自主水下航行器折叠天线设计

通过对水下机器人的主体外形以及传统水下机器人的外附体进行建模,运用CFD流体软件对其进行仿真分析,发现自主水下航行器外附体中,天线产生阻力最大。天线是自主水下航行器必不可少的通信模块。针对天线带来的大阻力问题,设计出两种折叠天线机构。运用ADAMS软件对比了两种折叠天线机构运动性能参数;运用SolidWorks的应力仿真模块分析了折叠天线各个部分的耐压强度。结果表明折叠天线的应用能为自主水下航行器性能产生积极影响,为自主水下航行器的设计提供参考。     

钒渣焙烧-水热碱浸提钒

实验研究了不同条件下钒渣焙烧与NaOH溶液水热浸出对钒浸出率的影响,并分析了过程机理. 结果表明,焙烧温度达700℃以上可实现钒铁尖晶石的氧化分解,850℃焙烧2 h是钒渣空白焙烧的最佳条件,浸出的最佳条件是反应温度180℃、钒渣粒度小于74 mm、反应时间2 h、液固比5 L/g、碱浓度30%(w)、搅拌速度500 r/min. 该条件下钒浸出率达95%以上,无有害气体产生.     

融合参考先验与生成先验的老照片修复

目的 修复老照片具有重要的实用价值,但老照片包含多种未知复杂的退化,传统的修复方法组合不同的数字图像处理技术进行修复,通常产生不连贯或不自然的修复结果。基于深度学习的修复方法虽然被提出,但大多集中于对单一或有限的退化进行修复。针对上述问题,本文提出一种融合参考先验与生成先验的生成对抗网络来修复老照片。方法 对提取的老照片和参考图像的浅层特征进行编码获得深层语义特征与潜在编码,对获得的潜在编码进一步融合获得深度语义编码,深度语义编码通过生成先验网络获得生成先验特征,并且深度语义编码引导条件空间多特征变换条件注意力块进行参考语义特征、生成先验特征与待修复特征的空间融合变换,最后通过解码网络重建修复图像。结果 实验与6种图像修复方法进行了定量与定性评估。比较了4种评估指标,本文算法的所有指标评估结果均优于其他算法,PSNR (peak signal-to-noise ratio)为23.69 dB,SSIM (structural similarity index)为0.828 3,FID (Fréchet inception distance)为71.53,LPIPS (learned perceptual image patch similarity)为0.309),相比指标排名第2的算法,分别提高了0.75 dB, 0.019 7, 13.69%, 19.86%。定性结果中,本文算法具有更好的复杂退化修复能力,修复的细节更加丰富。此外,本文算法相比对比算法更加轻量,推断速度更快,以43.44 M的参数量完成256×256像素分辨率图像推断仅需248 ms。结论 本文提出了融合参考先验与生成先验的老照片修复方法,充分利用了参考先验的语义信息与生成模型封装的人像先验,在主观与客观上均取得了先进的修复性能。     

风电机组载荷优化对变桨轴承力学行为影响研究

以往的研究主要关注的是变桨轴承本身的力学性能与设计改进，在载荷变化对变桨轴承力学行为影响规律方面还缺乏系统性研究，以致难以定量预测载荷优化对变桨轴承可靠性提升产生的影响，不利于变桨控制策略的准确制定。为此，引入了在线测试与仿真分析技术，研究了载荷优化对变桨轴承力学行为的影响。首先，采用基于应变载荷测试与位移传感器的在线测试方法，测试了风电机组在不同功率水平下载荷优化前后的叶根载荷，以及相应的变桨轴承内外套圈径向与轴向相对位移；然后，提出了一种有限元分析方法，建立了考虑变桨轴承及其周边支撑结构柔性的变桨系统有限元模型；最后，将实测载荷作为输入进行了仿真计算，分析了载荷优化对变桨轴承变形、滚动体与滚道间最大接触应力及最小边缘接触余量角的影响。研究结果表明：载荷优化降载3.46%～5.08%后，相同功率水平下变桨轴承变形减小，最大接触应力减小1.10%以上，最小边缘接触余量角增大0.47°以上，变桨轴承可靠性得以提升。该研究结果可为载荷优化控制策略的准确制定提供指导。