磁共振成像系统中匀场电源参数优化设计

在匀场电源中,存在LC输出滤波器与负载电感谐振造成系统不稳定和阻尼电阻带来阻尼损耗大的问题。通过建立系统的数学模型推导了控制信号到输出电流的传递函数,由传递函数得到谐振频率和阻尼系数的表达式。在此基础上,提出了一种根据谐振频率和阻尼系数的约束范围来对滤波器和控制环路参数进行优化设计的方案。该方案降低了阻尼损耗,同时具有良好的动态性能和稳态性能。最后,搭建了一台48 V/5 A的实验样机。实验结果表明,系统在跟踪频率为100 Hz、幅值为5 A的梯形参考电流下,延时时间仅为60μs,阻尼损耗仅为4.4 W,验证了理论分析的正确性。     

建筑设计防火规范在石化工业建筑设计中的应用

随着我国经济的发展,建筑物数量不断增加,与此同时其构造也变得越来越复杂,随之对其防火功能的要求也日益提高,特别是对石化工业来说,更要重视防火规范。现今,为加强对建筑防火问题的重视,国家相关部门出台了《建筑设计防火规范》条例,希望借助法律的手段来确保建筑防火工作有效实施。本文以石化工业为对象,对该行业建筑设计防火规范中存在的问题及该规范在石化工业建筑设计中的具体应用进行分析论述,希望能够避免石化行业火灾的发生,从而保证该行业的安全运营。     

“土味”与“人味”——从住宅类建筑看黄声远建筑团队的在地实践

黄声远建筑团队近二十年间扎根宜兰，以在地实践的方式，认真经营本土化建筑。，该文试以礁溪林宅、壮围张宅、三星张宅等黄声远建筑团队已完成的住宅建筑项目为观察对象，从对基地涵构的敏锐共识与生态维护，以及对生活层面的细致关怀与空间经营两个层面，探讨黄声远建筑团队的在地实践，从而为当前的本土化建筑实践提供借鉴。     

一株红树林来源稀有放线菌的鉴定和抑菌活性物质的初步研究

对分离自香港米埔红树林放线菌XY-R10进行鉴定并研究其抑菌活性。采用R2A和ISP-2培养基分离和纯化菌株。通过PCR扩增和测序获得菌株16S rRNA序列,利用邻接法构建系统发育树并结合形态学分析,初步鉴定该菌可能为拟孢囊菌属的Kibdelosporangium phytohabitans。通过纸片扩散法和微量稀释法研究发酵粗提物的抑菌活性,发现其具有广谱抗革兰氏阳性菌作用。初步分离发现粗提物中可能存在多个活性成分,结合液相-串联高分辨质谱分析,鉴定出活性成分Maipomycin A,它对表皮葡萄球菌、单增李斯特菌和副溶血弧菌有抑菌活性。该文为挖掘红树林微生物资源、抗菌药物的开发,以及食品工业寻找新的抑菌防腐物质提供了研究基础。     

箝位网络对峰值电流控制有源箝位正激变换器稳定性影响研究

文章研究了开关频率较高、占空比较大时,箝位网络参数对峰值电流模式 (PCM)控制有源箝位正激变换器 (ACFC)稳定性的影响;分析了箝位网络引起 ACFC 低频振荡的原理,得到出现低频振荡时箝位网络参数的边界;阐述了给出励磁电感参数给定时,根据箝位电压纹波和稳定性设计箝位电容的条件.结果表明,减小箝位电容值,箝位电容与励磁电感之间的谐振有利于变压器磁芯复位,使变换器在较高开关频率和较大占空比时仍能稳定工 作。     

淬火水温对Al-Cu合金组织性能的影响

本文通过组织分析和力学性能测试,研究了四种不同淬火水温对Al-Cu合金组织性能的影响。结果表明:在固溶处理后,随淬火水温的升高,Al-Cu合金的抗拉强度和屈服强度先升后降,而延伸率呈下降趋势。淬火水温对合金固溶后的晶粒组织大小有较明显的影响,随着淬火水温的提高,晶粒大小总体呈现长大趋势。当水温为25℃时,材料的综合力学性能最好。     

峰值I~2C控制Buck型LED驱动电源稳定性分析

研究用于恒流驱动发光二极管(LED)的峰值I~2C控制技术。为了分析峰值I~2C控制的稳定性,以Buck型LED驱动电源为例,建立基于傅里叶级数的控制方程,推导驱动电源的稳定边界。采用一阶泰勒近似,给出稳定边界的简化方程。根据其简化方程,分析峰值I~2C控制Buck型LED驱动电源的LED等效串联电阻、内环权重因子的分配、外环补偿器比例系数的设计以及斜坡补偿的引入对驱动电源稳定工作范围的影响。研究结果表明:随着输出电流权重因子和补偿器比例系数的增大或是LED等效串联电阻的减小,驱动电源稳定工作范围将不断缩小;引入斜坡补偿后,可以消除驱动电源的不稳定工作现象,拓宽驱动电源的稳定工作范围。最后,通过仿真与实验对所提的理论分析进行验证。     

融合自适应卡尔曼和小波的MEMS陀螺去噪方法

为提高MEMS陀螺仪信号的测量精度,提出一种融合卡尔曼和小波的MEMS陀螺仪自适应抗野值去噪方法。卡尔曼滤波中根据信息对干扰数据进行实时检测,通过修正增益或状态的一步预测值抑制野值对滤波精度的影响,然后利用小波分析对滤波后的陀螺仪信号的低频、高频分量同时进行阈值处理。实验表明该方法去噪效果优于卡尔曼滤波和Visushrink,陀螺仪x、y、z轴零偏不稳定性在该方法下比卡尔曼滤波分别提高了31.0%、29.3%、30.5%,比Visushrink分别提高了2.4%、12.1%、12.4%。     

基于计算机DCGAN数据增强的YOLOv5光伏电池板热斑检测方法

针对光伏电站巡检过程中,光伏电池板热斑样本少,现有目标识别算法检测精度低的问题,提出一种将深度卷积对抗生成网络DCGAN与YOLOv5目标识别算法相结合的光伏电池板热斑检测方法。该方法通过搭建DCGAN网络进行数据增强,改进YOLOv5网络的数据增强模块,获得数量更充足、特征更丰富的训练数据。对原始图像、常规数据增强和DCGAN数据增强的数据集在YOLOv5网络中进行训练,并对检测模型的精度进行对比。实验结果表明,与常规YOLOv5目标识别模型相比,本文采用DCGAN网络提高了数据集的图像质量,减少因样本过少而引起的训练不充分和热斑检测精度低的问题,平均精度较常规模型提高1.72%。该方法有助于提高光伏电站巡检效率,保障太阳能电池组件正常运行。     

基于深度强化学习的综合能源业务通道优化机制

为了保障综合能源系统的稳定运行,承载综合能源业务的通信网络需要具备高可靠、低风险等特征.依据综合能源业务的通道要求,提出了一种深度强化学习的算法,旨在对大规模综合能源业务在承载的电力通信网上寻找到整体最优的路径.该方法以整体时延和网络负载均衡度为目标,对网络拓扑进行训练,并保存模型,然后通过迭代学习获取最优的结果.仿真结果表明,该方法找到的路径既可以保证整体时延较短,又可以保证网络的整体负载均衡.同时,在网络规模很大、业务数量很多的情况下,深度强化学习算法可有效提高计算效率.