某轻载螺旋桨滑流区三维流场特性数值研究

螺旋桨旋转的滑流掠过飞机的其他部件将使飞机的气动性能有不同程度的改变对螺旋桨滑流流场特性的分析在对螺旋桨飞机设计中十分重要.三维实体数值模拟某轻载螺旋桨流场,在设计工况下(航行速度66.889m/s,转速2575 r/min)采用全结构网格,求解Navier-Stokes(N-S)方程.通过对网格依赖性的验证,计算结果选取了1200万网格,深入分析了螺旋桨滑流区三维流动现象及其流场和涡场结构.通过与片条理论计算结果相比,证实了对于轻载螺旋桨,滑流区侧收缩小;滑流区的涡系结构主要由桨轴区的涡带和桨尖区的涡柱体模型组成;在距螺旋桨旋转平面下游0.6R以后的滑流区横截面上,轴向、环向、径向诱导速度系数用片条理论和Prandtl的桨尖修正结果与三维实体数值模拟结果吻合良好,验证了片条理论的正确性,同时也为动力盘模型的修正提供了科学依据.     

一种新的修正恒模算法

阐述了恒模算法(CMA)、修正恒模算法(MCMA)和判决引导(DD)算法的基本原理。针对CMA和MCMA收敛速度慢,固定步长条件下收敛速度和剩余误差之间存在矛盾的缺陷,在分析CMA误差特性的基础上,利用DD算法误差函数的模值和判决器输出构造新的误差函数,提出了一种新的变步长MCMA。新算法在加快收敛速度的同时保持小的剩余误差。仿真结果表明,新算法比CMA和MCMA收敛速度快,均衡输出剩余码间干扰(ISI)小而且能克服相位偏移,具有很好的实用性。     

一种新的双模式神经网络盲均衡器设计与仿真

在通信系统设计中,常采用盲均衡器来抑制带限信道导致的码间干扰。但传统的常数模算法(CMA)以及基于CMA的双模式算法对于多进制正交调幅信号(QAM)存在较大的误判,收敛后QAM系统性能较差等不足之处。在修正常模算法(MCMA)的基础上,针对QAM信号为多模信号的特点,采用多模算法(MMA)与修正判决引导算法(MDD)结合的双模式算法,并引入可准确模拟信道逆系统的多层感知机结构,得到了一种新的基于双模式算法的多层感知机结构神经网络盲均衡器,利用新算法调整神经网络参数,并且利用重置模块跟踪信道变化。仿真结果表明,新算法调整的神经网络盲均衡器双模式盲均衡器在稳态MSE、收敛性方面都有所提高,并具有抵抗信道突变的能力,为通信系统设计提供参考。     

谐波齿轮精确间隙分析可视化仿真

研究谐波齿轮传动优化问题,渐开线齿廓代替齿轮共轭齿廓时,存在齿轮重叠干涉影响精度问题。为保证齿轮既不发生干涉又能实现精确传动,且提高计算精度与收敛速度,提出根据齿顶干涉检验法的自动优化算法。通过图形界面参数化设计进行迭代计算,快速精确计算出最小啮合间隙,并对齿廓啮合过程进行了可视化仿真。结果表明,优化结果啮合状况良好,明显提高了计算精度与收敛速度。最后,通过大量实例分析,得到齿轮啮合过程中最容易发生干涉的转角,并采用变位修正法进行修正。为谐波齿轮加工与检验提供参考依据。     

含蓄热式电采暖的综合能源系统日前优化调度策略研究

以含蓄热式电采暖的综合能源系统日前优化调度运行问题为研究对象,分析了蓄热式电采暖系统运行的各种特点,建立了含蓄热式电采暖的综合能源系统运行优化调度模型。将某典型蓄热电采暖用户场景作为算例进行验证,结果表明通过对蓄热式电采暖运行情况进行优化,可以有效降低其对电网的负荷冲击,减小电网峰谷差,提升电采暖设备的使用效率,大幅降低用户采暖的运行费用。该方法可为蓄热式电采暖用户参与和电网互动、促进可再生能源消纳、提升采暖系统经济运行水平、降低电网峰谷差以及促进蓄热式电采暖系统推广等提供参考依据。     

