STM—1的高阶通道

本文以国产第一套ＳＤＨ的ＳＴＭ－１复用设备为主，较详细的阐述了同步数字体系中ＳＴＭ－１系统的帧结构，是通道的组成。设计思路和实现的方法等。     

高能超声处理Al-1Si合金凝固组织分析

采用高能超声处理Al-1Si合金熔体,借助金相显微镜和电子探针进行组织分析,并测定合金的熔化潜热,分析了熔体中超声空化效应和声流效应影响凝固过程的机理。结果表明,试样晶粒平均尺寸由超声处理前的94μm减小到超声处理后的34μm;合金试样的熔化吸热量由263.90J/g降低为159.81J/g,在熔体中施加高能超声显著改善了合金成分的均匀性并细化了晶粒。     

直流闭锁故障下风电并网功率和直流输送功率的耦合关系分析

中国一次能源和负荷成逆向分布,新能源基地集群通过特高压直流群外送,新能源高占比电网中风电和直流耦合关系复杂。首先,建立电网分析模型,研究风电和直流在电网频率、电压方面的耦合关系。其次,根据最大频率偏差耐受能力,计算风电和直流在频率方面的耦合关系。再次,根据直流闭锁故障后风电暂态过电压总脱网量约束,推导风电并网点的暂态压升,计算暂态压升和脱网量的关系,得到直流和风电在暂态过电压方面的耦合关系。理论计算结果表明：风电和直流呈负相关性。根据2020年西北电网青豫直流和近区风电并网功率的仿真结果,验证了理论推导的正确性。     

HPLC测定复方氯己定甲硝唑栓中醋酸氯己定、甲硝唑的含量

建立复方氯己定甲硝唑栓中主要成分醋酸氯己定、甲硝唑含量的高效液相色谱测定方法。色谱柱为大连依利特公司HypersilC18柱(20cm×4.6mm,10μm);醋酸盐缓冲溶液(取醋酸铵80g、辛烷磺酸钠2g加水800mL溶解后,用冰醋酸调节pH值至4.2,加水至1000mL)—甲醇(40∶60)为流动相;检测波长:甲硝唑315nm,醋酸氯己定260nm。醋酸氯己定、甲硝唑的回收率分别为99.27%、99.40%,RSD分别为0.57%、0.55%(n=9)。该方法简便,结果准确可靠。     

基于GMM-CNN的鱼道内鱼类游泳行为提取方法

鱼道设计离不开鱼类行为特性的研究,智能监控是观测、记录和量化鱼类行为的主要手段,但由于鱼道紊动的水流环境对鱼体精确跟踪造成了困难。本研究提出一种适用于鱼道研究的鱼类游泳行为提取方法,通过高斯混合模型（GMM）和卷积神经网络模型（CNN）对鱼体图像语义分割,再根据鱼体像素计算上溯轨迹、游泳速度和摆尾幅度。方法的验证以草鱼为试验对象,分别进行基于UNet和SegNet的鱼体语义分割对比试验和鱼类游泳行为提取试验。试验结果表明：（1） UNet模型的图像语义分割结果（MPA=95.9%,MIoU=93.3%）优于SegNet模型（MPA=95.5%,MIoU=92.8%）;（2）应用GMM-CNN模型进行过鱼轨迹跟踪,其坐标平均相对误差（MRE_x=7.1%,MRE_y=2.4%）低于单独使用GMM方法23.1%、11.6%;（3） GMM-CNN模型测算鱼类行为能够准确定位鱼体特征点,应用于提取鱼类游泳行为时具有较高的精确度。基于GMM-CNN鱼类游泳行为提取方法可以为鱼道设计提供技术支持。     

电磁场对水平连铸Al-1Si合金线材组织和性能的影响

研究了工频电磁场对水平连铸10 mm的Al-1Si合金键合线铸坯表面质量、凝固组织、溶质偏析和力学性能的影响.试验结果表明,在工频电磁场作用下,铸坯的表面质量得到了改善,当励磁电流达到100 A时,表面粗糙度由未施加电磁场时的40 μm降为20 μm;凝固组织得到了细化,晶粒尺寸均匀;溶质偏析得到了抑制,Si元素在α（Al）基体中的固溶度及其分布的均匀性得到提高;并且力学性能得到了改善,抗拉强度和伸长率分别提高了16.5%和36%.     

