混凝土梁电化学修复后的耐久性能及力学特征

电化学修复技术可对耐久性劣化的混凝土结构进行耐久性提升,然而也会引起黏结性能降低、混凝土孔隙结构改变、钢筋氢脆等负面效应,进而影响构件整体的服役性能.为探明电化学除氯和双向电迁处理后混凝土梁的耐久性能及力学性能,本文结合氯离子含量梯度变化和弱极化曲线等对比分析了电化学修复后梁的抗腐蚀性能,结合荷载挠度曲线、钢筋与混凝土应变、裂缝分布等对比分析了静力力学性能.研究结果表明:电化学修复能有效去除钢筋表面氯离子,使钢筋恢复钝化,但钢筋笼内氯离子迁移效率相对较低;通电参数选取较小时电化学修复不影响混凝土梁的刚度和承载能力,但通电量较大时承载能力减小,延性退化较为明显.基于试验结果,本文建议电化学修复采用的通电参数需综合考虑耐久性提升效果及对力学性能损伤作用,以满足结构耐久性和安全性的要求.     

DC-AC逆变器分数阶与整数阶PID控制对比

针对传统双环PID控制三相逆变器系统存在输出电压质量和鲁棒性不够理想,输出电压谐波含有率较高等问题,设计基于神经网络参数自整定的分数阶PIλDμ双环控制器:PIλDμ电流内环PIλDμ电压外环控制、PIλDμ电流内环PID电压外环控制和PID电流内环PIλDμ电压外环控制,并应用于不同的线性及非线性负载,考察其控制性能。仿真研究表明,分数阶PIλDμ电流内环整数阶PID电压外环控制性能最好,其次是整数阶PID电流内环分数阶PIλDμ电压外环控制和分数阶PIλDμ电流内环分数阶PIλDμ电压外环控制,性能最差的是传统的双环PID控制。     

基于人群活力的北京市延庆区城市公园风环境评价

[目的]已有风环境研究多从单一条件对城市空间风环境进行评价并提出优化策略,忽略了人群有效活动空间的影响,以简化体块代替公园物理环境部分要素,一定程度影响了风环境模拟分析结果的准确性。[方法]以占北京市风力资源70%的延庆区4个典型城市公园为对象,从公园人群游憩活力视角,结合场景建模技术、通讯探针和人工智能识别技术,确定公园游客活动范围,以此作为公园风环境评价的研究区域;利用不同季节风速、风压和涡旋分布等评价要素量化评价公园风环境质量,并以公园风环境质量综合评价来表征公园现状风环境质量优劣程度;以公园风环境质量评分方式相关性评价来表征公园进行风环境适应性改造的难易程度。[结果]结果表明：百泉公园现状风环境质量最差,且评分随季节变化呈现出明显差异性和不规律性;集贤城市森林公园风环境质量评分随季节变化有规律地逐渐减小,且进行风环境适应性改造难度最小。[结论]研究建立了全面的公园风环境质量评价体系,对延庆区城市公园建设和管理具有应用价值,为华北地区城市公园风环境质量评价提供创新方法。     

不同导线排列下500 kV输电线路直升机带电作业平台侵入路径

基于直升机和几种不同导线排列500 kV输电线路的实际参数,建立了直升机带电作业平台(HLLWP)靠近输电线路的模型。通过有限元方法计算了在不同的直升机带电作业平台的侵入角度和直升机带电作业平台与导线的距离下,操作人员屏蔽服和直升机作业平台表面的电场强度,基于计算结果给出了不同导线排布下,直升机带电作业平台靠近不同相导线时的最优侵入路径。     

基于自适应粒子群算法优化DG的配网静态电压稳定性提高策略

为了改善配电网络的静态电压稳定性,提出一种接入分布式电源优化布置的方案。基于IEEE33节点配电网络和Matlab仿真测试软件平台,以静态电压稳定指标L(Voltage Stability Index)和最大电压偏差最小为目标函数,以最大电压偏差小于7%为约束条件,应用自适应粒子群算法(Adaptive Mutation Particle Swarm Optimization Algorithm, AMPSO)对配电网络中DG的接入进行优化布置,从而提高了整个配电网络的静态电压稳定性。并通过重庆某地区的实际配电网络进行实例验证,证明方案的正确性和可行性。该研究所提出的方案,对配电网络静态电压稳定性的改善有一定的指导意义。     

基于深度学习的充电站容量规划方法

随着电动汽车充电设施建设的日益增长,区域内社会用户所需要的电动汽车供电容量的预测问题成为影响充电站建设规划的关键问题。结合深度学习的数据特征研究理论,提供了一种基于充电站容量影响因子的机器学习容量规划预测方法。该方法以充电站周边交通、区域发展和电网安全等环境影响因子为基础,训练并建立服务环境与充电需求的神经网络映射模型。实验表明,该模型对待建充电站周边环境影响因子进行分析后可以给出待建充电站的理想充电容量,从而解决待建充电站的充电容量定容问题。     

平衡压差解卡法在渤海油田井下作业中的应用

井下作业中,起管柱提不动时一般采用对防砂段以上管柱进行切割,起出切割点以上管柱后再打捞防砂段生产管柱,因打捞的不确定性,导致修井工期延长而增加了费用。此文通过对井下状况的分析,认为生产层封隔器上下的压差产生的吸附力是主要的原因,通过打开井筒与地层通道,解除地层对井筒管柱的吸附压差,成功打捞,节省了工期和费用,为以后类似解卡的井下作业提供了借鉴。     

基于深度强化学习的旋转机械故障诊断策略

由于传统深度学习方法无法挖掘原始振动数据与旋转机械状态之间的非线性映射关系,提出了一种基于堆叠式自动编码器与深度Q网络相结合的深度强化学习旋转机械故障诊断方法.首先建立故障诊断"博弈"模型,该博弈模型可以为故障诊断代理提供观察、行动和获得奖励的交互式环境.然后,堆叠式自动编码器采用完全连接模型进行逐级的内在特征学习从而构建了故障诊断代理,然后通过引入记忆回放和迭代更新策略以及奖励反馈机制,使得深度Q网络实现了原始振动信号与故障模式之间的非线性映射关系.最后通过实验证明了提出方法的有效性与可行性.     

某电厂煤制样间除尘设计

煤制样间产生的煤尘危害性大,而常规的通风方式无法满足制样间的环保要求,介绍了一种新型除尘系统的技术特点以及在具体工程中的应用,达到了预期效果。