基于孤岛模式的双储能微电网下垂协调控制及仿真

为实现微电网非计划性孤岛发生时的功率快速调节,保证电能质量,延长电池类储能设备的使用寿命等目的,提出基于孤岛模式的双储能微电网下垂协调控制策略。该策略根据储能设备的不同充放电特性,同时考虑各自的荷电状态,实时修改储能单元输出功率比例系数,从而使负荷所需功率在不同储能设备中合理优化分配。选用互补性较强的超级电容与磷酸铁锂电池作为储能设备,在分析各自工作特性的基础上,重点研究含两类储能设备的微电网综合控制算法,建立微电网控制策略数学模型,最后采用PSCAD/EMTDC进行仿真分析,算例验证方案的合理性与有效性。     

硅微粉对超低水泥浇注料流动性的影响

采用不同硅微粉,研究了其对高铝浇注料基质泥浆粘度的影响,结果表明,基质泥浆粘度随硅微粉加入量增加而增大.这是因为硅微粉与水反应形成水化产物,水化产物发生聚合,分子的体积增大,使浆体层流阻力增大,导致泥浆粘度上升.而随硅微粉含量增加,浇注料的振动流动性增加,这与硅微粉的填充减水机理密不可分.     

空频抗干扰对GNSS载波相位测量的影响

对于全球导航卫星系统(GNSS)的抗干扰,最有效的是采用自适应天线阵技术,但这种抗干扰处理会引入与信号入射方向相关的载波相位测量偏差,限制了其在高精确度测量领域的应用。为减小抗干扰处理的偏差,引入测量偏差及其分析方法,建立仿真模型,并搭建软件接收机进行实验。结果表明,在不增加额外约束的条件下,采用空频最小方差无畸变响应算法实现空频抗干扰处理器,不会引入载波相位测量偏差,非常适用于对抗干扰性能和测量精确度均有苛刻要求的场合。     

二氧化锆及在钙处理钢滑板中的应用

介绍了二氧化锆的性质及在钙处理钢滑板中的应用,并对锆环的生产提出了建议.     

低碳镁碳质耐火材料的抗氧化性研究

比较了石墨含量(质量分数)分别为0、2%、4%、6%和12%的镁碳试样氧化后的质量损失率和脱碳层厚度,并用XRD分析了氧化后试样脱碳部位和未脱碳部位的物相组成,用金相显微镜观察了氧化后试样的形貌。结果表明:质量损失率与石墨含量成正比,石墨含量增加,质量损失率变大;石墨含量低的试样脱碳层厚度比较接近,脱碳层厚度为4~5mm,比石墨含量为12%的镁碳材料脱碳层厚度小一半,具有明显的抗氧化性能。     

SiO_2微粉加入量对ρ-Al_2O_3微粉结合刚玉浇注料的影响

在ρ-Al2O3微粉结合刚玉浇注料中分别加入2%和5%的SiO2微粉,制成40 mm×40 mm×160 mm的试样,分别经110℃24 h、1 200 ℃ 3 h和1 500℃3 h热处理后,测定试样的常温抗折强度;在上述配比的基础上去掉其中的骨料,制成15 mm×15 mm×55 mm的基质试样,分别经110℃24 h、1 200℃1 h和1 500℃1 h热处理后,采用扫描电镜分析试样的显微结构.结果表明:1)加入SiO2微粉可以显著提高ρ-Al2O3微粉结合刚玉浇注料在110℃24 h、1 200℃3 h和1 500℃3 h条件下热处理后的常温抗折强度,SiO2微粉加入量以2%(w)为佳;2)SiO2微粉水化后形成网状絮凝结构以及在中高温处理过程中SiO2微粉与ρ-Al2O3微粉反应生成莫来石,是导致含SiO2微粉的ρ-Al2O3微粉结合刚玉浇注料常温抗折强度增大的原因.     

掺杂CeO2对流延成型制备的氮化铝陶瓷性能的影响

以氮化铝(AlN)粉末为原料,掺杂10%～15%的CeO_2,采用流延成型工艺制备AlN陶瓷生坯;排胶后在氮气气氛下1 775℃保温4h,采用常压烧结制备静电卡盘用AlN陶瓷(体积电阻率为10~(11)～10~9Ω·cm)。研究了排胶升温速率对生坯的表面形貌以及CeO_2掺杂量对烧结体的电学与热学性能、微观组织和物相组成的影响。结果表明:在200～450℃之间升温速率为0.2℃·min~(-1)的条件下排胶后,AlN陶瓷生坯形貌完整、无裂纹和翘曲;在CeO_2掺杂量为14%时,AlN陶瓷烧结体可以获得较优的综合性能,致密度96.82%,热导率99 W·m~(-1)·K~(-1),体积电阻率4.75×10~(10)Ω·cm。显微结构分析表明,随着CeO_2掺杂量的增加,形成的铈铝酸盐晶间相逐渐由点状分布变为连续分布,有利于导电通路的形成,从而降低AlN陶瓷烧结体体积电阻率。     

复吹转炉用供气元件技术的发展

介绍了复吹转炉用供氧元件的结构形式，重点论述了定向多微管供气元件的特点，并介绍了底吹供气元件制造技术的一些发展情况．对于溅渣条件下供气元件的防堵塞和热更换技术也进行了论述。     

30MeV／u^40Ar＋159Tb反应中用于中等质量碎片测量的BGO阵列探测器

报道３０ＭｅＶ／ｕ＾４０Ａｒ＋１５０Ｔｂ反应中用于中等质量碎片（Ｚ≥３）测量的△Ｅ（Ｓｉ）＋Ｅ（ＢＧＯ）望远镜阵列的测试结果，实验表明该探测器阵列中等质量碎片有较好的粒子鉴别能力。     

基于神经网络的级联软件可靠性模型

针对一般经典软件可靠性模型适用范围的局限性问题和预测精度问题,提出了一种新的级联模型.将4个经典软件可靠性模型的输出作为误差背向传播(error back propagation,BP)神经网络的输入,级联组合成一个软件可靠性模型,称之为级联软件可靠性模型.通过对一组经典的实际软件故障数据SYS1进行实验,将级联软件可靠性模型与4个经典软件可靠性模型预测的结果进行对比,结果表明级联软件可靠性模型的预测精度要远远高于4个经典软件可靠性模型,而且具有更好的通用性.