茶饮料中茶多酚、咖啡因及儿茶素含量测定

通过对不同企业生产的红茶饮料、绿茶饮料中茶多酚、咖啡因、表没食子儿茶素没食子酸酯、表儿茶素没食子酸酯进行含量测定,以期更加客观、全面地评价市售各类茶饮料的品质,并建议对GB/T 21733-2008(《茶饮料》)进一步进行补充完善。     

基于路径规划和深度强化学习的机器人避障导航研究

针对移动机器人的长距离避障导航问题,提出结合深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)和路径规划(Path Planning, PL)的避障导航算法。该方法通过快速扩展随机树(Rapidly Exploring Random Tree, RRT)算法在长距离的路径上进行规划,根据生成的路径节点,将长距离路径划分为若干短距离,而在短距离的导航问题上利用深度强化学习的算法,训练一个具有环境感知和智能决策能力的端到端避障导航模型。仿真实验表明,相较于仅用DRL的避障导航,该方法使移动机器人的长距离避障导航性能有了大幅度提升,解决了DRL在长距离避障导航任务上的局限性问题。     

叶片附加转动惯量对扭振计算的影响

建立精确的轴系模型是研究汽轮发电机组轴系扭振的前提和基础,文章在原有的多段集中质量模型的基础上,考虑了叶片附加转动惯量的影响,使扭振特性的计算结果更加精确,对于理论研究和工程实践都有很大的帮助。     

国际火电EPC项目性能保证指标分析

国际火电项目工程总承包(Engineering Procurement Construction,EPC)招标中,业主方为了保证电站性能可控、可靠、可行,一定会对机组的重要性能指标参数提出合同保证要求,因此承包商前期对火电项目性能指标的策划及机组选型都至关重要,火电项目性能保证指标通常包括机组净出力、净热耗、可用率等,对几项性能指标的原理及影响因素进行分析,希望对电力工程企业在海外火电项目开发阶段的性能指标风险防控有一定借鉴意义。     

基于多重分形谱参数的刀具磨损状态特征提取

鉴于多重分形理论在精细刻画系统非线性现象和过程方面具有独特优势,提出了基于多重分形理论的刀具磨损状态特征提取方法.首先估计去噪后的刀具磨损声发射信号多重分形谱,验证其标度不变性和自相似性;然后在此基础上研究了刀具磨损多重分形谱参数α0、Δα和f(αmin)随磨损量变化情况,并通过散点图描述三种特征参数表征刀具磨损阶段的有效性;最后结合切削条件讨论特征f(αmin)与切削速度的关联性.研究结果表明:多重分形谱参数与磨损阶段之间具有较强的关联性,进而提出了基于多重分形谱参数进行刀具磨损状态特征提取的新方法.     

1000MW超超临界机组热一次风系统布置分析

结合某1 000 MW侧煤仓布置机组,针对大容量超超临界机组热一次风道风压高、风量大的特点,将风道设计过程中遇到风道布置问题、补偿器盲板力问题、风道壁厚选择问题进行了总结分析,为超超临界机组热风道设计提供了参考.     

浅谈秸秆发电技术

叙述了生物质发电的国内外发展状况、秸秆发电技术的原理及其产业化发展的概况以及各种秸秆发电技术的特点、优势、效益及存在的问题,指出,生物质发电的潜力巨大、前景广阔。     

引风机后汇流烟道的数值模拟

引风机出口烟道布置不合理,会引发流动阻力增加、脱硫效率降低等一系列问题。针对新疆某电厂炉后布置紧凑、引风机出口汇流烟道流动紊乱的情况,采用计算流体动力学（computational fluid dynamics,CFD）对引风机出口汇流烟道进行了数值模拟,并通过加设导流板的方式优化了流场,得到了较好的效果。     

基于云理论与LS-SVM的刀具磨损识别方法

针对刀具磨损过程中产生声发射信号的不确定性以及神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入局部极小值、对特征要求较高等问题,提出了基于云理论和最小二乘支持向量机的刀具磨损状态识别方法。首先,对声发射信号进行小波包分解与重构,滤除干扰频段对求取特征参数的影响;其次,对重构后的信号利用逆向云算法提取云特征参数:期望、熵、超熵,分析刀具磨损声发射信号的云特性及磨损状态与云特征参数之间的关系;最后,将云特征参数组成特征向量送入最小二乘支持向量机进行识别。研究结果表明:所提取的特征可以很好地反映刀具的磨损状态,云-支持向量机方法可以有效地实现刀具磨损状态的识别,与传统神经网络识别方法相比具有更高的识别率,识别率达到96.67%。     

深基坑双排桩支护结构的数值计算模型研究

对双排桩支护形式下的基坑开挖过程进行了内力和变形计算,对比了不同结构连接形式对结果的影响以及不同本构模型在基坑数值分析中的适用性,计算结果表明连/压梁与支护桩之间采用刚性连接能得到与实测值较为吻合的变形结果,而采用铰接形式将得出与实际不符的过大侧向变形。