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41.
陶瓷基复合材料纤维拔出有限元研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用粘结带模型描述复合材料界面的分离特性,利用有限元数值方法模拟了陶瓷基复合材料的纤维拔出的细观损伤和破坏过程,计算了其拔出过程的载荷-位移响应曲线,研究了界面结合强度、纤维的埋深长度以及热膨胀不匹配对纤维拔出过程的影响.结果表明该模型能很好的解释纤维拔出的破坏过程,纤维的最大拔出力和材料的承载能力都随面结合强度、纤维的埋入长度和基体的热膨胀系数增大而增大;纤维与基体热膨胀系数的不匹配对摩擦拔出力有直接影响. 相似文献
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为了提高母线负荷预测精度,针对长短期记忆(long short term memory, LSTM)神经网络在母线负荷预测时存在对负荷规律提取不足导致精度下降、超参数设置依赖经验等问题,首先构建LSTM神经网络的变体网络——双向长短期记忆(Bi-directional LSTM,Bi-LSTM)神经网络,捕获时间序列未来可用的信息。然后采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)搜索最优超参数,得到最优学习率、隐层神经元数目和迭代次数等。以实际10 kV母线数据对SSA-Bi-LSTM神经网络模型进行验证,并与Bi-LSTM神经网络和BP神经网络进行对比,结果表明SSA-Bi-LSTM神经网络模型的预测效果更佳。 相似文献
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46.
线路的后备保护在混合直流输电系统中至关重要,但现有后备保护受分布电容和过渡电阻的影响较大,严重影响保护的可靠性和快速性。为解决上述问题,提出一种基于测量波阻抗相位特征的混合三端直流线路纵联保护方案。通过分析混合直流输电线路区内、外故障时线路两端测量波阻抗的差异性,利用S变换提取单频率的电压、电流初始行波,根据测量波阻抗相位差异构造判据区分区内、外故障。PSCAD 仿真表明,所提保护方案能可靠快速地识别区内外故障,具有较强的耐受过渡电阻的能力,并且不受故障电阻和分布电容的影响,有效提高了线路后备保护的可靠性和快速性。 相似文献
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随着交直流输电系统规模的不断扩大,电网结构和故障特征愈加复杂,现有故障诊断方法面对复杂电网和超大数据量时难以精准提取故障特征,急需适应性强且准确率高的电网故障诊断方法。为此提出一种基于卷积神经网络(CNN)的电网故障诊断方法。首先,通过逐层筛选、逐层增叠的网络构造方式逐步测试,其目的是为了构建充分适应于电网故障诊断的网络结构;然后,利用网络层级优化策略调整训练参数,并以交叉熵最小为目标对深层故障特征进行挖掘;最后,在MATLAB/Simulink平台上搭建交直流输电系统模型,结合t分布随机邻域嵌入(t-SNE)可解释性技术展示诊断效果,通过与传统方法对比证明所提方法能够深度挖掘故障特征且具备很高的诊断准确率。 相似文献
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50.
Yin X Y等(2014)提出了基于流体体积模量的四项AVO近似方程,该文在此基础上,并根据Zhang等(2014)的假设推导出适用于深部储层窄角度的基于流体体积模量Kf、体积模量μ和孔隙度?的三项AVO近似方程。通过精度分析和模型测试表明:在入射角达到27°时,该近似方程与Zoeppritz方程反射系数差值为0.015,精度满足反演要求;在无噪和有噪两种条件下,该方程的反演结果与原始曲线误差皆在允许的范围内,稳定性满足反演要求;因此理论条件下,基于Kf-μ-?的AVO近似方程具有一定的可行性。在实际资料应用中,反演结果与原始曲线对应结果基本一致,为利用流体体积模量Kf反演并进行储层预测和流体识别奠定了基础。 相似文献