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紫外成像法检测支柱绝缘子的破损缺陷 总被引:1,自引:4,他引:1
绝缘子的破损是一种常见缺陷,会影响绝缘子的绝缘性能。特别是线路上运行的绝缘子破损时,可能会导致线路绝缘水平下降,严重时甚至引起电网事故。但传统线路巡检手段难以检测出这一缺陷。笔者采用新兴的紫外成像检测手段,对110kV线路悬式瓷绝缘子串、瓷支柱绝缘子和硅橡胶复合绝缘子含破损缺陷的情况进行人工模拟,观测了不同环境条件下不同破损程度的绝缘子在破损位置不同时的紫外图像。试验结果表明,紫外成像仪作为一种逐渐得到推广的新型线路巡检设备,能有效地检测到部分绝缘子的破损缺陷,从而达到对线路早期故障进行预防的效果。 相似文献
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TAN Ying YIN Guofu HU Ruifei FANG Hui 《机械工程学报(英文版)》2007,20(5):106-109
The continuous developing features in the design of mechanical product and based on 3D entity model is aimed at, and the extension of the 4-dimensional model with the process of designing, the knowledge described model on the level of semantic understanding and summarizing the designing process and the way of discovering knowledge from multi-information model are studied. On the basis of designing the broad sensed collaborative system, through discussion of the relationship between the implicit knowledge of the users and the designing knowledge as well as commanding all the designing links, taking advantage of the way of concluding and deducting in the concept of the designers, the synthetic knowledge unit formed in the dynamic process from the conception design to the last design is schemed out, and the knowledge discovered principle in the dynamic designing process of the mechanical products and the key technology in its implementation under the milieu of network is brought forward. 相似文献
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氢能已纳入我国能源发展战略。绿氢作为一种绿色二次能源,能够助推实现“双碳”目标。氢气制备和储运是氢能产业链的关键环节。重点阐述了电解水制绿氢和氢能储运的技术类型与发展现状,并对其应用前景和发展趋势进行了分析;提出氢气生产成本和储运方式是限制氢大规模部署的主要技术瓶颈;最后为传统电力企业进入绿氢制备和储运产业提供了一些思考和建议。 相似文献
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为深入探究中风化花岗岩中嵌岩桩的竖向抗压承载特性,对12根嵌岩桩进行了单桩竖向抗压静载原位试验与ABAQUS有限元数值模拟,通过多种方法对嵌岩单桩极限承载力进行评价,明确中风化花岗岩中嵌岩桩竖向抗压承载性状。研究表明:12根中风化花岗岩中嵌岩桩并非表现出完全端承桩,而是呈摩擦型桩或摩擦端承桩的性状;中风化花岗岩地基中的嵌岩桩竖向抗压极限承载力较高,桩顶沉降小,满足工程对基础的承载要求;有限元模拟荷载-沉降曲线与实测荷载-沉降曲线走势吻合度较高,桩顶沉降误差较小;本试验条件下,桩端阻力占桩顶荷载的56.9%,桩侧摩阻力占比为43.1%,桩侧摩阻力在荷载传递过程中发挥较充分;有限元模拟得到的单桩极限承载力与指数函数模型的预测结果较为吻合,可用于嵌岩桩单桩竖向抗压极限承载力的预测,以及嵌岩桩承载性状和荷载传递规律的分析。 相似文献
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混凝土结构诊断技术是现代建筑工业中的一个重要课题。基于人工神经网络的智能诊断,其融合了计算机技术与神经网络技术,并结合了工程设备的特征,它具有非线性、快速、精确等优点,更接近工程实际;同时,具有美好的发展前景。 相似文献
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矿物浮选过程中泡沫的表面特征是浮选性能的重要指标,它可以实时、直观地反映浮选效果的变化,准确分割泡沫的边缘信息是浮选过程中一项重要的任务。近年来,研究人员提出了各种浮选泡沫图像分割算法,但浮选泡沫图像中存在泡沫数量多、泡沫间粘连严重以及边缘不清晰等问题,现存的方法由于其特征提取能力有限,无法精确的分割泡沫边缘。据此,本文利用深度学习提出了一种基于多尺度融合的浮选泡沫图像边缘分割算法,该算法通过引入一种深度高分辨率的编码结构以及一种基于注意力的分层融合方法来增强模型的特征提取能力,从而提高对于浮选泡沫边缘的分割效果。具体而言,深度高分辨率的编码结构可以在不同分辨率层级上同时维护特征信息,使我们的网络模型可以有效地捕捉不同尺度的信息,在提高图像语义理解能力的同时能够保持更多的细节信息,提高处理高分辨率以及密集任务图像的能力。除此之外,本文设计了一种基于注意力的分层融合方法来充分融合深层和浅层的特征图,使融合得到的特征图趋向于更重要的特征信息,从而提高识别浮选泡沫的边界和精确定位浮选泡沫的能力。该算法在泡沫边界分割数据集上凭借58.25的泡沫IoU以及73.62的泡沫Fscore取得了最佳的性能,证明了我们提出的算法可以更加准确地分割浮选泡沫边缘。 相似文献