数的循环迭代, 之后进行模型优化, 使模型的r2_score更高, 最终实现对机制砂细粉含量的预测. 结果表明: 该模型预测的数据的r2_score可以达到0.967 762, 相比于传统的多元线性回归模型、BP神经网络、传统XGBoost网络预测的r2_score为0.896 144、0.914 598、0.950 670, 预测精度有明显提高. 在实际应用中, 该方法可以缩短机制砂细粉含量测量时间, 简化机制砂细粉含量测量步骤, 是一种新型的预测机制砂细粉含量的方法.     

磷酸化胶原纤维对Cu2+的吸附特性研究

用磷酰氯（POCl3）对胶原纤维进行磷酸化,制备磷酸化胶原纤维（P-CF）吸附材料,研究了P-CF对Cu^2＋的吸附特性。结果表明：P-CF具有较好的化学稳定性,在pH 2.0-5.5范围内,无磷脱落;在pH 3.5-5.5范围内,P-CF对Cu^2＋表现出较强的吸附能力,当Cu^2＋初始浓度为1.0 mmol/L,pH为4.5时,平衡吸附量达到0.73mmol/g。随着温度的升高,平衡吸附量略有增加。P-CF对Cu^2＋的吸附等温线符合Langmuir方程,吸附动力学符合拟二级速率方程。进一步研究表明,溶液离子强度对P-CF吸附Cu^2＋的影响不明显。作为一种新的有效的吸附材料,P-CF可望用于废水中重金属离子的吸附去除。     

雷电冲击电压下串联空气球隙击穿特性

为研究雷电冲击电压下串联空气间隙的击穿特性,文中以球-球间隙为研究对象,通过对悬浮电极电位的直接测量,实验研究了两间隙大小之和不变的情况下,两间隙大小分布不均匀程度对串联空气间隙击穿电压和击穿延时的影响.研究表明,不均匀程度较大时,较低电压下存在单个间隙放电、总体不击穿的现象,较高电压下两间隙将出现非同期击穿;不均匀程度较小时,两间隙同期击穿.随串联间隙不均匀程度降低,击穿电压先下降后上升,击穿延时减小至零并维持.击穿电压极小值对应于使击穿延时降至零的间距.在此基础上,提出了不均匀系数的概念,发现随不均匀系数增加,同期击穿情况下击穿电压近似线性下降,非同期击穿情况下击穿电压近似线性上升.据此推测,同期击穿情况下击穿电压由较小间隙决定,非同期击穿情况下击穿电压由较大间隙决定.     

随机风载荷下大型风力机叶片/机舱/塔架耦合动力学分析

由于风力机叶片所受风力来流的随机性和风力机结构的复杂性,大型风力机在随机风载荷下的动力学行为分析一直是风电行业急需解决的难题之一。利用MATLAB/Simulink对随机风速进行了模拟,通过柔性多体动力学方法建立了符合实际的风力机叶片/机舱/塔架耦合动力学方程。在随机风载荷下对目前国内1.5 MW主流风力机的叶片、塔架的动力学行为进行了实例分析,得到了10 min时序随机风载下的叶片挥舞位移、速度历程和塔架的位移、速度历程。分析结果表明,在随机风载下,风力机启动时叶片、塔架振动较为剧烈,随时间的增加叶片、塔架振动幅度逐渐减小,振动速度也呈减小趋势。该研究结果为我国风力机设计理论的完善和工程实践奠定了一定的基础。     

基于改进Cascade R-CNN的探地雷达管线目标检测

针对人工识别探地雷达管线图像时效率低、误差大和成本高昂等问题, 本文提出了一种基于改进Cascade R-CNN的管线目标智能化检测方法. 首先对探地雷达管线图像数据集进行预处理, 提升数据质量. 然后采用ResNeXt代替ResNet作为主干网络提取目标特征信息, 并添加多尺度特征融合模块FPN使高层特征向低层特征融合, 增强低层特征表达能力. 其次, 使用高斯形式的非极大值抑制方法Soft-NMS得到更加精准的候选框, 使用Smooth_L1作为损失函数, 加速了模型收敛并且降低了训练中发生梯度爆炸的概率. 最后, 对于管线目标特殊的形状特征, 设置合适的锚框长宽比和大小, 提高锚框的生成质量. 实验结果表明, 本文方法解决了复杂特征的地下管线目标智能化检测, 对地下管线目标检测的平均精度达到94.7%, 比Cascade R-CNN方法提高了10.1%.     

我国黑臭水体污染与修复技术研究现状

黑臭水体是水体污染的一种极端现象,它的出现不仅造成生态破坏,严重影响居民的生活及身心健康,同时还严重影响城市良好发展。对国内黑臭水体的成因和污染现状进行了分析,按物理技术、化学技术和生物技术对国内黑臭水体治理技术进行了分类,介绍了各种治理技术的原理、优点、缺点及适用性。通过分析国内外实际工程案例,总结成功的经验并吸取失败的教训,指出需转变传统的治理理念,遵循现实可行的黑臭水体治理路线。只有根据水体实际情况,因地制宜、因时制宜,选择合适的组合修复技术,有针对性地制定黑臭水体组合修复方案,才能保持长效机制。     

对真空绝缘问题中“场致增强系数”概念的研究

本文的目标是研究真空绝缘问题中,较高的场致增强系数所可能对应的实际电极表面几何形貌。通过耦合基于波函数阻抗法的热-场致发射电流密度计算、基于电子轨迹法的空间电荷计算和微凸起内的电磁热计算,建立了电极表面微凸起的热-场致发射计算模型。通过对比具有相同场致增强系数的单个微凸起和多个叠加微凸起,发现更可能引起真空击穿的是单个的尖锐微凸起的高场致增强系数,而非多个具有较小场致增强系数的微凸起组合产生的高场致增强系数。结合本文的计算结果和文献中的实验、计算结果,发现原子级微观缺陷导致的局部逸出功下降,是实验测定出不合理的较高场致增强系数最有可能的原因。     

基于深度学习LoFTR算法的路面图像拼接

相比基于特征点的传统图像特征匹配算法,基于深度学习的特征匹配算法能产生更大规模和更高质量的匹配.为获取较大范围且清晰的路面裂缝图像,并解决弱纹理图像拼接过程中发生的匹配对缺失问题,本文基于深度学习LoFTR (detector-free local feature matching with Transformers)算法实现路面图像的拼接,并结合路面图像的特点,提出局部拼接方法缩短算法运行的时间.先对相邻图像做分割处理,再通过LoFTR算法产生密集特征匹配,根据匹配结果计算出单应矩阵值并实现像素转换,然后通过基于小波变换的图像融合算法获得局部拼接后的图像,最后添加未输入匹配网络的部分图像,得到相邻图像的完整拼接结果.实验结果表明,与基于SIFT (scale-invariant feature transform)、SURF (speeded up robust features)、ORB (oriented FAST and rotated BRIEF)的图像拼接方法比较,研究所提出的拼接方法对路面图像的拼接效果更佳,特征匹配阶段产生的匹配结果置信度更高.对于两幅路面图像的拼接,采...