1000 kV特高压钢管塔倒塌破坏试验与数值模拟

为验证某1 000 kV特高压交流输变电线路SZ30101JD直线塔的设计合理性和安全可靠性,对该塔进行了真型倒塌破坏试验和数值模拟。试验分为断线、锚固、大风等7个荷载工况,实测并采集直线塔在7种100%荷载工况下的试验数据,分析位移、应变等数据,对比大风超载工况下的试验与数值模拟结果,试验值与模拟值吻合良好。同时研究直线塔在超载工况下的倒塌过程与倒塌机理,得到了直线塔的极限承载力与薄弱位置。分析结果表明:该直线塔顺利通过7个荷载工况试验,满足安全可靠经济的运行目标;该直线塔的极限承载力为127%设计荷载时,则塔腿主材首先发生破坏,为其薄弱位置。     

APEEMD及其在转子碰摩故障诊断中的应用

总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)是抑制经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)模态混叠的有效方法,针对EEMD分解效果依赖于添加噪声的大小、筛分次数和总体平均次数等参数的选择及噪声残留大、分解不完备等问题,提出了自适应部分集成经验模态分解。该方法通过成对地向目标信号加入自适应噪声,并对每个内禀模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)自动选择筛选次数,通过排列熵检测筛分出高频IMF,再对剩余信号进行EMD分解。将提出的方法应用于仿真和转子碰摩故障试验数据分析,结果表明提出的方法能够有效地应用于转子碰摩故障诊断,而且在分量的精确性、完备性和模态混叠的抑制等方面优于EEMD方法。     

跨越高速铁路输电杆塔可靠度分析

研究了跨越高速铁路输电杆塔可靠度水平,对跨越高铁电力线路安全可靠性进行评价。根据实际工程,采用ABAQUS有限元分析软件,建立了包含两基直线塔、两基耐张塔与三跨输电线的输电塔-线体系三维有限元模型。采用改进的一次二阶矩法(JC法)计算输电杆塔单根杆件可靠指标,利用窄界限法对杆塔体系可靠指标进行分析。综合考虑了0°,45°,60°以及90°风等荷载与覆冰荷载共同作用的影响,基于MATLAB软件编制的计算程序,分别计算了各工况下杆塔的可靠指标。研究结果表明:在设计风速下,考虑覆冰荷载时,呼高48,51 m的杆塔中可靠度水平最低的杆件均位于塔的横担处;呼高48,51 m的输电杆塔的整体可靠指标分别为3. 518与3. 590,稍低于跨越高铁线路输电线路杆塔目标可靠指标3. 7的要求。     

广电基于Hi3716C的可视电话终端方案

在Hi3716C的基础上,介绍了三种广电可视电话的终端方案。三种方案分别为高清交互机顶盒、摄像头与MIC、无线电话、语音遥控器的组合形式。采用高清交互机顶盒、摄像头、MIC的组合形式,设备简单、易于实现,且设备成本较低。利用具备G.711音频编码标准的无线电话采集音频数据,同时引入2.4 GHz技术,提高了传输速度。在机顶盒遥控器上集成语音通信电路,减少了可视电话终端设备的数量,降低了成本。     

基于复合多尺度熵与拉普拉斯支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

针对早期滚动故障特征不明显和特征提取难等问题,将一种新的衡量时间序列复杂性的方法--复合多尺度熵（CMSE）应用于滚动轴承故障振动信号的特征提取。CMSE克服了多尺度熵中粗粒化方式的不足,得到的熵值一致性和稳定性好。同时,针对机械故障智能诊断中收集大量的样本比较容易而要对所有的样本进行类别标记却较为困难这一问题,将拉普拉斯支持向量机（LapSVM）应用于滚动轴承故障的智能诊断中。在此基础上,提出了一种基于CMSE,序列前向选择（SFS）特征选择和LapSVM的滚动轴承故障诊断方法。最后,将提出的方法应用于试验数据分析,结果表明：CMSE能够有效地提取滚动轴承的故障特征;当有标记样本的数量较少时,与仅使用有标记样本进行学习的支持向量机相比,结合SFS特征选择的LapSVM方法利用大量的无标记样本进行辅助学习,可以显著提高故障诊断的正确率。     

匀相窄波局部特征尺度分解方法及其在机械故障诊断中的应用

局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)方法在改善了经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法的同时,也继承了EMD的模态混叠问题.噪声辅助分解是解决EMD模态混叠问题的主要方法之一,但由于LCD对于噪声更加敏...     

跨越高速铁路输电杆塔静力可靠度分析

跨越高速铁路输电杆塔是整个输电线路大跨越工程中重要的组成部分。本文选取一基500kV跨越高速铁路输电杆塔作为研究对象,采用ABAQUS有限元软件建立了其三维有限元模型。基于改进的一次二阶矩法(JC法)和窄界限法,对可变荷载与永久荷载共同作用下的输电杆塔进行了可靠度分析。研究结果表明,考虑10mm覆冰荷载时,输电杆塔中可靠度水平最低的杆件多数位于塔的横担处,少数位于塔腿处;输电杆塔的整体可靠度分别为4.6269,高于跨越高铁线路输电线路杆塔目标可靠指标3.7的要求。研究结果可以为跨越高速铁路输电杆塔的可靠度评估提供重要的参考依据。     

下巴铅锌矿矿体三维模拟与资源潜力评价

3D-ore body modeling is one of the most useful methods used by mining geologists and engineers to produce 3D-models of an ore body. In this research, 3D-MINE package is used for： 3D-topographic modelin...     

基于自适应直接快速迭代滤波的滚动轴承故障诊断方法

直接快速迭代滤波(direct fast iterative filtering,DFIF)是最近提出的一种非线性和非平稳信号分析方法。针对DFIF方法需人为设定滤波区间调整参数,且该参数在迭代计算过程中缺乏自适应性等问题,提出了自适应直接快速迭代滤波(adaptive direct fast iterative filtering,ADFIF)方法,该方法基于瞬时频率波动能量差准则,自适应确定DFIF算法外循环每层迭代筛分过程中最优滤波区间调整参数。ADFIF方法能够自适应地将任意非线性和非平稳信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的近似窄带信号和一个趋势项之和。通过仿真信号和滚动轴承故障信号分析,将所提ADFIF方法与原DFIF、自适应局部迭代滤波、变分模态分解、经验模态分解等方法进行对比,结果表明,所提ADFF方法在抑制模态混叠和抗噪性方面具有一定的优势,且能提取出滚动轴承更多故障特征信息。     

基于Kriging函数的KVPMCD在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承的故障诊断本质上是模式识别的问题,多变量预测模型(VPMCD)是一种新的模式识别方法,其实质就是通过特征值之间的相互内在关系建立数学模型,并根据数学模型对被诊断轴承的特征值进行预测从而达到模式识别的目的。但是VPMCD分类方法中单纯采用回归模型进行预测,因此当故障特征值之间关系较为复杂时将导致预测精度降低。针对这一缺陷,提出了基于Kriging函数的多变量预测模型(KVPMCD)模式识别方法。Kriging模型由回归模型和相关模型组合而成,其中,相关模型是在全局模型的基础上创建的局部偏差,它恰恰可以揭示特征值之间的空间相关性,从而弥补原VPMCD中单纯采用回归模型的缺点。对UCI标准数据以及滚动轴承实测数据的分析结果表明,KVPMCD模式识别方法比原VPMCD方法可以更加有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。