一种基于FDDA的全差分Sallen-key低通滤波器

在传统Sallen-key低通滤波器的基础上,利用一个全差动差分放大器(FDDA),设计了一种新型的全差分Sallen-key低通滤波器。该滤波器能有效抑制共模噪声,大幅减少功耗。电路参数取决于电容之比和电阻之比,具有较高的精度。截止频率和品质因数独立可调,易于分析和设计。电路结构简单,通带增益范围广,无源灵敏度较低。相比传统的两个单端Sallen-key滤波器,该滤波器降低功耗达50%以上。采用0.18 μm CMOS工艺进行设计,电源电压为3.3 V。仿真结果表明,功耗仅为532 μW。在1 kHz频率下,输入参考噪声为542.9 nV·Hz-1/2。     

基于卡尔曼滤波器组的航空发动机传感器故障诊断

在发动机线性模型基础上,结合卡尔曼滤波理论,设计了基于一组卡尔曼滤波器的发动机传感器故障诊断系统,实现了在发动机稳态或动态情况下,对单一或多重传感器突变及漂移故障的检测,并应用故障诊断方法进行仿真试验.仿真结果表明,应用基于卡尔曼滤波器组的故障诊断方法可以及时、准确地对传感器软硬故障进行检测及诊断,验证了所设计的容错效果.     

蒸发冷却技术在电厂风机高压变频系统中的应用

本文探讨了蒸发冷却技术在电厂风机高压变频系统中的应用,对蒸发冷却技术的优势、冷却方式、冷却效果、应用特点等进行了分析,对应用中存在的问题提出了解决方案。     

超硬质干酪加工控制水分质量分数的研究

以Parmesan干酪加工工艺为基础,采用单因素实验和正交实验,研究超硬质干酪加工工艺各因素对水分质量分数的影响。最佳加工条件:发酵终点pH值为6.4,凝乳酶添加量为0.004%,CaCl2的添加量为0.015%(均为质量分数),热烫时间40~50 min,最终热烫温度在53~55℃,最终排乳清pH值6.0左右,干酪水分质量分数可以达到32%~35%。     

铁锰基材料对重度砷污染土壤的稳定化处理研究

【目的】研究铁锰材料对重度砷污染土壤稳定化效果。【方法】选择三个重度砷污染土壤(T1、T2、T3),添加铁锰材料,进行30 d的土壤培养试验,研究铁锰材料对土壤的浸出浓度、pH以及土壤砷赋存形态的影响。【结果】添加铁锰材料,供试土壤As浸出浓度下降,稳定化效率逐渐提高,T1、T2、T3稳定化效率均在50%以上,最高可达91.81%。其中T1 1.5%以上处理和T2 2.5%以上处理的土壤As浸出浓度低于1.2 mg/L的控制限值,而T3所有处理的As浸出浓度均高出1.2 mg/L的控制限值。添加铁锰材料,供试土壤pH随试验进行先下降而后趋于稳定,均下降了0.5以上,平均降幅为32.25%、13.70%和11.56%。添加铁锰材料,土壤As的形态呈现F1(非专性吸附态砷)与F2(专性吸附态砷)含量下降,而F3(无定形铁铝氧化物结合态砷)的含量上升趋势。【结论】重度砷污染土壤添加铁锰材料,可以降低土壤pH,降低土壤砷的浸出浓度以及将土壤砷的专性吸附态与非专性吸附态转化为无定形铁铝氧化物结合态。     

核电软件NESTOR堆芯功率分布计算不确定性研究

堆芯功率分布作为堆芯核设计的关键指标,其计算精度对于评价核电厂的安全性和经济性尤为重要。作为国内首套自主核电软件包,NESTOR软件的计算精度和适用性是其应用的基础。本文基于随机取样统计方法和误差传递理论,通过分析程序物理模型引入的不确定性和堆芯状态参数不确定性引入的不确定性,将两者联合起来得到最终功率分布计算的不确定性。结果表明:随机取样统计方法在核设计软件计算不确定性研究中是可行的,将堆芯功率分布拆分为组件内功率分布计算不确定性和组件功率计算不确定性分别分析,再由误差传递理论联合得到在95%置信度和95%概率下由程序物理模型引入的径向功率峰因子计算不确定性为±3.653%,由参数不确定性引入的径向功率峰因子计算不确定性为±0.964%。从而得出最终径向功率峰因子的计算不确定性为:±3.778%。与国外成熟工程核设计软件包的计算精度相当,为NESTOR核设计软件包的应用和验证奠定了基础。      

