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货场装卸效率关乎铁路运输及行车组织的正常开展,固定接触网及现有的平移式移动接触网占用线路上方空间,从而限制了大型装卸机械的使用.基于此,文中设计了一种适用于铁路贯通装卸线使用的下沉式移动接触网,该移动接触网能够在工作位时为机车供电,非工作位时将接触悬挂部分移至地面或基坑,释放列车上方装卸空间,提高装卸作业的效率,保证装卸作业安全.现场冷、热滑试验结果表明,该下沉式移动接触网能够在工作位和非工作位之间顺利转换,并保持导高、拉出值、限界在规定范围内.蒙特卡洛仿真实验结果表明,下沉式移动接触网可靠性符合要求.铁路贯通装卸线下沉式移动接触网的推广使用,可以有效解决电气化铁路货场装运难题,节约人力、机力,大幅提高铁路货物运输组织效率. 相似文献
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黄河源区是青藏高原生态屏障的重要组成部分,也是黄河的主要水源地,具有重要的生态环境与社会经济意义.本文基于拉格朗日迹线观点,利用自主研发的高效并行大气迹线求解软件pyTraject获得黄河源区1980~2018年全部6h累计降水量大于1mm的降水来源迹线,采用水汽源归因法对这些降水进行溯源分析,并采用已有的类似软件hysplit进行对比验证.结果表明,黄河源区降水中有43%左右的水汽由青藏高原贡献;青藏高原、南亚和四川盆地的水汽贡献对黄河源区的降水变化起主导作用;青藏高原东南部、四川盆地、柴达木盆地等地对黄河源区降水的水汽贡献呈显著增长趋势.基于拉格朗日观点的降水来源解析可为更好地理解区域的水物质循环,尤其是空中的水物质输送过程,以及其历史演变过程提供参考依据. 相似文献
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本文在回顾空中水资源利用的愿景和相关研究成果、分析空中水资源的概念和内涵的基础上,定义了白水,用以代表空中水资源.白水指的是通过地表某处上空的统计意义上具备降水潜力的水物质通量.白水和其他水资源一样,一般表述为年度水量,其本质是水物质的更新通量.将空中水物质的水平运动垂直积分投影到地表二维空间,对于地表任一点,白水的量纲为[L~2 T~(-1)],与地表水资源常用的[L~3 T~(-1)]不同.将某地的降水通量与相应时段的白水的比值定义为白水降水效率,量纲为L~(-1),代表白水每运动单位距离产生的降水量占其自身的比例.将白水概念扩展到地表流域,则可通过沿流域边界积分得到进入某一流域的白水,量纲为[L~3 T~(-1)].将该流域上空全部白水输送路径上的降水效率沿各自路径积分后加权平均,即得到流域的白水降水转化率(无量纲)为流域内的降水占进入该流域的白水的比例,可以采用降水量除以白水与径流量的1/2之差来近似计算.本文采用再分析数据研究了我国大陆附近的白水降水效率的空间分布特征,并选择长江、黄河、珠江、三江源流域开展相关特征参量对比分析.结果表明,白水降水效率是反映气候和地理条件的降水转化能力的公允度量,可直接用于不同地区的对比分析;流域的白水降水转化率可用于分析流域空地水资源循环中的数量关系.研究和评估白水及其降水转化特征,是空地水资源耦合分析及空中水资源开发利用的基础.通过技术手段提高局部地区的白水降水转化率,并与地表水利工程联合调控,有望实现一定规模的空地水资源耦合利用,是水资源开源的新机遇. 相似文献
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为了评估交叉敏感问题,从光纤光栅的传感原理出发,分析了外界环境对传感器性能的影响,讨论了光纤光栅物理参量随温度、应力和压力的变化情况,提出了基于偏振相关特性的光纤光栅磁场传感器方案.利用耦合模理论,仿真分析了温度、应力和压力对传感系统输出的影响.仿真结果证明,该磁场传感方案对温度和应力是不敏感的,而时变的压力会对磁场测... 相似文献
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线双折射是制约光学磁场传感器实用化的重要因素之一.为降低线双折射对光学磁场传感器稳定性和输出精度的影响,提出了光路补偿和电路补偿两种方案.光路补偿中使用一对光轴正交的磁光晶体材料作为传感元件,利用琼斯矩阵进行了理论推导,并进行了仿真验证.电路补偿适用于线双折射较大的情况,在交、直流分量中引入修正因子再进行信号处理,仿真计算得到修正因子的最佳值.结果表明,提出的两种方案均能提高输出线性度,改善系统输出误差. 相似文献
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为了降低光纤磁场传感器中线双折射对系统输出的影响,提高测量系统的稳定性.介绍了基于法拉第磁光效应小型光纤磁场传感器的系统结构,利用琼斯矩阵对线双折射及入射起偏角对传感器输出特性的影响进行了推导与仿真.分析了系统对线双折射变化的敏感度大小与起偏角的关系,确定了最佳起偏角的范围.分析表明,当入射起偏角取一些特殊值时,能够将系统对线双折射变化的敏感度降到最低,提高了系统的稳定性和可靠性,为光纤磁场传感器的实用化设计提供了参考. 相似文献
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针对气体绝缘开关(gas insulated switchgear,GIS)设备局部放电现场检测的需求,文章设计了一种基本形式的阿基米德平面宽带螺旋天线,利用Ansoft HFSS电磁仿真软件对天线辐射单元的结构参数进行了优化,设计天线的尺寸为辐射面直径173.6 m m、天线高100 m m,并分析了阿基米德平面螺旋... 相似文献
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深度神经网络因参数量过多而影响嵌入式部署,解决的办法之一是模型小型化(如模型量化,知识蒸馏等)。针对这一问题,提出了一种基于BN(batch normg lization)折叠的量化因子自适应学习的量化训练算法(简称为LSQ-BN算法)。采用单个CNN(convolutional neural)构造BN折叠以实现BN与CNN融合;在量化训练过程中,将量化因子设置成模型参数;提出了一种自适应量化因子初始化方案以解决量化因子难以初始化的问题。实验结果表明:8bit的权重和激活量化,量化模型的精度与FP32预制模型几乎一致;4bit的权重量化和8 bit的激活量化,量化模型的精度损失在3%以内。因此,LSQ-BN是一种优异的模型量化算法。 相似文献