钢中非金属夹杂物控制技术发展现状及展望

钢中夹杂物的数量、尺寸、分布规律对钢产品质量有较大影响,因此,控制钢中非金属夹杂物是冶炼高品质洁净钢、提升产品品质的关键。通过对钢中非金属夹杂物性质、来源入手,分析了夹杂物碰撞、聚合长大、上浮及去除机理,同时对气泡吸附、电磁净化、过滤分离等夹杂物控制技术进行了对比分析,并对氧化物冶金技术发展现状进行了介绍。研究表明,气泡法与过滤法是以气泡和过滤器为媒介对钢水中夹杂进行吸附、捕捉并促进其进入渣相;电磁净化法借助电磁场离心力增加夹杂物碰撞、聚集长大的几率,但设备较为复杂,其应用受电力资源供给限制;夹杂物改性技术是将高熔点夹杂变性生成低熔点夹杂,促进夹杂物上浮,其操作简单,但容易造成钢水的二次污染。氧化物冶金技术通过改变夹杂物大小、形状和分布来钉扎和抑制高温下奥氏体晶粒的长大,避免粗大晶粒的形成,从而实现细化组织、提高钢的强度和韧性的目的。氧化物冶金技术为夹杂物的控制提供了新思路,具有重要的应用前景。     

基于PSO-GRNN方法的城市用水量短期预测

鉴于城市用水量短期预测中传统的神经网络训练易陷入局部极小点、收敛速度较慢等问题,采用具有全局随机优化思想的PSO算法对GRNN神经网络径向基函数的扩展速度进行优化,提出了城市用水量的PSO-GRNN神经网络预测方法。根据某市日用水量的实测数据进行建模和预测,通过与最小二乘模型、核估计模型、局部线性估计模型的模拟效果进行对比表明：PSO-GRNN网络具有较强的自适应能力和泛化能力,能够有效地提高用水量的预测精度。     

基于沙戈荒新能源送出特性的特高压工程知识图谱构建技术研究

为了解决直流系统中工况变动及负载变更条件下造成的故障电弧识别准确率低的问题,提出了一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解-希尔伯特（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise-Hilbert transform, CEEMDAN-HT）包络谱和堆叠自编码器（stacking automatic encoder,SAE）的直流串联故障电弧诊断方法。首先参考雄安高铁站区直流系统典型负载搭建含混合负载的直流串联故障电弧实验平台,采集多工况下的电流信号并建立故障电弧数据库。其次采用CEEMDAN对原始信号进行分解得到多个固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）,然后进行HT变换Hilbert transform）分析包络谱,组成首尾相接的高维特征样本,最后将样本输入SAE模型中学习特征,实现变负载下的直流故障电弧识别。实验结果表明：该方法能够很好地发挥CEEMDAN-HT从原始信号中提取故障电弧特征和SAE无监督学习的能力,不需要人工设置阈值即可准确识别故障电弧并进行负载分类,平均准确率可达98.9%。     

ZTC4钛合金铸件组织晶粒度测定及评估方法研究

目的 针对大型复杂精密钛合金铸件等飞机关键结构件组织和性能的评估,提出了一种ZTC4钛合金铸件组织晶粒度的评估及分析方法。方法 通过对各类钛合金典型铸件的结构复杂性、凝固过程等关键因素进行分析,对铸件组织随机取样、试样制备与试样显示、试样检验、图像自动拼接、晶界描绘、图像处理测量和数据统计分析的组织定量表征方法。结果 确定铸件在取样过程中需要关注的重要因素,如壁面厚度变化、筋板的交接状态、铸型的种类以及浇冒口位置等,建立了反映铸件上性能的取样原则,建立了基于像素统计的组织定量表征方法,涵盖了晶粒最大尺寸、最小尺寸、平均尺寸和晶粒不规则度等指标。结论 该方法可以真实、准确、定量地反映钛合金铸件的显微组织特征,为钛合金铸件的综合评估提供基础数据支撑。