论锅炉化学清洗中的安全及防护

针对锅炉化学清洗过程中遇到的一些实际问题 ,对锅炉化学清洗的工作程序与要点进行了探讨 ,并对锅炉的化学清洗问题提出了一些建议     

双腹板顶底角钢梁柱连接受力性能分析

建立双腹板顶底角钢梁柱连接节点的精细有限元模型,对模型进行了非线性有限元数值计算,分析了在单调荷载作用下双腹板顶底角钢梁柱连接节点的承载力、极限变形状态、破坏机理和变形状态.深入探讨了双腹板顶底角钢梁柱连接高强螺栓的预紧力,角钢与梁、柱之间的接触压力等节点组件之间的力学特性,获得试验难于测得的力学特性,为双腹板顶底角钢梁柱连接在工程中的应用提供理论依据.     

保域上矩阵可交换｛1｝-逆的线性映射

设F是一个特征不为2且至少含有5个元素的域.令Mn(F)为F上的n×n全矩阵代数.刻画了Mn(F)上保持矩阵可交换{1}-逆的线性映射的形式.利用保幂等结论证明了f为Mn(F)上的保持矩阵可交换{1}-逆的非零线性映射,当且仅当存在P∈GLn(F),使得f(A)=εPAP-1,A∈Mn(F),ε=±1∈F;或者存在P∈GLn(F),使得f(A)=εPAtP-1,A∈Mn(F),ε=±1∈F.     

关于某些特殊分块矩阵的群逆

分块矩阵的广义逆不仅在数学理论上有广泛研究而且在自动控制、系统理论、概率统计、数学规划等领域有着广泛的实际研究背景.该文对形如[A B/C 0]分块矩阵的群逆的表达式问题进行了研究.设P是复数域上的幂等阵.令矩阵A,B,C取自集合{P,PP*,PP*P },则可以得到27个形如[A B/C 0]的分块矩阵.给出了这27个分块矩阵群逆的存在性与表示形式.     

复矩阵Hermitian部分的2~n次幂等性

针对J.Gross所研究的复矩阵A的Hermitian部分的幂等性问题,将其扩展到复矩阵A的Hermitian部分的2~n次幂等性,得到了复矩阵A的Hermitian部分是2~n次幂等的充分必要条件;同时也得到了复矩阵A的Hermitian部分是2~n次幂等与A的正规性和特征值之间的关系-由任意2个性质可以推出第3个性质.最后,J.Gross得到的结果成为本文的推论.     

PP/M-HOS/POE三元复合材料的界面改性与力学性能

采用马来酸酐接枝聚丙烯(PP-g-MAH)及马来酸酐接枝乙烯-1-辛烯共聚物(POE-g-MAH)为界面相容剂，利用熔融共混法制备PP／镁盐晶须(M—HOS)／POE三元复合材料，研究了PP-g-MAH及POE-g-MAH的用量及配比、M-HOS和POE的用量对三元复合材料力学性能的影响。结果表明：当PP／M-HOS／POE的质量比为100／10／20时，PP-g-MAH的最佳用量为3份；利用PP-g-MAH及POE-g-MAH作为复合相容剂可同时改善M-HOS与PP和POE的界面相容性，促进POE、M-HOS对PP的增韧补强作用，使三元复合材料的力学性能得到了明显的改善。     

一种非对称充气机翼的设计方法与力学分析

充气机翼技术有着悠久的历史,作为一项可以有效减小存储体积的方法,在航空领域有着独特的发展优势.针对NA-CA4418翼型,通过编程确定并筛选翼型内接圆圆心组,进而通过三维建模软件完成该非对称充气机翼的设计,然后利用ANSYS对该充气机翼进行静力学分析和模态分析,之后用FLUENT对该机翼翼型进行气动特性仿真分析,同时与相应的标准翼型进行了对比.最后对得到的仿真数据进行了分析,得出了充气机翼的刚度随着充气压力的增加而增加且充气机翼翼型的升力系数比标准翼型低,同时阻力系数比标准翼型高的结论.     

GROMACS 2020在ROCm平台上的移植与优化

GROMACS是应用广泛的开源分子动力学模拟软件,当前主要通过CUDA使用NVIDIA GPU进行加速计算。ROCm是一个开源的高性能异构计算平台。基于ROCm平台的HIP编程语言,首次实现了GROMACS 2020系列在ROCm平台上的完整移植。在MI50 GPU上,以一个复杂离子液体模拟算例为目标,使用GPU性能分析工具rocprof对移植代码进行了性能分析。针对MI50硬件特性,先后对成键力核函数、静电力的PME核函数和短程非成键力核函数进行了优化,优化后运行目标算例的性能相比初始版本整体上获得了约2.8倍的加速比,在 MI50上的性能高于GROMACS原版OpenCL代码60.5%,相对纯CPU版本有约2.7倍的加速比。在另外2个具有代表性算例的单结点测试以及离子液体算例的多结点扩展性测试中,优化后的代码也达到了较好的性能提升,这表明所采用的优化操作具有一定的通用性。     

面向RFID动态帧时隙ALOHA协议的帧长优化

近年来,国家电网积极推动泛在电力物联网的建设,以实现电力系统的万物互联与优化管理.其中,射频识别技术(RFID)作为泛在电力物联网建设的核心技术,凭其价格低廉、无需电源、非视距通信、远距离通信等特点,被广泛应用于电力仓储物资管理、电力巡检等应用场景.为了盘点电力设备仓库中的物品,需要快速识别粘贴在物品上的标签,然而由于仓库中存在大量标签,在通信过程中容易产生标签信号冲突.针对当前商用RFID系统普遍采用的符合EPC C1G2标准的动态帧时隙ALOHA协议,提出了一种新型的基于Q-learning与神经网络的帧长优化算法(记作QN-leaming).通过将动态帧长选择问题转化为马尔可夫决策过程(MDP),即观察到的状态为不同种类时隙的个数(空时隙数、单时隙数、冲突时隙数),执行的动作为设置合理的帧长,从而利用Q-learning与神经网络来自主学习帧长选择策略,基于学习到的策略可以指导系统根据最新观察选择能够实现全局最优的帧长.仿真实验结果表明,基于QN-learning算法在动态调整帧长方面表现优异,能够实现标签的有效识别,在保障高吞吐率的同时控制阅读器的询问次数,减少数据传输量.     

冷连轧过程控制中轧制力和前滑模型的综合自适应

为了提高冷连轧过程控制系统中轧制力模型的设定精度,提出了一种轧制力和前滑模型的综合自适应算法.通过建立综合自适应目标函数,以变形抗力和摩擦系数模型中的自适应系数作为寻优参数,并采用Rosenbrock算法求解目标函数,可以同时得到满足轧制力模型和前滑模型计算精度的自适应系数.该模型自适应算法可成功应用于某1 450 mm冷连轧机组.结果表明,采用该模型的综合自适应算法后,轧制力设定精度显著提高,且满足在线控制要求.