基于动力学与分形分析的絮凝控制新指标

针对以速度梯度为核心的传统絮凝工艺动力学研究存在的理论与应用上的不足,通过对湍流水体中絮凝体的受力分析,表明在絮凝工艺中特征尺度量级的涡旋起重要作用,其离心惯性效应是絮凝体碰撞凝聚的动力学致因;通过对絮凝工艺的动力学传质过程影响因素的分析,利用数学分析方法,确定了絮凝体密度正比于水流的剪切强度;通过对絮凝体的形态分析,确定了絮凝体强度反比于水体剪切强度.进而提出一个基于动力学与形态学分析的新絮凝控制指标Fr0,完善了传统絮凝控制理论,可望为工程设计提供新方法.     

三星型压缩机振动问题研究

提出了引起星型活塞式压缩机振动这一宏观现象发生的根源.在一阶惯性力机器内完全平衡的情形下,对二阶惯性力因目前无法在机器内平衡,分析其形成的机理.在机器向大排量方向发展时,二阶惯性力引起机器振动不可忽略,容易引起机器在水平面内移动,所以需采取与基础紧固的措施.     

深厚覆盖层上高心墙坝地震惯性力动态分布系数研究

对于强震区坐落在深厚覆盖层(深度超过50 m)上的高土石坝,通过拟静力稳定分析结果初步判定其抗震稳定性是抗震设计的主要内容,其中水平向地震惯性力沿坝基覆盖层至坝顶的动态分布系数是关键。然而,现行《水工建筑物抗震设计标准》(GB 51247—2018)中地震惯性力动态分布系数多基于坐落在基岩上的高土石坝的动力响应规律确定,现有动态分布系数忽略了深厚覆盖层和地震动强度对地震动传播规律的影响。因此,以坐落在深厚砂砾石覆盖层上150 m级高黏土心墙堆石坝为研究对象,结合现行土石坝设计规范和国内已建高土石坝实例,基于统计平均的方法确定了坝顶宽度、坝料分区、坝坡坡比、覆盖层材料的静、动力特性等关键参数,深入探讨了150 m级高黏土心墙堆石坝在小震(0.1 g)、中震(0.2 g)和大震(0.4 g)规范谱地震动作用下不同深度砂砾石料覆盖层的动力响应分布规律,进而总结归纳出不同深度覆盖层下150 m级高黏土心墙堆石坝的水平向地震惯性力的动态分布系数,将其引入到拟静力法稳定分析中,最后基于最危险滑动面和最小安全系数与现行规范所得结果进行对比分析。研究结果表明,小震(0.1 g)和中震(0.2 g)下采用文中推荐的考虑深厚覆盖层和地震动输入强度影响的水平向地震惯性力动态分布系数时将得到更符合工程实际的评价结果。研究成果可为深厚覆盖层上的高土石坝抗震设计提供参考依据。     

基于改进粒子群优化和极限学习机的网络安全态势预测

针对网络安全态势预测模型预测精度不高、收敛较慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化极限学习机（IPSO-ELM）算法的预测方法。首先,通过改进粒子群优化（PSO）算法中的惯性权重和学习因子来实现两种参数随着迭代次数增加的自适应调整,使PSO初期搜索范围大、速度高,后期收敛能力强、稳定。其次,针对PSO易陷入局部最优的问题,提出一种粒子停滞扰动策略,将陷入局部最优的粒子重新引导至全局最优飞行。改进粒子群优化（IPSO）算法既保证了全局寻优的能力,又对局部搜索能力有所增强。最后,将IPSO与极限学习机（ELM）结合来优化ELM的初始权值及阈值。与ELM相比,结合IPSO的ELM的预测精度提高了44.25%。实验结果表明,与PSO-ELM相比,IPSO-ELM的预测结果拟合度可达到0.99,收敛速度提升了47.43%。所提算法在预测精度和收敛速度等指标上明显优于对比算法。     

