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为避免变压器多物理场计算过程中全局加密带来的网格冗余,提出一种基于误差分析的网格自适应剖分方法。首先采用棱边有限元法进行磁场分析确定变压器损耗分布,进而采用有限体积法进行温度流体场分析确定变压器初始温度流体场分布,基于提出的变压器温度流体场计算单元误差计算式,可有针对性地提取出变压器温度流体场计算过程中数值计算误差大的单元,从而实现网格的自适应加密。分别以x、y、z方向上流体流速为误差控制量,进行3次网格自适应加密,第3次自适应加密后的整体网格是全局加密下网格数量的65.6%,计算时间缩减36.0%,同时变压器各测温点以及绕组热点温度计算值与温升试验值之间的最大绝对温差不大于3℃,验证了仿真结果的准确性。研究为变压器多物理场计算网格质量优化控制提供参考。 相似文献
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国产T23钢高温时效时组织和力学性能的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用光学显微镜、扫描电镜、透射电镜观察和拉伸、冲击试验等方法,研究了国产T23钢在600 ℃时效时的组织变化和力学性能.结果表明,T23钢在600 ℃时效时随着时效时间的延长,T23钢中M23C6型碳化物不断粗化,粒状贝氏体形貌逐渐退化.时效时间较短时,主要是M23C6型碳化物粗化引起T23钢力学性能下降;时效时间较长时,主要是粒状贝氏体形貌的变化导致T23钢力学性能下降,同时,M23C6的球化及其向M6C的转变、亚晶的形成和W、Mo固溶强化的降低加快了T23钢力学性能的下降. 相似文献
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特高压输电线路跨越距离长,易受不同气象条件的影响,实现特高压输电线路在不同气象条件下的电气可靠性实时评估与预警对保障电力系统稳定可靠运行具有重要意义。分析了输电线路污闪和风偏闪络的机理,将气象数据引入特高压输电线路电气可靠性实时评估与预警中,结合未来1~72h数值天气预报的结果,建立了基于气象参数的特高压输电线路污闪、风偏风险实时评估与预警模型,预测特高压输电线路在不同气象条件下的污闪和风偏闪络电压,进而得到特高压输电线路在不同气象条件下的污闪和风偏闪络的风险等级,实现评估与预警。 相似文献
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流注放电物理过程可由相互耦合的泊松方程和对流扩散方程描述,是涉及电磁学和流体动力学的多物理场问题。针对瞬态流注放电计算量大的问题,本研究提出了一种基于物理信息融合神经网络的流注放电高效求解模型,该模型相对传统的数值求解算法可大幅提高模型的求解效率。首先,基于二维泊松方程的解析解形式,获取了大量二维随机分布空间电荷的电场分布。利用电荷分布与电场分布的对应关系,作为泊松算子物理神经网络的训练集,得到预训练的泊松方程神经网络求解算子。随后,基于二维有限元求解器获取了不同边界条件下考虑等离子体化学反应的粒子对流—扩散的求解结果,将其作为用于预训练对流扩散物理信息神经网络的训练集。最后,将预训练的泊松算子和流体算子进行连接,得到流注放电求解模型。本研究中用于生成预训练模型的神经网络结构为DeepONet,该网络能够良好的学习偏微分方程。它包含两层子网络,其中分枝网络用于输入物理场,主网络用于输入几何的空间位置。模拟结果表明,该神经网络在两类方程的学习中精度较高,相对误差小于5%。通过将两个预训练的神经网络算子迭代求解,可以复现流注放电的电子动态演变过程,且相对误差小于10%。 相似文献
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准确获取运行变压器绕组热点温度一直是电力行业的难点问题之一。源自变压器绕组热源区域的热流是导致变压器外场域温度升高的直接推动力,该文基于变压器温度流体场耦合数值计算,分析变压器内部热流扩散规律,通过提取流经绕组热点区域与外壳散热区域的典型热流流线,选取变压器外部可测并与绕组热点温度具有强关联关系的特征测温点,并采用网格搜索法优化的支持向量回归机构建特征测温点温度与绕组热点温度间的多维非线性关系,进而建立变压器绕组热点温度反演检测模型。为拓宽反演模型的普适性,采用正交设计法构建反演模型所需的训练样本和测试样本,采用变压器多工况温升试验验证变压器温度流体场仿真结果的准确性,并验证绕组热点温度反演模型的准确性,绕组热点温度反演平均绝对误差为1.82%,最大温差小于3℃。 相似文献
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