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961.
床身作为整体机床的重要支撑部件,其动态特性直接影响机床加工质量和可靠性。建立了某型复合加工机床的床身三维模型,基于结构模态振动理论,利用有限元分析软件ANSYS提供的APDL语言,通过对机床床身前六阶固有频率及振型的对比分析,研究不同筋板结构对床身固有频率的影响,提出了床身结构优化方案。分析了地脚螺栓安装处筋板厚度对床身动态特性的影响,发现筋板厚度的增加对床身一阶固有频率的提高具有促进作用,优化后的机床床身一阶固有频率提高了39.7%,具有更好的动态性能,有利于提高机床的加工质量和可靠性。 相似文献
964.
965.
966.
对标管理方法在电力行业应用普遍,但传统火电机组对标方法由于指标覆盖面窄、数据利用不充分等原因而存在明显的局限性。对此,本文提出了燃煤发电机组稳定性对标评价的方法,确立了以过热蒸汽系统、再热蒸汽系统、冷端系统、烟风系统以及燃烧系统为主的系统集合,并用层次分析法根据各系统的特点进行了权重分配计算。筛选了各分系统的特征参数子集,根据重要程度进行了评级,最终形成燃煤机组综合对标评价体系。以某电力公司14台机组为例,计算了机组运行稳定性指标,对各机组的稳定性进行了评价,采用综合对标法进行排名。计算结果表明:本文所研究的综合对标法有着效率高、评价全面、结果清晰等特点,该方法在多台机组的应用中效果良好,有效地反映了各机组的稳定性运行情况,对提升燃煤机组生产管理水平起到了积极作用。 相似文献
967.
968.
精准的掌握未来电价信息对把握市场的运行状态、支撑市场参与各方进行有效决策、推动市场主体合理优化资源配置具有重要意义。因此基于Blending集成学习机制构建了一种面向于日前电价预测的综合模型。该模型充分考虑电价的高波动性特点,采用Ashin变换,减小了输入数据波动性对预测模型的影响;选取SVM、LightGBM、EWNN、SARIMAX 4种较为成熟的单一电价预测模型作为初级学习器,进而保证了基于Blending集成学习模型的预测精度。选用美国PJM电力市场实际运行数据对上述构建的电价预测模型进行验证,通过对预测结果的对比分析,表明构建的基于Blending 集成学习机制的电价综合预测模型集成了多种传统预测模型的优点,具有较好的准确性与稳定性。 相似文献
969.
虚假数据注入攻击(FDIA)是一种典型的网络攻击方式,其通过破坏数据完整性进而误导电力系统状态估计结果,严重危害电网运行安全.随着国家大力发展新能源产业,越来越多的分布式电源注入电力系统,使得电网中大量测量数据具有随机、多变的特性,分布式电源系统中的虚假数据检测难度大大增加.针对这一问题,本文构建了分布式电源系统状态估计模型和FDIA模型,采用了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的检测算法,通过AUKF算法对电网中的状态量进行估计,在此过程中经一致性检验、虚假数据检测并计算相应的阈值,判断系统是否受到攻击.结果表明,当系统中注入攻击强度为[-10,20]dB的虚假数据时,采用该方法均能准确识别虚假数据;当系统中测量值发生突变时,不会被该算法误判为虚假数据注入,避免造成错误的调度选择. 相似文献
970.