基于余弦相似度的改进蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法（BOA）容易陷入局部最优和收敛性差等问题,提出一种多策略改进的蝴蝶优化算法（MSBOA）。首先引入余弦相似度位置调整策略,通过旋转变化算子和伸缩变换算子进行位置更新,从而有效地保持BOA的种群多样性;其次引入动态切换概率,来平衡BOA局部阶段和全局阶段的转换;最后增加混合惯性权重策略,以提高BOA的收敛速度。使用16个基准测试函数、Wilcoxon检验以及部分CEC2014函数来验证MSBOA的有效性和鲁棒性。仿真实验结果表明,与BOA和其他改进策略BOA及其他群智能算法相比,MSBOA在收敛精度和收敛速度上有明显的提升。     

混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法易出现搜索速度慢、寻优精度低及早熟收敛等问题,提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先采用混沌映射生成初始种群增加种群多样性,为算法全局搜索奠定基础;然后引入非线性策略改进收敛因子和惯性权重,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快收敛速度;最后根据群体适应度方差设定阈值进行变异操作,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准函数进行三方面的性能测试,实验结果表明,改进算法在搜索速度、收敛精度等方面有显著提高,且摆脱陷入局部最优解的能力强。     

自适应惯性权重的改进粒子群算法

针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当前迭代中其惯性分量将引导粒子往适应度值变差的方向运动,导致粒子群体无效迭代次数增加。设计了标准PSO算法改进方案,将上一轮迭代中适应度值变差的全体粒子的惯性权重置为零,消除当前迭代中不利惯性分量对算法收敛的不良影响。采用6个标准测试函数,将该算法与标准PSO算法、固定惯性权重PSO算法和具有领袖的PSO算法进行性能对比分析。试验表明,该改进算法无效迭代次数更少,在收敛率、收敛速度和收敛稳定性上均具有明显的优势。     

基于机械臂运动的组合航天器惯性参数在轨辨识

随着空间技术发展,交会对接任务越来越多,服务航天器与目标航天器对接形成组合航天器后惯性参数会发生明显变化。因此,提出一种基于机械臂运动的组合航天器惯性参数在轨辨识方法。该方法可以分为2步:第一步辨识组合航天器的质量和质心;第二步辨识组合航天器的惯性张量。该方法优点是实现了质量、质心与惯性张量等辨识参数的相互解耦,不需要消耗航天器上宝贵的喷气燃料,仅需要测量航天器的速度,而不是加速度和力。仿真结果验证了方法的有效性。     

高比例可再生能源电力系统的快速频率响应市场发展与建议

随着非同步电源渗透率增加,电网的惯性逐步降低,扰动后电网的频率变化率变大,频率调控面临着巨大挑战.近年来,快速频率响应(FFR)的概念已被提出,并应用于一次调频之前,为一次调频响应争取时间,使低惯性系统在一次调频响应前不至于到达系统低频减载的频率阈值.文中从典型FFR资源、辅助服务产品设计、市场交易和应用实例等几方面总结了国外FFR市场开展现状.结合中国电网应对未来低惯性系统的调频需求,阐述了FFR技术的研究趋势,并为中国FFR市场建设提出了建议和展望.     

利用转子动能的风机辅助频率控制最优策略

风机增加辅助频率控制模块是解决新能源取代同步机导致的电力系统频率安全问题的一种方案,其中利用转子动能的调频模式可以使风机运行在最大功率点,经济性比功率备用模式更好。已有研究主要让风机通过虚拟惯量和频率下垂控制模拟同步机,却未充分利用风机控制灵活、可塑性强的优点,且未考虑风机转子动能限制及系统频率二次跌落。论文跳出虚拟惯量加频率下垂控制的传统框架,提出利用转子动能的风机辅助频率控制最优策略。首先将风机输出功率曲线作为决策变量,通过优化得到最优功率曲线,然后设计对应的辅助频率控制策略,实现最优输出功率曲线。仿真结果验证所提策略的效果,并说明风机辅助频率控制不应局限于模拟同步机,而是有更优的策略。