基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法

诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹，难以被发现，因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上，设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构，并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中，将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合，提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法，融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息，构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明，开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题，同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。     

国际原子能机构(IAEA)发布有关福岛核电站准备排放废水的第一份报告北大核心CSCD

国际原子能机构(IAEA)特别工作组发布了有关福岛第一核电站准备排放废水的第一份报告,以便了解是否违反相关国际安全标准。报告描述了排水技术准备工作的总体进展情况。该报告汇编了工作组于2022年2月,对日本福岛第一核电站运营商东京电力公司(TEPCO)和日本经济贸易产业省(METI)的初步调查结果。IAEA总干事Grossi对初步调查结果表示欢迎。他说:“日本在准备工作中取得了重大进展,特别工作组感到满意的是,东京电力公司和经济产业省确定了计划于2023年排放废水的下一步适当步骤。”这项工作还将继续进行。在日本继续进行准备工作的同时,工作组为审查的下一步确定了需要讨论和澄清的技术主题。报告指出,东京电力公司和经济产业省花了大量精力,就排放废水的过程与利益相关方和公众进行了磋商和沟通。他们希望在临近2023年计划废水排放时,看到这种情况可以继续下去。     

硝酸还原技术在煤制乙二醇装置中的应用及评价

煤制乙二醇装置在运行过程中,存在硝酸等原料消耗高、生产废水难以处理的问题。通过引入硝酸还原技术,经过小试、中试及工业化应用,取得了良好的效果,有效降低了原料消耗及运行成本,彻底解决了生产废水难以处理的问题,为煤制乙二醇工艺的成熟及环保发展创造了良好的条件。     

基于生物强化法下低浓度工业废水处理实验研究

现代工业生产的工业废水往往含有某些有机危害物等，传统的方法将无法起到有效的作用，且利用微生物进行污水处理的方式也受到很大的局限。针对此类的污水处理问题，以延边化工厂中含酚废水为实验样本，通过控制变量法筛选得到化学处理法的最佳浓度，并对比了传统化学法，生物强化法和复合法3种处理模式对废水中酚类物质的降解效率和处理成本。结论表明，化学法处理污水的1 h后降解率达到78.35%,15 h后仍未完全降解。而生物强化法和复合法在1 h后的降解率达到了88.44%和92.03%，降解率达到100%的时间分别为15 h和9 h。综合考虑污水的处理效率和处理成本，利用传统的化学法与生物强化技术对污水进行复合处理在大幅度提高污水处理效率同时，也降低了成本，这为低浓度工业废水的处理提供一定的参考。     

热轧压下率对车用大厚度比镁铝合金板组织和力学性能的影响

选择厚度为0.2 mm的6063铝合金与厚度为5.0 mm的AZ80镁合金进行组坯,设定厚度比为20,分析各热轧压下率下、以热轧方式制得的大厚度比镁铝合金板的组织和力学性能。研究结果表明:当热轧压下率达到45%或更高时,镁铝合金板形成了结合性能优异的界面,镁基体内形成了均匀分布的细小晶粒;提高热轧压下率后,基体中的晶粒尺寸不断减小,此时形成了更小的晶粒尺寸离散系数,更多晶粒被压碎,晶粒分布状态也比较均匀;提高热轧压下率后,获得了更高屈服强度的大厚度比镁铝合金板,材料发生了更明显的加工硬化,而抗拉强度则先增大再下降,当热轧压下率达到55%时,获得了最大的抗拉强度;当热轧压下率达到65%时,韧窝数量明显增多,表明镁合金通过动态再结晶转变获得了更强的韧性。屈服应力呈现明显波动的状态,热轧压下率为35%时,获得了最高的屈服强度,65%热轧压下率下的屈服强度最低,逐渐提高热轧压下率后,屈服应力也不断减小。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。