SARCS-4程序系统临界物理模拟实验验证

SARCS-4程序系统是中国核动力研究设计院自主研发的新一代中子学程序包,需对程序展开工程验证,完善理论模型,提高计算精度。利用成熟燃料元件,设计并制造出与新型燃料组件结构相似的模拟组件。利用模拟组件构造了3种堆芯布置并进行模拟实验,验证SARCS-4程序系统的正确性和可靠性。按照单变量准则和多样化准则,考察控制棒、可燃毒物棒、围板和堆芯布置等因素。模拟实验临界棒位校核分析表明:堆芯泄漏、围板效应、控制棒和可燃毒物棒效应是影响校核精度的主要因素,SARCS-4计算程序系统对模拟实验的整体计算精度相对较高,特殊布置堆芯仍需进一步提高计算精度,后续将通过进一步的实验和研究开展持续验证和改进。     

结合小波变换与改进SSA优化小波神经网络的电力负荷预测

电力负荷预测是输电网络扩展和规划及合理电力调度的关键手段。针对电力负荷时间序列的非线性和复杂性特征,提出结合小波变换与改进麻雀搜索算法优化小波神经网络的电力负荷预测模型ISSA-WNN。设计改进麻雀搜索算法ISSA对小波神经网络的关键参数初值寻优,有效解决梯度调参易陷入局部最优及对参数初值敏感的不足,提升模型学习能力。对标准麻雀搜索算法SSA改进,引入Logistic-Tent混合混沌种群初始化、发现者/警戒者自适应更新、跟随者可变对数螺旋更新和高斯-柯西混合变异策略提升算法寻优能力。利用小波变换对电力负荷样本分解与重构,降低负荷时序的无序性和波动性,在此基础上构建新的电力负荷预测模型ISSA-WNN。实验结果表明,与标准小波神经网络模型WNN和标准麻雀搜索算法优化小波神经网络模型SSA-WNN相比,预测模型ISSA-WNN的平均绝对百分比误差和均方根误差指标值平均可以降低18.42%和21.21%,其拟合能力更强,预测性能更加稳定。     

DRAGON&DONJON程序在MSR中堆芯燃耗计算的适用性

DRAGONDONJON组件-堆芯"两步法"程序通过合理简化,理论可适用于任何堆芯与工况。使用蒙特卡罗方法 RMC(Reactor Monte Carlo code)、MCNP(Monte Carlo Neutron Particle transport code)程序验证DRADON程序是否能够承担快/热谱型熔盐堆(Molten Salt Reactor,MSR)焚烧TRU、Th U燃料燃耗计算。选出熔盐增殖堆(Molten Salt Breeder Reactor,MSBR)与熔盐锕系元素再循环和嬗变堆(Molten Salt Advanced Reactor Transmuter,MOSART)堆型进行比较,同时分别利用RMC程序验证DRAGON程序组件燃耗计算的准确性,利用MCNP程序验证DRAGON程序组件均匀化方法以及DONJON程序截面调用和程序全堆扩散的准确性。结果表明,组件燃耗计算中,TRU和Th U燃料满足燃耗计算要求;堆芯临界计算中,快/热谱堆芯计算误差均小于0.001。证明DRADON程序可以胜任快、热谱型MSR焚烧TRU、Th U燃料的物理计算任务。     

多类场景下无人机航拍视频烟雾检测算法

在无人机航拍视频烟雾检测领域中,由于不同检测场景差异大,导致现有烟雾检测算法经常出现检测精度低、速度慢等问题。为了解决以上问题,建立了一个基于无人机视角的多类场景下的烟雾数据集（UAV smoke dataset,USD）,并提出了一种改进YOLOx的多类场景下无人机视频烟雾检测算法。首先,在YOLOx网络模型中引入改进的注意力机制,分别改进通道特征和空间特征的提取过程,提取更加具有表征能力的烟雾特征;然后,提出一种双向特征融合模块,增强多尺度特征融合模块对小目标烟雾特征的融合能力;最后,引入Focal-EIOU损失函数,解决训练过程中出现正负样本不平衡,以及预测框和真实框不相交时无法反映两个框的距离远近和重合度大小等问题。实验结果表明,所提算法在应用于多类场景下无人机视频烟雾检测任务时具有较好的鲁棒性,对比多个经典烟雾检测算法,本文算法在不同数据集上的烟雾检测准确率均有不同的提升,比如对比原有的YOLOx-s模型,准确率提升2.7%,召回率提升3%,速度达到73.6帧/s。