基于门控循环单元与误差修正的短期负荷预测

针对负荷预测模型迭代训练过程中存在误差积累的问题,提出结合叠式双向门控循环单元（SBiGRU）、完整自适应噪声集成经验模态分解（CEEMDAN）和误差修正的组合预测模型. 建立SBiGRU模型学习在气温、日期类型影响下负荷序列的时序特征,误差特征体现在SBiGRU模型预测产生的误差序列中;使用CEEMDAN算法将误差序列分解为数个本征模态函数（IMF）分量与趋势分量,对每项分量再次建立SBiGRU模型进行学习与预测,并对各分量的预测值进行序列重构,得到误差的预测结果;对预测结果进行求和以修正误差. 模型评估结果表明,组合模型的预测准确精度为98.86%,与SBiGRU、BiRNN、支持向量回归等方法相比,该模型具有更好的精度.     

一种基于VINS/FINS组合导航方法

针对视觉惯性组合导航系统中微惯性器件精度偏低,以及足部惯性导航系统航向角误差可观测性差的问题,研究了一种基于上述两种系统的信息双向融合的导航定位方案. 该方法的系统结构由安装于双足步行机器人躯干部分的惯性导航系统和安装于其足部惯性导航系统两部分组成. 惯性导航系统通过视觉同时定位与地图构建数据融合方法可以获得相对准确的航向角,足部惯性导航系统利用零速修正后的位置信息实时修正惯性导航系统中的低精度惯性器件误差,从而构建视觉与惯性信息双向融合的组合导航系统结构. 实验结果表明,该组合导航方案可以有效提高双足步行机器人的航向精度和定位精度.     

一种计及空间相关性的光伏电站历史出力数据的修正方法

针对光伏系统渗透率增高对电力系统稳定运行带来的严峻挑战,考虑到光伏功率预测技术精度高度依赖于数据精度的问题,提出一种基于人工神经网络的光伏电站历史出力数据修正方法。利用人工神经网络在建立复杂非线性映射关系的优越性,引入皮尔逊相关系数对数据进行降维处理,选择与目标光伏电站出力相关性高的电站作为基准光伏电站,并结合光伏出力的空间相关性特征与基准光伏电站的出力数据对目标光伏电站失准及缺失数据进行修正,以解决由人为因素或数据采集系统老旧带来的光伏数据失准问题,并通过山东省聊城市的光伏历史出力数据对所提方法进行分析验证。     

图像背景修正对电缆终端状态监测效果研究

为了实现智能电网管理信息化、智能化的目标,对不同类型的电缆终端工作状态监测方式进行比较与分析.基于可见光、红外热成像、声波检测系统,设计一种基于红外热成像系统为主的电力电缆终端状态检测装置.该装置可由设备本体进行供电,也可外接电源,实现24 h不间断对异常电力电缆进行实时状态检测.实时检测的数据存储于本地系统,利用专业开发的电力电缆终端状态检测软件进行数据查询、数据分析、报表导出,形成闭环系统.采集的数据亦可后台进行二次分析,可提取采集的红外热图中的所有温度点信息,为后期维护提供有效的数据支撑,实现电力电缆终端状态监测的目的.     

基于KD树和BP神经网络的非侵入式负荷识别算法∗

针对现有的非侵入式负荷监测方法难以准确识别具有相似电特性负荷的问题,提出了一种基于切换概率分布曲线对识别结果进行修正的非侵入式负荷监测方法.首先,将电流分解为各负荷的独立工作电流;其次,利用谐波特征对负荷进行初始识别;然后,利用已有数据训练BP神经网络,拟合出被识别负荷的切换概率分布曲线;最后,根据切换概率分布曲线对识别结果进行修正.利用实测数据进行分析,验证了该方法的有效性.