300MW燃煤发电机组引风机抢风、失速的技术改造

300MW燃煤发电机组2台引风机运行时经常出现失速现象。失速诊断热态试验发现,该风机设计参数与锅炉实际运行所需的参数有很大的偏差,主要因为引风机选型过大,从而风量、风压裕量过大,与该锅炉烟风系统不匹配,当2台引风机调平运行在240～270MW负荷区间时,风机的工作点已非常接近或位于失速区,从而出现失速现象。为此提出改造建议和方案:降低转速,改造电动机绕组,改变风机叶轮直径。     

基于一致性原理和梯度下降法的微电网完全分布式优化调度

针对基于经典一致性算法的微电网优化调度中存在需要集中处理器对可控单元进行信息采集并做求和处理等问题,提出一种基于一致性原理和梯度下降法的完全分布式优化调度策略。该算法的一致性原理由一致项和调整项两部分组成。其中,一致项选择增量成本作为一致性算法的状态变量进行迭代计算,调整项根据功率偏差进行修正,使其满足约束条件。通过将梯度下降法和一致性原理相结合,实现微电网发电成本的优化并提高收敛速度。并且通过可控单元与相邻可控单元之间局部信息交互更新参数,应对拓扑结构的灵活变化。最后基于IEEE-14节点系统和IEEE-39节点系统仿真验证所提方法的有效性和可行性。     

陶瓷磨削机理

高强度陶瓷材料磨削加工高成本限制了它的广泛应用,对磨削机理的基本了解是经济高效地加工陶瓷的技术基础。本文概述了磨削中磨粒切削陶瓷工件材料的状况。以前,关于陶瓷磨削机理的研究绝大部分都采用“压痕断裂力学”模型近似或“切削加工”模型近似。压痕断裂力学模型是把磨粒与工件的相互作用看作理想化的小规模压痕;典型的切削加工近似则把切削力的测量和磨悄及加工表面的显微观察结合起来。这两种模型近似都为陶瓷材料的磨削     

陶瓷磨削机理

高强度陶瓷材料磨削加工的高成本限制了它的广泛应用，对磨削机理的基本了解是经济高效地加工陶瓷的技术基础。本文概述了磨谢中磨粒切削陶瓷工件材料的状况。以前，关于陶瓷磨削机理的研究绝大部分都采用“压痕断裂力学”模型近似或“切削加工”模型近似。压痕断裂力学模型是把磨粒与工件的相互作用看作理想化的小规模压痕；典型的切削加工近似则把切削力的测量和磨屑及加工表面的显微观察结合起来。这两种模型近似都为陶瓷材料的磨削机理提供了重要依据。     

基于32BOK调制的JTIDS信号性能分析

联合战术信息分发系统（JTIDS）是一种混合了跳、扩频技术的系统,它对数据包进行RS（31,15）编码和循环码字移位键控（cyclical code-shift keying,CCSK）调制。介绍了一种基于32-BOK调制的JTIDS新型信号,该信号与原有信号兼容,并使数据传输速率提高了一倍;从理论上,分别对加性白噪声和脉冲噪声干扰条件下的误码率进行了分析。仿真结果表明,基于32-BOK调制的JTIDS信号性能相对于CCSK调制有了很大提高。     

我国大学通识教育刍议

虽然通识教育在高等教育中的重要性被教育学界普遍认同,但在具体实施层面上却又乏善可陈,罕有成功的案例。究其原因主要是通识教育源于美国,要在我国高等教育中成功实施,就必须解决其本土化过程中所面临的一系列理论认识和实践方法问题。本文首先阐明通识教育的时代内涵,回顾其在我国的发展历程,进而探讨通识教育与文化素质教育的关系,最后结合我国高等教育的现实环境,在实施层面上提出确立正确通识教育理念、加强通识教育相应制度和机构建设、积极构建通识教育课程体系等具体措施。     

基于欺骗式干扰的JTIDS侦察装备MSK解调性能分析

分析了对美军先进的作战指挥数据链Link16进行欺骗式干扰的可行性。以此 为目的,重点分析了JTIDS侦察装备频移载波相干MSK解调原理,通过Matlab仿真实现JTIDS 信号的发射与接收过程,最后统计相干解调后不同信噪比下信息码元的误码率,得到该方法 的解调性能,为形成欺骗式干扰打下基础。     

第46届CIRP大会磨削方面论文简介

第46届CIRP（国际生产工程研究学会）于1996年8月25～31日在台大利科莫召开。现将会议期间磨削方面论文报告及磨削科技委员会工作会议有关情况简介如下．本届大会磨削方面主题报告为“陶瓷磨削机理”，作者为美国麻省大学的S，Malkin和T．W．Hwang。论文谈及陶瓷材料的广泛应用受到磨削加工的高成本的制约，因此有必要了解其磨削机理作为发展高效低成本陶瓷磨削技术的基础。论文概述了磨粒切过陶瓷材料时发生的现象。介绍了大多数陶瓷磨创研究者接受的“刻划断裂机理”描述或“加工”描述。“刻划断裂机理”描述能解释材料去除过程和它…     

基于数据场的未知雷达信号动态聚类算法

未知雷达信号分选一直是雷达对抗情报处理中的难题。通过引入势和场强的概念,提出了一种基于数据场的未知雷达信号聚类算法。该方法通过设置势值门限来剔除噪声,同时设置场强门限进行聚类。该方法可以达到自动确定聚类数目和聚类中心的目的。仿真试验表明,该方法能够有效适应于未知雷达信号的分选。     

基于SSA-VMD和BiLSTM的刀具磨损状态识别北大核心

针对变分模态分解(VMD)参数选取和刀具磨损特征提取困难等问题,提出了基于松鼠觅食算法(SSA)、VMD和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的刀具磨损状态识别模型。首先,以包络熵为适应度函数,使用SSA优化VMD的参数,利用优化后的VMD分解刀具振动信号得到4组模态分量,并进行信号重构;其次,构建BiLSTM网络模型,并把信号模态分量、原始信号和重构信号一起构成特征矩阵输入模型当中,利用BiLSTM提取信号特征;最后,通过全连接层和Softmax层对刀具磨损状态进行识别。实验结果表明,SSA能够找到VMD最优参数组合,降低信号噪声,提出的SSA-VMD-BiLSTM模型在准确率和适应性方面优于传统的LSTM模型。