垂直轴潮流能水轮机不同翼型叶片空化规律

为研究垂直轴水轮机叶片翼型形状对叶片空化的影响,采用数值模拟方法,对相同条件下相同相对厚度不同相对弯度的翼型,以及相同相对弯度不同相对厚度的翼型做了空化仿真。仿真结果表明,相同相对厚度不同相对弯度的薄、厚两种翼型,随着相对弯度增大,空化现象越易出现。相同相对弯度不同相对厚度的对称、相对弯度不为零的两种翼型,随着相对厚度增大,空化现象越易出现。同时监测了不同情况下翼型的升力系数和阻力系数,考虑到空泡的出现对翼型升力和阻力有所影响,将能量转化参数中的升力系数、阻力系数和升阻比与空化性能结合起来讨论。并将翼型按照相对弯度与相对厚度分组,分别探讨了相对弯度和相对厚度对翼型空化的影响规律,翼形相对厚度相同时,相对弯度越大,或者翼形相对弯度相同,相对厚度越大,则更容易空化。     

嵌入式uClinux的Web服务技术

随着Web技术的发展,嵌入式Web服务器技术在远程管理控制方面得到了广泛的应用。远程监控系统很适合应用Web技术,而嵌入式Web服务器技术作为结合了Web技术和现场工作要求特点的一项新技术,是一种很好的解决方案。     

440 t/h燃煤锅炉低氮燃烧模式下水冷壁高温腐蚀分析

分别采用X射线荧光光谱、X射线衍射光谱、电镜扫描和能谱分析等方法,对某440 t/h燃煤锅炉下层燃烧器附近水冷壁区域收集的腐蚀层进行详细表征,分析并讨论腐蚀产物的形成和痕量元素富集特点。结果表明：腐蚀内层主要含有FeS₂、Fe₂O₃、PbS和ZnS,但Pb比Zn富集程度高;腐蚀外层以ZnS、PbS、GaS、Fe_1-xS和Zn_1.0Al_1.04S_2.13为主,还含有少量Ga、Se、Bi等元素,但Zn与Ga元素富集程度显著高于内层;腐蚀层中Pb、Zn、Ga、Se、Ge、As、Bi、Th、Sn、Sb等元素主要通过气化-冷凝和黏附的未燃尽碳颗粒释放析出的方式到达管壁,部分元素仍存在二次气化现象并扩散至腐蚀层深处,以进一步增大腐蚀裂纹尺度。基体铁的氧化和硫化反应同时发生并相互竞争,靠近基体侧腐蚀层先发生裂缝后逐渐开始破碎。黄铁矿向外转移中会释放气态硫并生成多种晶型的磁黄铁矿,这说明气态硫在腐蚀过程中扮演重要作用。此外,沉积层中微细颗粒和气态痕量元素可能会向基体侧移动与扩散渗透,增加腐蚀内部应力进而加剧腐蚀。     

不平衡电网电压下双馈风力发电系统强励控制

针对电网电压不平衡造成的双馈风力发电机(DFIG)定子有功和无功功率振荡、电磁转矩脉动、定、转子电流不平衡等问题,提出了一种双馈风力发电系统转子侧变换器强励控制方案。推导了不平衡电网电压下DFIG定子有功、无功功率的二次谐波分量在同步旋转坐标系中的表达式,并以此为依据设计了电压强励补偿环。分析了有功、无功功率,电磁转矩及定、转子电流二次谐波分量之间的关系,采用单一强励补偿控制器对不同控制目标进行切换强励控制。对1.5MWDFIG系统的控制特性研究验证了所提控制策略的可行性和优越性。     

一种改进残差重采样算法的研究

粒子滤波算法对非线性非高斯系统有很好的估计性能,但是存在较为严重的退化问题.重采样算法的提出,有效缓解了粒子滤波器的退化问题.但重采样算法本身也存在一定问题,针对残差重采样和残差系统重采样算法进行研究,并提出改进算法.该改进算法避免了残差重采样算法中的残留粒子重采样问题,减少了运算量,提高了运行效率.仿真结果表明该算法的运行效率明显高于残差重采样和残差系统重采样2种算法,并且随着粒子数目的增加,这种优势表现地更加显著.     

壳聚糖改性活性炭纤维毡处理含铜废水的研究

采用壳聚糖改性活性炭纤维毡处理含铜模拟废水,考察了其对Cu~(2+)的去除效果及电化学再生效果。吸附试验结果表明,当pH=3,温度为30℃,Cu~(2+)初始质量浓度为100 mg/L,吸附时间为8 h时,出水Cu~(2+)﹤0.5 mg/L,达到《污水综合排放标准》(GB 8978—1996)一级排放标准要求。电化学再生试验结果表明,在优化条件下,经再生的壳聚糖改性活性炭纤维毡对Cu~(2+)的去除率达72.39%。     

大跨度楼盖结构在运动荷载下的振动性能

为研究人员运动荷载下大跨度楼盖的振动特性,以内蒙古伊旗全民健身体育中心大跨度张弦梁楼盖体系为背景,采用生物力学测力平台进行人员行走、跑步、跳跃、起立等运动荷载实测和相关分析研究.考虑可能出现的各种运动荷载工况,对大跨度张弦梁楼盖区振动开展有限元分析和现场实测.分析表明:行走、跑步及跳跃荷载工况下,人员动力放大系数分别约为1.2、2.4及4.9,大跨度楼盖在人员运动荷载数值模型激励下,所得有限元分析结果与现场实测竖向加速度峰值及理论计算值吻合较好.     

基于信息熵的粗糙K-prototypes聚类算法

针对传统K-prototypes在计算分类属性的差异度时未考虑各个分类属性对聚类结果的影响程度,且算法容易受到噪声的干扰,无法处理数据中不够精确、不完整等不确定性问题,提出基于信息熵的粗糙K-prototypes聚类算法。在计算数据样本之间分类属性的差异度时,使用信息熵的理论,确定每个分类属性对于聚类分析结果的影响权重;引入粗糙理论,计算得到各样本与粗糙模之间的粗糙相异度,通过多次迭代计算,获得最终聚类结果。该算法结合信息熵和粗糙理论,可区别对待各分类属性,解决数据不精确引起的不确定性问题,4个UCI数据集上的实验分析结果验证了该算法的有效性。