夏热冬冷地区的三星级绿色建筑施工实践

结合杭州中天钱塘银座工程项目,对夏热冬冷地区三星级绿色建筑的实现进行了积极的探索和研究。项目采用了屋顶花园、能源塔热泵空调、太阳能热水系统、雨水回用系统、空气品质监控系统、能耗监测系统等绿色技术措施,在节能、节地、节水、节材和保护环境等各方面均达到了较高水平,取得了我国绿色建筑三星级设计标识认证。     

Terfenol-D/PZT/Terfenol-D层状磁电复合传感器研究

采用树脂黏结法制备了Terfenol-D/PZT/Terfenol-D层状磁电复合传感器,测量了传感器中Terfenol-D层的静态磁致伸缩性能和传感器的磁电电压性能,研究了直流偏置电流和交流驱动电流对复合传感器磁电性能的影响.结果表明:直流偏置电流对磁电复合传感器磁电电压峰-峰值V(p-p)的影响较大,磁电电压峰-峰值V(p-p)随直流偏置电流的变化规律与Terfenol-D层的磁致伸缩λ对偏置电流的变化率随偏置电流的变化规律相似;交流驱动电流对磁电复合传感器磁电电压峰-峰值V(p-p)的影响也较为明显.     

用于轮胎胎冠裂纹检测的磁致伸缩触觉传感器研究北大核心CSCD

针对轮胎胎冠花纹复杂,人工观测裂纹容易漏检的难题,模拟动物毛发感知机理设计了一种新型磁致伸缩触觉传感器阵列。以铁镓合金片(Galfenol)作为悬臂梁敏感元件,使用有限元软件确定悬臂梁最佳长度然后实验验证。推导传感器的输出特性模型,实验测得传感器灵敏度为170.5 mV/N。将3个传感单元集成,形成1×3传感器阵列。传感器安装在滑轨工作台上,触头在胎冠上滑动。通过MATLAB分析传感器输出的动态信号可以识别胎冠花纹中的裂纹。     

绳驱7自由度仿人机械臂设计及其刚度建模与性能分析

针对传统绳驱机械臂刚度小、末端精度低等问题，研制了一种同时具有轻质量、低惯量和高刚度、高精度特点的绳驱7自由度仿人机械臂系统。采用模块式思想，将整个机械臂分为肩部、肘部、腕部三部分，分别设计了基于闭环绳索驱动的单自由度肘关节和3自由度肩、腕部关节，在运动副上配置编码器用于检测关节位置，有效提升了关节控制精度。建立了“驱动空间-关节空间-任务空间”多重运动学模型，分析了肘部拮抗关节和腕部耦合关节的运动规律，简化了运动传递关系、提高了传动精度和效率。推导了机械臂关节的等效刚度表达式，分析了不同关节角下的刚度特性。最后，针对所研制的绳驱7自由度仿人机械臂开展了样机的关节刚度测试、末端精度测试、负载测试等性能测试。实验结果表明，设计的绳驱机械臂具有运动灵活、定位精度和刚度高等特点。     

面向威胁情报的知识图谱构建关键技术

随着万物互联时代的到来，网络空间的攻击面不断拓展延伸，安全问题日益凸显。为应对复杂多变的网络攻击，构建威胁情报的知识图谱是核心和基础，利用威胁情报知识图谱将专家知识与海量安全数据相结合，有助于推动网络安全智能防御技术从感知智能迈向认知智能。本文提出了构建威胁情报知识图谱的技术架构，设计了一种网络安全知识本体，并总结了当前国内外实体识别技术与关系抽取技术的研究现状，最后分析了威胁情报知识图谱的未来研究发展方向及应用场景。     

庙岭金矿分级尾砂胶结充填性能试验研究

为研究庙岭金矿分级尾砂的胶结充填性能，分析了分级尾砂的矿物组成、化学成分、粒级组成等，并进行了分级尾砂的坍落度试验、沉降性能试验、单轴抗压强度试验、压滤试验和L型管道试验。试验结果表明：庙岭金矿分级尾砂充填料浆在灰砂比1∶4、料浆浓度70%～74%时具有良好的抗压强度和流动性、可泵性，可用于矿山充填作业。     

基于BP神经网络的传感器无效数据过滤器设计

基于催化原理的传感器在矿井环境工作时，受内在外在因素的干扰，测量的可燃气体浓度值存在误差过大的问题。设计了基于列文伯格-马夸尔特(L-M)训练算法及反向传播(BP)神经网络的传感器无效数据过滤器。通过离线采集传感器响应特性曲线数据的方式构建网络模型，并用Matlab工具对模型进行仿真训练。综合对比分析L-M训练算法、拟牛顿训练算法、自适应线性回归(LR)动量梯度下降训练算法的收敛速度和误差性能。对比结果表明，基于L-M训练算法构建的BP神经网络模型收敛速度更快、误差值更小、效率更高，有利于矿用催化原理传感器无效检测非线性数据的过滤。     

柔片式密封变形分析及密封性能研究

针对柔片式密封系统中柔片变形对密封性能的影响,建立密封区域的流体动力学模型以及基于弹性柔片小挠度弯曲变形的微分方程,并进行ANSYS单向耦合仿真计算,分析不同工况和结构参数对柔片变形和密封性能的影响。结果表明:柔片变形和密封泄漏量随密封压差的增大呈增长趋势;密封压差、柔片尺寸以及背板-柔片间隙对柔片变形和密封泄漏量影响较大;增加背板-转子/柔片间距会使得柔片变形相对初始安装位置呈逐渐上浮趋势,密封泄漏量随之增加。     

基于电压曲线形态特征聚类的低压台区相位辨识

针对电压曲线分布集中导致低压台区用户相位难以准确辨识的问题,提出基于电压曲线形态特征聚类的低压台区相位辨识方法。首先,采用分段聚合近似(PAA)对配电变压器低压侧三相以及低压用户的电压曲线进行分段,提取反映整体分布的主要特征信息,减少冗余噪声的干扰。引入一阶导数与动态时间弯曲(DTW)增加对每个分段序列局部趋势变化的分析,并将其集成到PAA距离度量中,既弥补了均值特征缺乏对电压曲线趋势变化信息的考量,又能降低DTW的时间复杂度。然后,通过该距离度量综合判定电压特征序列的相似度,并以此改进传统k-means聚类的相似性度量,构建低压台区相位辨识模型。最后,通过实际台区算例分析验证了所提方法的有效性。