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1.
逐层钻孔法测试多层材料残余应力数值研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以典型的复合层状材料热障涂层为例,利用有限元分析软件对热障涂层的松弛系数进行了数值计算分析研究.介绍了逐层钻孔法有限元三维模拟分析具体步骤.通过计算分析,分别研究了TBC层微观孔形和BC层厚度及钻孔进给量对系数的影响,从而找出孔型变化和厚度增加对对系数影响的变化规律. 相似文献
2.
信息技术充分体现了现代信息技术的形象具体、动静结合、声情并茂的特点。信息技术和语文课程整合,对于提高课堂教学质量,调动学生的学习兴趣,培养学生全面发展有着十分重要的意义。 相似文献
3.
为满足悬架控制系统结构简单,重量轻,能够缓解冲击的设计要求,提高车辆操控稳定性与安全性,对车辆底盘主动悬架实验台开发与阻尼特性仿真展开深入研究.根据车辆底盘主动悬架结构,建立运动微分方程,构建减振器阻尼特性模型;将永磁无刷直流电机作为发电机,设计理想状态下电路,计算电磁执行器的电磁转矩、阻尼与惯性力;分别设计实验台路面激振模块、数据采集与控制模块,完成实验台开发.仿真结果表明,活塞杆直径增大,压缩阻力增大,拉伸阻力减小;阻尼伐孔径越小,阻尼力越大;证明了所提方法设计的实验台性能稳定,可以较好地测试车辆控制性能,对控制器参数整定与优化起到辅助作用. 相似文献
4.
提出了一种适用于微网孤岛运行的分散自趋优控制策略,该策略无需微网中央控制器和通信系统即可实现系统的三次分层控制,包括分散一次控制、分散二次控制和分散三次控制。其中,一次控制沿用传统的线性下垂控制策略,保持了微网良好的线性动态特性;二次控制仅借助各台分布式发电机的输出端频率信息即可直接参与系统调频,使微网的频率能够维持在允许的范围内;三次控制采用考虑发电机成本的非线性下垂控制策略,使各台分布式发电机遵循等微增率准则,实现微网的优化运行。此外,通过设计不同时间常数的低通滤波器,使三次分层控制实现了动态解耦,使控制策略既能满足微网静态特性的要求,又具有良好的动态特性。最后,由仿真算例验证了所提控制策略的有效性。 相似文献
5.
为解决传统鲁棒在处理风电不确定性上存在过度保守的问题,将弱鲁棒原理应用到含风电电力系统调度中。用区间鲁棒不确定集合描述风场功率预测误差的不确定性,并建立了风电参与辅助调频情况下的风场备用、传统机组备用等约束条件,提出了一种考虑风电辅助调频的弱鲁棒经济调度模型,通过调度传统机组和风电场以保证系统安全运行,同时满足了一定经济恶化容忍度;在含风电场的IEEE30节点算例中,对比分析了基准场模型、传统鲁棒模型和弱鲁棒调度模型三者的调度结果。算例结果表明:考虑辅助调频能够提高调度解的可行度,且与传统鲁棒模型相比,弱鲁棒具有更好的经济性。 相似文献
6.
分别介绍了采用BP神经网络模型和线性回归模型进行电价预测的方法和结果。方法的突出特点是在预测模型中引入了一个衡量市场力的新指标——发电容量必须运行率(MRR),从而充分考虑了市场力对电价的影响,提高了电价预测的精度,特别是增强了短期预测模型对最高限价的预测能力。文中对MRR指标进行了简单的介绍,并针对电价预测的不同特点,对预测模型和预测变量的选择进行了探讨,提出了自己的观点。基于浙江电力市场实际运营数据的初步预测结果表明,所建预测模型是适用的,选择的预测输入变量是恰当的,电价预测精度能够满足电力市场实际运营的需要。 相似文献
7.
建立了风力作用下输电塔结构剩余寿命的估算方法。由于输电线塔体系存在高度的非线性,因此本方法基于疲劳累积损伤的基础理论,通过分析模拟风荷载作用下的三塔两线有限元模型,获取结构构件实时累积损伤,然后依据实时累积损伤对输电塔结构服役期间每年度对应的剩余寿命进行估算。仿真分析表明,该方法可有效解决输电线塔结构的剩余寿命估算问题。 相似文献
8.
建立了一个多区域全交流互联电力系统最优潮流模型 (M-OPF),发展了一种基于最优潮流的灵敏度分析方法,该方法可以提供在参数变化同时保持最优解情况下电力系统运行状况的变化信息。M-OPF问题求最优解时,通常有一部分不等式约束条件。在计及不等式约束条件的最优解邻近进行灵敏度分析来计算灵敏度系数。它们是通过产生一个Kuhn-Tucker条件的线性近似来求得的。文中提出用区域发电成本对母线需求及功率交换的灵敏度信息来计算边际转运价格。 相似文献
9.
基于OS-ELM和Bootstrap方法的超短期风电功率预测 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于在线序贯极限学习机(OS-ELM)的超短期风电功率预测方法。利用OSELM学习速度快、泛化能力强的优点,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络结构,实现了对数值天气预报风速的快速实时修正和风电机组输出功率的快速预测。随后,采用计算机自助(Bootstrap)法构造伪样本,给出了预测功率的置信区间评估。实例和研究结果表明,该预测方法与反向传播(BP)网络、支持向量机(SVM)方法相比,在计算时间上更能满足在线应用需求,而且预测精度相当,有较好的应用前景。 相似文献
10.