锦屏一级水电站库水位站建设方案研究与探讨

针对锦屏一级水电站水库88 m的巨大水位变幅,着重考虑水库观测水位的代表性、可靠性和精确性要求,从库水位站的建设位置、建设形式、水位传感器比选等多个方面展开了详细的分析和探讨。经多方调研讨论,最终确定了一套地下两级竖井式测井结合地面一级塔式测井的库水位站建设方案。研究成果可供其他大型水库水位站的建设参考和借鉴。     

ISO 14985:1999(第一版)技术图样硬拷贝输出--控制文件的结构规范

本国际标准的制定旨在简化由各种类型打印机、缩微胶片绘图仪和其它输出设备工程图样硬拷贝的产生。需要这样的标准是由于电子图像文件可以存储为不同的格式，诸如TIFF、CALS和HPGL等(详见附录A的标准图像文件格式举例)。并且，随着硬拷贝设备联网使用的增加，许多售主以各种方式规定了专用标题或安装命令串。     

阳离子光固化树脂的合成与表征

采用以AIBN为引发剂,巯基乙醇为链转移剂合成聚丙烯酸酯型阳离子光固化涂料,研究了树脂合成中甲基丙烯酸缩水甘油酯单体的用量对对涂膜附着力、铅笔硬度、柔韧性、耐冲击性的影响,考察了紫外光照时间以及树脂中环氧基含量对涂膜凝胶率的影响.红外光谱分析表明:在紫外光光固化期间,涂膜发生了环氧基的开环聚合反应.     

阳离子光固化树脂的合成与表征

采用以AIBN为引发剂,巯基乙醇为链转移剂合成聚丙烯酸酯型阳离子光固化涂料,研究了树脂合成中甲基丙烯酸缩水甘油酯单体的用量对对涂膜附着力、铅笔硬度、柔韧性、耐冲击性的影响,考察了紫外光照时间以及树脂中环氧基含量对涂膜凝胶率的影响。红外光谱分析表明：在紫外光光固化期间,涂膜发生了环氧基的开环聚合反应。     

基于浸入单元法和延迟分离涡模型的Ahmed车模尾流涡旋结构

在浸入单元法(IBM)和PISO算法的基础上,实现了IBM-PISO求解算法,利用延迟分离涡(DDES)湍流模型,实现了对汽车外流场涡旋结构的准确模拟。以2D圆柱绕流算例,从流场的时均特性和涡脱特性验证了IBM-PISO求解算法的准确性。在此基础上,应用DDES湍流模型对Ahmed整车模型的流场进行仿真,得到不同斜背倾角对尾部流场时均特性和瞬态特性的影响规律,同时研究了尾部流场主要涡旋结构输送和演化规律。结果表明:IBM-PISO求解算法能够在外流场分离区得到较为准确的结果,解析出包括回流涡旋、顶部λ涡旋、C柱尾涡、头部马蹄涡以及侧壁涡在内的主要涡旋结构;C柱尾涡和侧壁涡在尾流输送过程中进一步增强湍流强度并主导尾场后部流场;斜背倾角决定了斜背处的分离特性,从而直接影响斜背表面和尾流前部的流场特性。     

基于模型不确定补偿的轮式移动机器人反演复合控制

针对轮式移动机器人存在模型不确定性、非线性以及未建模的动态特性等因素,严重影响系统轨迹跟踪的稳定性和精确性,提出一种基于系统模型不确定性补偿的反演复合控制策略。基于非完整轮式移动机器人的运动学模型,采用反演控制思想以及李雅普诺夫稳定性判据设计轨迹跟踪的虚拟速度控制量,作为系统的持续激励输入。考虑轮式移动机器人具有模型不确定性和外部有界力矩干扰,根据轮式移动机器人的动力学模型推导得到系统不确定项,并采用具有高度非线性拟合特性的神经网络对其估计,得到模型的力矩控制量,且由李雅普诺夫稳定性分析得到不确定项的自适应律,实现自调整和实时轨迹跟踪。对比仿真表明,该复合控制策略能自适应的跟踪期望轨迹,与单一的反演控制、模型不确定性补偿控制策略、传统PID控制相比,均具有更好的鲁棒性和高的跟踪精度。     

基于微服务的服务机器人云服务设计方法

为了提升服务机器人的智能化水平,提出一种基于微服务的服务机器人云服务设计方法。设计基于微服务的服务机器人云服务的设计框架,提出服务机器人虚拟模型,实现服务机器人运动学/动力学模型、传感器模型和环境模型的云端映射,解决了机器人调用云服务的异构性问题;提出一种交互式的云服务交互接口,采用机器人的协议应答方式实现异构协议的自适应匹配;详细阐述服务机器人云服务平台的开发关键方法。通过所搭建的服务机器人云服务平台进行试验,测试了所设计的功能云服务的调用效果、实时性和细粒度服务质量,可以满足服务机器人的功能要求。     

基于量子遗传算法优化BP神经网络短期风功率预测

风力发电的不可控性,给电网带来了很多问题,所以当前迫切需要一种高精度的风力发电预测系统.对此,提出了一种结合量子遗传算法和BP神经网络的预测方法,通过量子遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值.最后通过MATLAB试验仿真,验证了该方法可有效提高风功率的准确性.