花斑无须鲶(Ageneiosus marmoratus)全基因组微卫星分布特征研究

根据NCBI已公布的花斑无须鲶全基因组序列,利用MISA软件对花斑无须鲶全基因组的6种完整型微卫星进行筛选并分析其分布特征. 结果如下:在花斑无须鲶全基因组(约1.03Gb)中符合条件的微卫星序列共336 037个,丰度为326个/Mb. 微卫星总长度为7 720 686 bp,占花斑无须鲶全基因组的0.75%. 其中二碱基类型的微卫星数目最多,为145 318个,占微卫星总数的43.24%,其次分别为单碱基(37.12%)、三碱基(11.00%)、四碱基(7.39%)、五碱基(1.04%)和六碱基(0.21%). 花斑无须鲶全基因组微卫星中的优势碱基类别按照数量从高到低排列依次为A、AC、AG、AT、AAT、AAAT、TATC、AAG、AAC和TGA,共有305 243个,占微卫星总数的 90.84%,A、T碱基在微卫星中占绝对优势.     

振荡翼改进运动模型的能量捕获性能分析

为了提高振荡水翼的水动力性能和能量捕获效率,基于传统简谐运动模型提出改进运动模型,通过引入俯仰运动系数k,推导改进后俯仰运动规律的一般形式,利用Fluent软件建立水翼的二维模型,综合分析半主动振荡模型下不同俯仰运动系数、折算频率和俯仰振幅等运动参数对水翼能量捕获性能的影响。结果表明:与传统简谐运动模型相比,改进运动模型能够使水翼升力系数在较长时间段内维持较大数值,提高水翼的升力系数和捕能效率;在相同的折算频率和俯仰振幅下,减小俯仰运动系数会增大俯仰角转动的角速度,进而增大俯仰运动所消耗的能量;不同俯仰振幅下对应不同的最优折算频率,折算频率越低水翼的捕能性能越不稳定,俯仰振幅越大,转动俯仰角所消耗的能量越多。在给定参数条件下,水翼的能量转化效率可超过40%。     

某1000 MW汽轮机组励磁系统实测建模过程浅析

该机组是上海汽轮发电机有限公司生产的1000 MW汽轮机组,励磁调节器是ABB公司生产的UNITROL-6800型数字励磁调节器。文章论述了该机组励磁系统参数测试结果,给出了电力系统稳定计算用励磁系统的模型和参数。     

地区电网新能源消纳困难时段研究

文章主要研究了某实际电网新能源消纳困难时段。通过负荷特性分析,得出地区电网低谷负荷出现季节和典型日负荷特性,通过风电场、光伏电站出力特性分析,得出风电、光伏季节分布特性及日出力特性。在地区电网新能源消纳的困难时段分析基础之上,对困难时段负荷概率进行统计,得出困难时段的负荷取值,为新能源接纳能力分析提供重要的数据支撑。     

10kV运行配电线路雷电感应过电压波形在线监测

雷电感应过电压是造成配电网故障的重要原因之一,针对雷电感应过电压波形特征不清晰的问题,作者采用过电压在线监测系统,对实际运行的佛山10kV富油甲线雷电感应过电压波形进行观测,根据波形特征给出了过电压的波形参数。结果表明,配电线路各相感应电压叠加在运行电压波形上,不同相上感应过电压与对应的回击电流在幅度、时间间隔和波形上都存在同时性,该线路观测的雷电感应电压波形表现为波头时间短、后续发生双极性高频振荡并逐渐转变为低频振荡的波形特点,首次回击感应过电压幅值大于后续回击过电压幅值,首次回击过电压的波头时间比后续过电压长,观测结果对于配电线路雷电保护具有重要意义。     

"我国古代大型铁铸文物"系列文章之四古代大铁牛

叙述了我国古代大铁牛的用途和概况，介绍了著名的唐铁牛以及宋、明、清时期“镇水铁牛”的情况及其铸造特点。     

基于UGII平台的注塑模具三维运动仿真

分析了典型注塑模具的结构及运动特点,介绍了注塑模具的运动仿真原理及其过程,最后基于UGII软件平台,以数码相机结构件模具为例,实现开模、脱模和合模的三维运动仿真,从而为注塑模具的设计提供了一定的可预见性,确保其结构的合理性。     

基于时序特征的发电机转子故障诊断方法

提出了一种利用时序特征进行发电机转子的故障诊断方法.利用时间序列法中的AR或ARMA模型得到的脉冲传递函数的特点,并根据不同故障类别振动信号的格林函数变化的规律性,提出了利用格林函数的统计量特征作为故障诊断的特征参数进行故障诊断的方法.     

关于半精纺工艺特点与纺纱生产技术要点

根据2006年在青岛召开的“全国创新型毛纺半精纺工艺技术研讨会”上讨论的几个热点问题整理成文,介绍了半精纺工艺的特征,分析了半精纺工艺在我国得以快速发展的原因,指出了半精纺纱线的应用领域及市场前景,并对如何纺好半精纺纱线,提高半精纺纱线质量提出了建议。     

油-气管道检测机器人技术现状及展望

为提高油-气管道检测的效果,结合国内外典型管道机器人的特点,综合分析了管道机器人运动控制技术、定位技术和实时检测技术3个方面的现状,并指出了核心技术的不足;针对石油化工行业高温带压管道环境,提出管道检测机器人的研究重点为分层模糊神经网络运动控制技术、CCD视觉定位技术、低频电磁定位技术和分层图像分割的优化方法等。为进一步提高化工油-气管道内检测机器人的检测效果提供了理论依据。