碳基烧蚀材料高温氧化反应机理的分子动力学研究

本文采用基于紧束缚密度泛函理论的分子动力学,研究高温下碳基烧蚀材料三种模型(无缺陷、原子缺陷以及孔洞缺陷)的氧化反应机制．研究发现高温下的反应产物主要是CO和CO₂.CO的产生过程主要源于环氧基团中C-C键的裂解,而CO₂的形成则较为复杂,主要源于小分子团簇(C₂O₂、C₃O₁、C₄O₁)的裂解．C-C键裂解是石墨氧化反应的主要途径,C-O键形成是CO和CO₂生成速率的控制因素．此外,体系的温度、缺陷以及孔洞对石墨的氧化反应机制有重要的影响．通过分析氧化反应速率,计算得到三种模型氧化反应的活化能分别为7.56、2.4和1.6kcal/mol．缺陷越明显活化能越低,则氧化反应速率较高,无缺陷的模型由于活化能最高,其氧化反应速率最低．     

基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型

目前基于网络的垃圾用户检测方法只考虑了简单社会关系,缺乏对更多复杂社会语义关系的利用,难以达到最优性能.针对这一挑战,提出一种基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型(HAM-SD).模型首先使用异质信息网络对社交媒体进行建模,挖掘丰富的语义与结构信息,接着利用节点级注意力层聚合元路径邻居增强节点表示,同时利用自适应层级聚合模块选择不同层级特征提升表征能力,然后通过语义级注意力层融合不同元路径下的节点表示,最后带入分类检测模块实现垃圾用户检测.在公开数据集上的实验结果表明该模型能够有效检测垃圾用户,并在不平衡数据分布时保持较强的稳定性.     

盾构隧道管片接缝密封垫防水耐久性试验研究

为研究盾构管片接缝橡胶密封垫的防水耐久性,开展了橡胶密封垫水热加速老化试验,并对老化后试样进行拉伸力学性能试验、试样表面电镜扫描与长期防水性能试验,分析了橡胶垫表面微观尺度下的防水失效机理;采用橡胶密封垫极限防水压力为耐久性评价指标,结合基于Arrhenius方程的p-T-t数学模型,推导了橡胶密封垫长期防水性能折减系数的预测公式。结果表明：老化后橡胶密封垫表面接触状况的恶化和橡胶材料的硬化,加速了橡胶密封垫接触面间渗漏通道的形成;橡胶密封垫防水性能随着老化时间的增加不断降低,但下降速度逐渐减小。采用提出的防水性能预测公式对广东榕江-关埠引水工程盾构隧洞实际使用的橡胶密封垫的耐久性进行了预测,预测服役100 a后的老化系数为0.390,结果相对于仅考虑橡胶材料力学性能时的预测结果偏小12.36%,对原设计使用期内频繁出现的渗漏现象提供了合理解释与更准确的寿命预测。     

均布荷载作用下简支组合梁受力机理分析

为了揭示组合梁在均布荷载作用下的受力机理,考虑弯曲和滑移耦合变形,建立组合梁滑移受力机理模型.首先,以单跨简支组合梁为研究对象,探讨组合梁变形与滑移规律、横截面内力分布及结合部传力机理;然后,分析截面尺度、界面刚度与荷载加载面对组合梁受力机理的影响.结果表明：混凝土板抗剪和抗弯作用在房建组合梁中较明显,在桥梁组合梁中可忽略;随着界面刚度比的增加,简支组合梁的曲率、转角、挠度和滑移均减小;混凝土板和钢梁轴力同步增大,混凝土板剪力增大而钢梁剪力减小,混凝土板、钢梁弯矩减小而轴力力偶增大;结合部界面切向力增大而界面法向力基本不变;相较于按自质量分配荷载,均布荷载由混凝土板承担时界面压力增大,由钢梁承担时则界面受拉,应注意验算界面抗拉拔性能.     

覆冰地区分裂与扩径导线表面电场特性

输电线路覆冰对电力系统安全运行具有严重威胁,目前已经发展了多种防冰除冰方法,但每种方法都有其局限性,对于一些具有微气象、微地形特征的重覆冰地区尚未有较好的解决方法。文中考虑到扩径导线的特点和分裂导线输电线路的局限性,根据波阻抗和自然功率将分裂导线等效为单导线,并考虑电流的集肤效应,得到了等效的单根扩径导线,进而分析比较覆冰地区的分裂导线及其等效的单根扩径导线的表面电场特性。研究表明：等效前后导线截面面积相同且波阻抗一致时,扩径导线与分裂导线相比,不仅显著降低了子导线根数和输电线路的覆冰荷载,而且在扩径导线的半径等于分裂导线的等效单导线半径时,扩径导线的表面最大电场强度小于分裂导线。因此,在严重覆冰地区,采用分裂导线等效半径的扩径导线具有非常好的表面电场特性,且可显著降低冰风荷载,提高抗冰强度。     

基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法

过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

基于差异化绿色电力交易需求的省级绿色电力市场绩效评价

绿色电力作为环境友好型能源在近年来得到了广泛的应用,为探索省级电力市场绿色电力交易成效,首先通过梳理国外绿色电力市场机制和交易组织情况,并对比分析国内国网区域和南网区域的绿色电力交易现状,总结出国内各网省绿色电力交易的开展情况和规则特点。然后从分布式绿色电力参与市场交易、绿色电力偏差调整和绿色电力曲线形成三个方面,进行了差异化绿色电力交易需求分析与实践探索。最后针对性构建省级绿色电力交易的绩效评价指标体系,并进行实例分析,为省级电力市场绿色电力交易方法和市场评价提供参考方案。     

电增压促进废气再循环对发动机性能的影响

在一台1.5 L带废气涡轮增压的直喷汽油机上进行了电动增压和废气再循环（exhaust gas recirculation, EGR）协同对发动机动力性和经济性的影响规律试验研究。结果表明：全负荷下电动增压促进最高废气再循环率随转速的上升而下降,在4个试验转速下分别提升了17.7%、15.2%、13.84%和0;部分负荷下电动增压促进最高废气再循环率随负荷的提高与转速下降,在6个试验工况下最高废气再循环率分别被提高了23.63%、30.31%、0、14.09%、19.74%和0。全负荷与较低的3个转速下电动增压介入后有效燃油消耗率（brake specific fuel consumption, BSFC）降低近10%,最高转速下废气涡轮增压完全取代电动增压;部分负荷下的两组工况内,电动增压介入后,最高BSFC降低了10.8%和8.4%。结论表明合理应用电增压促进最高废气再循环率可以提升发动机的燃油经济性并保持较高的动力性。     

基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析

针对基于视频的多模态情感分析中,通常在同一语义层次采用同一种注意力机制进行特征捕捉,而未能考虑模态间交互融合对情感分类的差异性,从而导致模态间融合特征提取不充分的问题,提出一种基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析模型(hierarchical interactive fusion network based on attention mechanism,HFN-AM),采用双向门控循环单元捕获各模态内部的时间序列信息,使用基于门控的注意力机制和改进的自注意机制交互融合策略分别提取属于句子级和篇章级层次的不同特征,并进一步通过自适应权重分配模块判定各模态的情感贡献度,通过全连接层和Softmax层获得最终分类结果。在公开的CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上的实验结果表明,所给出的分析模型在2个数据集上有效改善了情感分类的准确率和F1值。