Coil‐Type Asymmetric Supercapacitor Electrical Cables

Cable‐shaped supercapacitors (SCs) have recently aroused significant attention due to their attractive properties such as small size, lightweight, and bendability. Current cable‐shaped SCs have symmetric device configuration. However, if an asymmetric design is used in cable‐shaped supercapacitors, they would become more attractive due to broader cell operation voltages, which results in higher energy densities. Here, a novel coil‐type asymmetric supercapacitor electrical cable (CASEC) is reported with enhanced cell operation voltage and extraordinary mechanical‐electrochemical stability. The CASECs show excellent charge–discharge profiles, extraordinary rate capability (95.4%), high energy density (0.85 mWh cm⁻³), remarkable flexibility and bendability, and superior bending cycle stability (≈93.0% after 4000 cycles at different bending states). In addition, the CASECs not only exhibit the capability to store energy but also to transmit electricity simultaneously and independently. The integrated electrical conduction and storage capability of CASECS offer many potential applications in solar energy storage and electronic gadgets.     

500 kV 开关弹簧机构支架螺栓断裂的原因分析及处理

HPL500B2型弹簧机构支架(BA)螺栓断裂可能导致开关分合闸失败,对其原因进行分析,发现BA螺栓由于预紧固力矩过大,接近其扭断力矩,使得作用在BA螺栓上的力偏高,BA螺栓安全系数仅为12%,安全系数较低。列出BA螺栓更换步骤及注意事项,并详细介绍分闸、合闸弹簧调整步骤,为类似事件的处理提供参考。     

服役后20号钢在低温下的力学性能研究

分析了20号无缝钢管的室温和低温力学性能,结合显微组织观察、晶粒度统计和断口分析,发现低温低应力工况下服役后20号无缝钢管的力学性能完全符合冷库用液氨管道的使用要求。     

共享交通的时空轨迹检索与群体发现

为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题，依据R-树原理建立GeoOD-Tree索引，并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先，对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理，挖掘有效出行起讫点（OD）轨迹；其次，针对用户起讫点轨迹的特征，建立GeoOD-Tree索引进行有效的存储管理；最后，给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型，并运用K最近邻（KNN）查询对搜索空间剪枝压缩，提高群体发现效率。采用西安市近12000辆出租车营运轨迹数据，选取动态时间规整（DTW）等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比，所提算法的准确率提高了10.12%，查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率，可有效提升共乘出行方式的出行率。     

强碱三元复合驱色谱分离及其影响因素——以大庆油区喇嘛甸油田为例

三元复合驱油体系中驱油剂的协同效应,会使油水间的界面张力大幅度下降,原油采收率大幅度提高;但三元复合驱油体系的色谱分离现象也会破坏其协同效应和完整性,揭示色谱分离现象及其影响因素对于改善三元复合驱油效果具有十分重要意义。以油藏工程和分析化学理论为指导,以化学分析和物理模拟为技术途径,并以大庆喇嘛甸油田典型区块地质特征和流体性质为研究对象,开展强碱三元复合驱色谱分离现象及其影响因素研究。结果表明,采用前置高浓度聚合物段塞后,可以有效扩大波及体积,但表面活性剂与碱和聚合物之间无因次等浓距增加,色谱分离现象加剧。大庆油区喇嘛甸油田不同区块油水性质差异对色谱分离现象存在影响,原因在于部分重烷基苯石油磺酸进入油相,影响水相中浓度检测值。强碱三元复合驱油体系中表面活性剂与碱和聚合物之间色谱分离程度比较严重,碱与聚合物之间较弱。     

采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

基于状态空间法的电动机故障诊断和识别

电动机的初期故障信号一般较弱,不易辨别,而状态空间法在小信号的处理中灵敏度很高。为达到对电动机故障的诊断和识别,试图把状态空间法应用到对电动机的故障诊断中,先通过推导,从数学理论层面分析了状态空间法对于电动机故障信号的可辨别性,再使用Matlab软件搭建状态空间的辨别模型,把实验台测试的三组数据导入到模型中进行测试。测试的结果有力地证明了此方法的可行性,并能克服快速傅里叶变换(FFT)中数据采集量较大、分辨率不高的缺点。     

黄浦江下游吴淞口站低潮位重现期研究

黄浦江为感潮河流,低潮位重现期的确定对黄浦江航道的设计具有重要意义。为了准确估计黄浦江低潮位的重现期,以黄浦江下游吴淞口站年最低潮位序列为例,在对样本进行三性审查的基础上,分别采用传统的数理统计方法和时变矩方法进行水文频率分析。结果表明:吴淞口站年最低潮位序列在1996年发生了变异;还现修正后的序列服从位置参数线性时变的GEV模型,低潮位存在缓慢的上升趋势;一致性条件下百年一遇低潮位约为0.261 m,在非一致性条件下其重现期增大为150 a。非一致性条件下的重现期增大说明黄浦江现有的航道设计标准偏安全,航道通航保证率提高。