CFRP-混凝土界面的疲劳性能探讨

随着技术的发展和进步,碳纤维增强复合材料——混凝土在各个领域得到了广泛的应用。特别是在铁路桥梁等重负荷领域的应用,这就容易CFRP-混凝土界面的脆破坏,进而造成了严重的影响。因此,对CFRP混凝土界面的疲劳性能研究非常有必要,进而发现其疲劳性规律。本文笔者通过实验分析,探讨了CFRP-混凝土界面的疲劳性能,目的是为CFRP混凝土的应用提供指导和借鉴,进而推动其在各个领域的应用。     

基于组合神经网络的输电线故障类型识别

准确的输电线路故障类型识别是实现故障测距的前提,文中在高压输电线路故障分析的基础上,构建了由Kohonen自组织特征映射神经网络模型和BP网络模型组合而成的类型识别网络模型,来实现输电线路的故障检测及故障类型识别。经理论分析和大量的EMTP仿真表明：此网络模型较单一网络模型,所需训练样本少,学习时间短,并且在各种故障模式下,均能可靠、准确实现输电线路故障类型的识别,不受故障过渡电阻、故障初始角、系统运行方式、故障点位置等因素的影响。     

电力系统故障暂态信号的小波奇异性检测

小波变换理论在时域和频域的局部化性质,使之能有效地检测信号的奇异性.文章分析了电力系统故障暂态信号的奇异性,得出其奇异的特殊性,即具有不确定的奇异度,从而提出用小波变换进行奇异检测时对所用小波函数的要求,确保奇异性的准确检出,并给出了计算的方法.     

动态非线性连续时间系统的小波神经网络辨识

将小波神经网络应用于动态非线性连续时间系统的辨识, 同时为了使神经网络的训练达到全局最优和加速小波神经网络训练的收敛速度, 提出了信赖域算法, 并研究了信赖域算法的收敛性. 随后进行了算例仿真, 证明了所提辨识方法的有效性.     

模糊神经网络在超高压输电线路速动保护中的应用

提出了一种超高压输电线路保护的新方案,将模糊神经网络应用于电力系统的信号处理中,实现输电线路的速动保护.本方法首先利用模糊神经网络实现传统 I段保护的功能,在此基础上,对输电线90%以外的故障,利用神经网络的再次训练,实现进一步的故障判别.通过神经网络的学习训练,这种方法能准确区分区内、区外故障,而基本上不受故障类型、故障位置、过渡电阻及系统运行方式的影响.EMTP仿真计算的结果显示出该方法是切实可行的.     

氧管线燃烧原因分析与探讨

介绍内蒙古化肥厂渣油气化装置氧气管线燃烧事故，分析事故发生原因，指出教训。     

基于快速提升小波变换的改进型SPIHT算法在图像压缩中的应用

为保证图像传输的实时性和在保证图像质量下获得高压缩比,对图像压缩技术提出了新的改进型算法。提出的基于快速提升(lifting)小波变换[1,2]的改进型SPIHT(SetPartitioninginHierarchicalTrees)[3]图像编码算法,引入快速提升小波变换以改进变换过程,且利用量化编码后出现许多连续零这一特点,将熵编码与SPI HT编码统一进行,一次完成,熵编码采用变长零游程方法。仿真结果表明,图像经该方法编码后峰值信噪比和效率上都得到了提高。该方法可以应用于电力系统中远程图像监控系统的     

模糊神经网络在超高压输电线路速动保护中的应用

提出了一种超高压输电线路保护的新方案 ,将模糊神经网络应用于电力系统的信号处理中 ,实现输电线路的速动保护。本方法首先利用模糊神经网络实现传统I段保护的功能 ,在此基础上 ,对输电线 90 %以外的故障 ,利用神经网络的再次训练 ,实现进一步的故障判别。通过神经网络的学习训练 ,这种方法能准确区分区内、区外故障 ,而基本上不受故障类型、故障位置、过渡电阻及系统运行方式的影响。EMTP仿真计算的结果显示出该方法是切实可行的。     

步进式连续加热炉炉温最优控制方案的实施──步进式连续加热炉计算机控制模型研究系列之四

本文介绍了用Ｎ－９０工控机对步进式连续加热炉炉温实施最优控制策略的设计思想，并给出了具体的实施方案。