我国特高压输电线路的相导线布置和工频电磁环境

介绍了前苏联、日本和美国的特高压输电线路的研发简况、国外解决工频电磁环境问题的不同做法以及我国解决500kV线路工频电磁环境的措施.在相导线对地距离和输送电流相同的条件下,对国外已研发的三种特高压输电线路和作者建议研发的紧凑型特高压输电线路的工频电场和磁场分布进行了计算和比较,所得分析结论可为我国特高压输电线路的相导线布置选型提供参考依据.     

气体发动机燃气阀试验系统的开发

为了研究气体发动机燃气阀的流量特性及验证其流量计量和调节功能,开展燃气阀试验系统研究。根据燃气阀测试要求,试验系统包括空气供给系统、流量测试装置、燃气阀、燃气阀控制系统、排气系统以及自动化控制与数据采集系统。经试验验证,利用该试验台系统可成功进行燃气阀流量特性研究以及流量计量和流量闭环功能的验证。     

基于DBNs的轮毂电机机械故障在线诊断方法

为实现电动汽车用轮毂电机运行状态在线监测及其安全评估,提出一种基于动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,简称DBNs)的轮毂电机机械故障在线诊断方法。首先,以轮毂电机运行安全为目标,着重考虑车速对轮毂电机振动信号的影响程度,在时域和频域中提炼出多个敏感度高的特征参数来表征轮毂电机的运行状态,并将其作为DBNs的观测节点;其次,基于速度片构建轮毂电机机械故障诊断模型,解决其运行状态在相邻时间片之间无法构建转移概率分布的问题,根据不同速度片之间的转移概率分布,建立以二速度片展开的DBNs,实现对轮毂电机机械故障的在线诊断;最后,通过轮毂电机综合台架试验,验证了该方法对轮毂电机机械故障在线诊断的有效性。     

光学颗粒计数测量技术的理论模型

光学颗粒计数测量技术,以激光器作光源利用高灵敏度光电探测器件逐个测量被测颗粒的散射光,从而获得微米级颗粒的尺寸和数量参数。该技术对微电子、医药、机械工程、石没等许多工业领域具有重要意义。本文拟对该技术所需的理论基础,从物理和数学的角度较全面地加以阐述,从而建立超一套实用化的理论模型。     

脉冲激光冲击LD31薄板变形的实验和数值模拟

激光冲击板料变形是利用高能脉冲激光和材料相互作用诱导的高幅冲击波的力效应使板料产生塑性变形的新技术 ,本文利用Nd :Glass脉冲激光对厚度为 0 .8mm的LD31薄板进行激光冲击变形实验。所用激光参数为 :脉冲能量 15～ 30J,脉冲宽度 2 5ns ,光斑直径Φ8mm。利用ABAQUS软件对激光冲击下板料的变形过程进行了数值模拟 ,建立了激光冲击波加载的数学模型 ,探索激光冲击的主要参数和板料变形之间的相互关系 ,为激光冲击变形工艺参数的优化、板料变形的理论分析 ,实现大面积金属板料的柔性激光冲压成形提供依据。     

变压器差动保护误动作原因分析

本文对变压器差动保护误动作的原因进行分析,并进一步对保护区外故障引起的差动保护误动进行了探讨。     

含氨基吡啶杂环表面活性剂的性能评价

以苯胺、氯乙酰氯、2-二甲氨基乙醇、脂肪酸和长链叔胺(链长为8,10,12,14,16)为原料合成了含酰胺基和酯基的氨基吡啶杂环表面活性剂(系列B).利用红外光谱、核磁共振氢谱和元素分析对系列B目标产物进行了结构表征.实验结果表明:25℃时含酰胺基的氨基吡啶杂环表面活性剂(系列A)和系列B的临界胶束浓度(CMC)值和表...     

长江口台风影响能力研究

长江口作为我国第一大河口饱受台风和风暴潮的侵扰,然而影响长江口的台风活动特征却尚不明晰.基于长江口台风影响圆假定,提出了小区域台风影响能力的评估指标;并利用1949～2018年最佳台风路径资料,采用多指标对影响长江口的台风活动特性进行了长周期的统计和分析.结果表明:1991～2018年的近30 a间长江口台风影响能力略...     

基于特征融合的双模态低辨识度目标识别

针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案.为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集...     

浮选图像中泡沫边缘分割

矿物浮选过程中泡沫的表面特征是浮选性能的重要指标,它可以实时、直观地反映浮选效果的变化,准确分割泡沫的边缘信息是浮选过程中一项重要的任务。近年来,研究人员提出了各种浮选泡沫图像分割算法,但浮选泡沫图像中存在泡沫数量多、泡沫间粘连严重以及边缘不清晰等问题,现存的方法由于其特征提取能力有限,无法精确的分割泡沫边缘。据此,本文利用深度学习提出了一种基于多尺度融合的浮选泡沫图像边缘分割算法,该算法通过引入一种深度高分辨率的编码结构以及一种基于注意力的分层融合方法来增强模型的特征提取能力,从而提高对于浮选泡沫边缘的分割效果。具体而言,深度高分辨率的编码结构可以在不同分辨率层级上同时维护特征信息,使我们的网络模型可以有效地捕捉不同尺度的信息,在提高图像语义理解能力的同时能够保持更多的细节信息,提高处理高分辨率以及密集任务图像的能力。除此之外,本文设计了一种基于注意力的分层融合方法来充分融合深层和浅层的特征图,使融合得到的特征图趋向于更重要的特征信息,从而提高识别浮选泡沫的边界和精确定位浮选泡沫的能力。该算法在泡沫边界分割数据集上凭借58.25的泡沫IoU以及73.62的泡沫Fscore取得了最佳的性能,证明了我们提出的算法可以更加准确地分割浮选泡沫边缘。