TSS350系统在海底电缆探测中的应用

基于社会经济的发展,海底电缆输电技术被越来越广泛的应用,而海底电缆的探测,特别是对海底电缆埋深的探测成为海底电缆运行维护工作的难点之一。本文首先阐述了TSS350系统的方法原理、系统构架以及工作方法;其次,以粤琼500kV跨海高压输电电缆探测为例,给出了TSS350系统对高压带电运行的海缆路由及埋深的探测情况。探测实践的结果表明,TSS350系统能精确追踪海底运行中的高压电缆的路由和埋深信息,该探测系统对监测海底电缆的运行和维护具有重要作用。     

AZ31镁合金TIG氩弧焊接应力场的数值模拟

以开V形坡口镁合金薄板对接为例,利用ANSYS软件对其焊接过程进行了模拟分析。首先建立了一个三维有限元模型,并利用生死单元技术模拟实际的焊接过程,得到了焊接温度场及残余应力场的分布情况,并对结果进行了分析和讨论。同时,在相同工艺条件下完成了实际的焊接实验,并对焊接残余应力进行了测量。实测结果与计算结果比较吻合,这说明ANSYS的单元生死技术可以有效地模拟焊接过程,本方法对焊接模拟工作中各种关键问题的处理比较得当。     

响应面分析法优化茯砖茶感官定量描述分析条件

经过招募、筛选、培训及评估测试,构建了由10人组成的茯砖茶感官评价小组。为优化茯砖茶感官评价条件,选择一种市售茯砖茶并按不同的茶水比、冲泡时间、入口温度准备样品,依据响应面法设计试验共得到18个样品。对18个茯砖茶样品的香气及滋味特征进行描述词的收集,确定了11个感官描述词。对茯砖茶样品的感官属性进行主成分分析和方差分析,得到可有效区分样品感观差异的描述词:滋味整体、酸、甜、苦、涩、香气整体以及苦丁香。响应面分析法优化得出在茶水比较低、冲泡时间较短的条件下评价小组的稳定性较好,综合考虑风味和香气强度响应值,得出茯砖茶感官审评的最优评价条件为:茶水比1∶100(g∶mL),冲泡时间5.00min,入口温度50℃。     

铁路货车枕梁自动化焊装生产线

针对铁路货车枕梁设计了一条自动化焊装生产线,依据焊接制造工艺设置不同的工位和物流措施,达到流水线作业模式.通过自动化、数字化控制系统,管理和控制上料、组对、焊接、下料等一系列工艺过程,通过控制系统收集现场设备的工作状态和焊接过程实时数据,并通过总线方式上传到中控系统,以数字化信息显示过程状态;通过与MES系统接口,实现...     

工程机械柴油发动机的状态检测与故障诊断研究

工程柴油发动机属于工程行业,它是一种使用比较广泛、比较复杂的往复式动力机械,在工程建设中,工程柴油发动机的运行状态极其重要,在整个设备的运作用有着至关重要的作用。因此,在具体的工作中,必须实施对工程柴油发动机的状态进行检测,并且进行诊断故障,保证整体设备处于正常的状态,提高机械维修品质和效率,工程柴油发动机在结构和运营商有复杂性和往复性,因此工程柴油发动机的故障诊断非常困难,基于此本文针对工程机械柴油发动机的状态检测与故障诊断展开研究。     

基于OVMD-SSA-DELM-GM模型的超短期风电功率预测方法

为了提高风电功率的预测精度,提出了一种基于最优变分模态分解(optimal variational model decomposition,OVMD)、麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)、深度极限学习机(deep extreme learning machine,DELM)和灰色模型(grey model,GM)的超短期风电功率预测方法.该方法通过OVMD对原始风电功率时间序列进行自适应分解;然后针对各分量建立DELM预测模型并利用SSA算法进行参数寻优,并对各个分量的预测结果进行求和重构;利用GM对误差序列进行预测;最后将误差的预测值与原始风电功率的预测值叠加得到最终预测结果.对北方某风电场的风电功率数据进行仿真实验,结果表明,该方法预测效果明显优于传统方法,有效提高了超短期风电功率预测的精确性.     

壳聚糖肉桂油生物保鲜剂对蒜薹贮藏品质的影响

以鲜切蒜薹为考察对象,采用品质比较法对壳聚糖肉桂油生物涂膜保鲜剂的保鲜性能进行了研究。结果表明：壳聚糖肉桂油保鲜剂可以降低样品的失重率,减少Vc的损失,保持了样品叶绿素含量,减缓了蒜薹的衰老进程,很好地保持了样品的品质。经壳聚糖肉桂油保鲜剂处理的样品在4℃条件下贮藏10d后,样品的失重率为0．21％,Vc含量为90．1mg／100g,感官评价为8．8分,说明该保鲜剂对蒜薹具有良好的保鲜作用。     

栅格划分的二叉区间树节点构造算法

针对海量数据可视化过程中预处理时间长的问题,提出一种加速构造等值面提取索引结构的栅格构造算法.该算法以二叉区间树的span space划分为基础,利用栅格化方法对二叉区间树节点进行重构,降低了区间排序预处理计算规模,可将预处理效率提高50%左右.理论分析与实验证明,文中算法与传统最优算法有相近的活动单元搜索效率,能够大大缩短整个海量数据可视化过程,对实时性要求较高的可视化应用具有实际应用价值.     

一种新的智能流场特征检测与识别方法

传统的基于拓扑分析方法的特征可视化系统的扩展性、通用性和交互性较差。本文分析了流场的特征,在此基础上提出了一种基于BP神经网络的可选择智能流场特征提取方法,设计了一种三层BP神经网络结构,用户可以对感兴趣的新特征进行选取并进行训练和提取,而无须修改程序。该方法利用神经网络较强的非线性映射能力,提高了系统的扩展性、通用性和交互性。基于上述方法,设计并实现了一个流场可视化原型系统。实验表明,该方法对流场任意特征具有高识别率和较低的误警率、漏报率。     

基于自适应聚合距离的多目标进化算法

随着目标数的增多,种群收敛性与分布性的冲突愈加激烈,传统的多目标进化算法的选择算子难以平衡种群的收敛性与分布性.对此,提出一种基于自适应聚合距离的多目标进化算法.首先,采用参考点支配关系替代原有的Pareto支配关系,以增加选择压力,加强收敛性;其次,提出自适应聚合距离,通过动态变化的惩罚参数来自适应调整收敛性与分布性的比例;最后,设计一种带有淘汰算子的方法以改进小生境选择策略,根据自适应聚合距离的大小进行选择和淘汰操作.为验证算法的可行性,将所提出算法在测试问题上与其他4种优秀的多目标进化算法进行比较,并应用于两个实际应用中,仿真结果表明,所提出算法的综合性能更优,能有效平衡种群的收敛性与分布性.