点检定修制在火电厂设备管理中的应用实践及思考

介绍了点检定修制在现代化大型火力发电厂设备管理中的应用,在“新厂新制”的大背景下,点检定修作为一种有效的设备管理方法,提高了设备的管理效率,避免了“过维修、欠维修”情况的出现,取得了较好的预期效果.但是在点检定修制的实施中,还存在一些问题,引发了对点检定修的思考.     

含氮、磷有机配体对(CdSe)_2量子点结构和电子性质的影响

使用密度泛函理论方法研究了量子点(CdSe)2与配体L(L=PH3、PH2Me、PHMe2、PMe3、NH3、NH2Me、NHMe2、NMe3)之间的相互作用及其产物的结构和性质。配体中的P或N原子与Cd原子上分别形成较强的Cd—P和Cd—N配位键,从而影响(CdSe)2的结构和电子性质。配体作用下,(CdSe)2的几何结构、电荷分布、轨道能级、吸收光谱等均发生变化,但2类配体的影响,尤其是甲基数目的影响,存在较大差异。     

量子点制备及应用进展

量子点是一种具有独特光电性质的新型荧光纳米材料,以高增益、低噪声和高功率放大等优点引起了广泛的关注与应用.本文以量子点的结构和主要特性为核心,概述量子点的制备方法及表面修饰的意义,简述量子点在生命科学、农业检测、光电子、环境科学等领域的研究及应用进展.     

可靠度理论在降雨入渗边坡工程中的应用——以元磨高速K253+(400~560)边坡为例

边坡工程是岩土领域研究的热点和难点,边坡工程的状态涉及众多参数,具有不确定性,可靠度理论能利用数学方法将边坡工程中随机不确定的参数与工程的安全性有机联系。以元磨高速公路K253+(400~560)段为例,通过Bishop法,运用极限平衡理论建立极限状态模型,进而推导极限状态方程;并利用Geo-studio对不同时段中边坡的降雨入渗情况进行分析,选取最不利状态为风险评价对象进行可靠度分析,验证JC法在边坡工程风险评价方法的可行性;同时对影响可靠度指标的变量进行敏感性分析,建议在此类地层相似的边坡加固方面,应该以主要提高土层整体的内摩擦角为主,在此基础上采取提高边坡岩土的黏聚力的治理措施更为有效。     

TC10钛合金相变点的测定

分别用计算法、热膨胀法和连续升温金相法测定了TC10钛合金的β相转变温度.结果表明,计算法得到该合金相变点温度为936℃,热膨胀法测得该合金相变点温度为939.6℃,连续升温金相法测得该合金相变点温度为937.5℃.3种方法测得的结果相当接近,说明这3种方法可以相互结合使用.     

基于VSC-MTDC的风电场并网控制策略研究

针对风电具有随机性与间歇性等特点,本文提出适用于风电场经多端柔性直流输电系统（voltage source converter-multi-terminal direct current , VSC-MTDC）并网时的多点直流电压自适应斜率控制策略。该控制策略将稳定直流电压的任务分配给多个具备功率调节能力的换流站,换流站之间不需要通信,根据自身的功率裕度自适应调节所承担风电功率变化量的大小,合理的利用多端系统的调节容量,同时避免换流站在按照固定直流电压-有功功率斜率运行时容易引起过载运行的情况。最后利用 PSCAD/EMTDC 针对该控制方式进行仿真分析,结果表明这种控制方式比较适合应用于潮流频繁变化的风电场VSC-MTDC系统。     

基于压缩采样匹配追踪的稀疏度和稀疏信道联合估计

原始的压缩采样匹配追踪算法依赖于已知稀疏度,因此本文研究了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。首先提出了一种新的稀疏向量的替代,能够在有限长度的训练序列下,达到较好的稀疏度和信道估计效果。然后通过对稀疏信道估计中的噪声分量的分析,提出了一种稀疏度估计算法,结合信道估计最终给出了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。仿真结果表明：新的稀疏向量的替代在稀疏度和信道估计方面都有明显的优势,并且提出的稀疏度和稀疏信道联合估计算法在性能上好于mCoSaMP算法。     

利用Volterra级数的低噪声放大器线性增强设计

针对单级宽带低噪声放大器（LNA）非线性难以定量分析以及难以将电路设计与线性指标联合设计的问题,提出利用Volterra级数和双极非线性模型相结合的方法优化电路线性度。该方法从SiGe双极管非线性模型出发,提取影响线性度的模型参数,并利用维塔里级数和双极管非线性模型导出器件非线性传输函数,推演出其与IIP3的相互关系,量化各个参数的非线性比重,提出优化线性度的电路设计方法。研究结果表明,在1.5-20GHz的宽频工作频带下,单级低噪声放大器的输入和输出均可实现良好的匹配（<-10dB）,达到16dB的增益,噪声系数在整个频带下小于3.6dB,IIP3可达-7.73dBm。     

基于遗传算法的模板匹配算法研究与设计

针对一般模板匹配算法计算量大并且容易陷入局部最优等缺点,研究了使用遗传算法对模板匹配进行全局寻优的算法。在被检测图形和模板已知的情况下,建立了模板匹配的归一化的数学模型。通过对模型计算量的分析,设计了能够减少模型求解计算量的算法。进一步使用遗传算法对设计的算法进行了改进,该算法能使模板匹配快速收敛到全局最优解。算例表明,本算法能有效解决模板匹配的全局寻优问题,并且使模板匹配效率有了明显提高。这一研究为图形处理者提供了科学的模板匹配方法。     

一种基于图像边缘的快速模板匹配方法

提出了一种基于边缘的快速模板匹配方法,算法首先把模板二值化,根据传统标记目标区域的方法对二值化后的模板图进行标记,利用八临域判别准则提取各个区域的边界,在匹配时只匹配区域边界上的点,同时设定阈值,若前面n个点与模板图的前n个点的绝对差和超过阈值,则跳过该搜索区域。实验结果表明,不仅减少了匹配计算量,而且能够保证匹配的精确性。