基于石墨烯超表面天线的太赫兹动态相位调控及波束扫描

太赫兹波频段介于毫米波和红外光之间,具有诸多优异特性,太赫兹天线更是太赫兹通信、雷达和成像等应用系统中的核心元器件。然而,目前报道的太赫兹天线均无法满足较大动态范围的相位扫描、高效率辐射和大偏转角度的需求。该文设计了 3 种石墨烯太赫兹天线,最小尺寸为 5 μm,并对其辐射效率和相位调控特性进行研究,进而提出具有双共振模式的石墨烯-金属太赫兹超表面天线,缓解了传统的基于单共振模式的相位动态调控范围和辐射效率之间的矛盾,实现了 0～360°的动态相位调控,且辐射效率高于 20%。该研究采用微加工工艺进行样品加工,通过改变栅极电压,在实验上获得了 1.03 THz 的太赫兹动态相位调控,反射率高于 23%,与仿真结果基本吻合。在此基础上,该文基于连续相位编码设计了石墨烯超表面相控阵天线,理论上实现了太赫兹波束在－25°～25°范围内的实时波束偏转。该文为解决超表面相控阵天线的相位动态调控范围小、辐射效率低等难题提供了新的研究思路。     

保护:从无序到有序 从“三坊七巷”入围“首届中国历史文化名街”十六强说起

日前,"首届中国历史文化名街"初选圆满结束,福州"三坊七巷"榜上有名。据了解,中国历史文化名街评选,主要包含历史要素、文化要素、保存状况、保护与管理机制、经济文化活力、社会知名度6个方面。由此可     

20世纪建筑界的诗哲 解读美国建筑大师路易斯·康

路易斯·康(1901—1974),美国著名现代建筑大师,建筑教育家,著有《建筑是富于空间想象的创造》、《建筑·寂静和光线》、《人与建筑的和谐》等著作,被誉为20世纪世界建筑界的诗哲。"对那些低能的建筑师来说,建筑不过是挣钱的来源,而不像它所应该的那样——创造美感和艺术。对我来说,建筑不是事务,而是我的宗教,我的信仰,我为人类幸福、享乐而为之献身的事业。"——路易斯·康     

基于数字孪生的变电设备运维系统及其构建

针对变电设备周期状态管控难、运检效率低等问题,基于数字孪生理论,构建基于真实变电设备运维的数字化模型及系统。首先,在信息层建立能反映变电设备换流变、调相机、GIS（Gas Insulated Substation）这3类设备真实状态的数字孪生体;其次,基于换流变、调相机、GIS历史大数据,通过数字孪生体的变电站设备进行统计分析,并根据采集的实时数据、运维数据来预测变电站设备下一时刻的状态,使变电设备实现实际变电站内物理层与信息层数据的融合;最后,以变电站设备运维为对象,采用信息物理融合系统进行运维数据的集成和同步,形成最终变电设备运维数字孪生框架系统。相关研究表明,运用数字孪生技术可以对变电设备运维系统运行效率的提升和对变电站整体智能化提供强有力的技术支撑。     

基于二维特征提取方法与混合神经网络的接触式采集110 kV三相三绕组变压器无载调压异常

异常放电是电力变压器中一种潜在的危险故障,若未及时检测可能导致严重的安全事故。采用接触式拾音器收集变压器箱体内异常放电声纹信号,并提出了一种特征提取方法和一个深度神经网络结构,以实现对变压器异常放电的高效识别。首先,设计了一种结合梅尔频率提取和关键频率提取的二维声纹特征提取方法。其次,提出了一种基于卷积神经网络和Transformer网络的混合二维特征识别模型,能够在确保识别速度的同时准确辨识异常放电声纹信号。通过对110 kV三相三绕组变压器无载调压试验过程中采集的放电数据进行试验分析,所提方法相较于ResNet50识别速度增加约0.16秒/样本,同时识别效果提升了4.5%。     

基于分数Vasicek随机利率模型的保本基金定价研究

讨论了在分数金融市场环境下,与股票价格指数相关的分红保本基金的定价原理和方法,并且通过风险对冲、随机过程和偏微分方程的方法,推导出了分数Vasicek随机利率模型下与股指挂钩的分红保本基金定价公式,且给出了保本基金的显式解。     

基于声纹识别的变压器工况检测方法及验证系统

通过对大型电力变压器（电抗器）声纹信号采集、处理与特征分析,提出了一种基于声纹识别技术的变压器工况检测方法及验证系统,实现对变压器工作状态的判断检测。首先,通过声纹采集传感器实地采集获取73组变压器音频,共约1800 min;其次,分别运用分段、分帧、加窗音频预处理方法对所采集的变压器声纹进行去噪处理;再次,综合运用能量特征、频率特征、梅尔频率倒谱系数、频率压缩方法提取变压器声纹特征并进行有效融合;最后,针对变压器工况声音由稳定工作状况发出的声音与不稳定的瞬时杂音加性叠加问题,提出一种基于余弦相似度算法实现声纹叠加的分离检测,同时建立一套变压器工况检测与验证分析系统。     

一种基于透视变换数据增广的斜视目标鲁棒检测方法

目标检测通过运用卷积神经网络技术,使得在识别的精度上取得非常大的进步。通用的目标检测已经取得较好的检测效果,但是针对工业生产中存在样本量较少的斜视目标问题,算法检测效果较差。主要的原因是训练样本非常稀少,造成基于深度神经网络的检测模型训练发生偏移,对整体的检测精度造成影响。本文提出一种基于透视变换数据增广的斜视目标鲁棒检测方法,通过透视变换模拟斜视目标出现的场景,解决斜视目标样本量较少的问题,同时能够显著增加用于训练的斜视目标样本量,提高斜视目标的识别精度。实验结果表明本文提出的方法对检测精度的提高效果明显。     

基于循环训练法的变压器漏油检测

检查变压器是否存在漏油问题在维护电网安全与稳定方面具有重要价值.地面是否存在因漏油而产生的油污区域是判断变压器是否存在漏油问题的重要的依据.油污区域的形状各异、所处的环境复杂以及光照阴影的影响给漏油检测问题带来了挑战.阴影是自然界中的一种普遍存在的物理现象,对漏油检测的影响是不可避免的.为了消除阴影对漏油检测的影响,提出一种循环训练方法.通过直方图均衡化以增强困难样本油污和阴影之间的对比度,循环地训练增强后的图像来减弱阴影的干扰,以提高查全率;同时通过引入负样本图像缓解误检问题,以提高查准率.文中使用变电站真实环境下采集的数据,并以此构建了一个油污图像的数据集.基于此数据集设计8种方案进行对比实验.实验结果表明,与未使用所提方法的模型相比,使用该方法的模型能够有效地消除光照阴影对漏油检测的影响,显著提高漏油检测精确度.     

20世纪建筑界的诗哲——解读美国建筑大师路易斯·康

谈起世界著名的建筑大师,路易斯·康自然会成为我们关注的焦点之一。这位被誉为“建筑界的诗哲”的现代建筑大师,因其独特的建筑设计理念和广为流传的诸多佳作而被人们津津乐道。