遍布节理模型在层状岩体模拟中的适用性研究

为弥补遍布节理模型未考虑节理长度、间距及节理刚度的不足,利用三轴压缩数值试验和参数校准准则,对有限差分软件FLAC3D中的遍布节理模型进行参数校准. 通过圆形洞室开挖的算例,对比分析了遍布节理模型与3DEC块体离散元模型的计算结果在位移、塑性区以及最大主应力上的差异. 依托具有典型层状围岩的新华山隧道工程,采用校准的遍布节理模型和离散元方法分析隧道开挖和初期支护后的力学响应. 最后探讨了层理角度对围岩变形和塑性区的影响,进一步验证校准后的遍布节理模型在工程中的适用性. 研究表明,经过校准的遍布节理模型能够较好地描述层状岩体的各向异性行为,可应用于类似工程之中.     

新型电力系统下综合电动汽车充电站的优化运行

构建以新能源为主体、用电负荷多元化发展的新型电力系统是实现中国双碳目标的重要途径.源与荷双重不确定性的考验,对电力系统调控平衡能力及运行调度方式提出了更高的要求.本文提出一个集成了插电式电动汽车(Plug-in Electric Vehicles,PEV)、新能源发电、固定储能,并与商业建筑物相结合的双向综合电动汽车充电站(Integrated Electric Ve?hicle Charging Station,IEVCS),建立了一个考虑其时间特性及协同互动的四阶段智能优化控制算法.目标在于最大程度地降低考虑了用户满意度及潜在不确定性的IEVCS运行成本,同时通过调整PEV充放电、电池储能充放电、电网供给电量、可调整负荷等的优化调度来保障实时供需平衡.文中分析了该算法每个阶段的作用,并验证了每个阶段在应对源荷不确定性状况时为电力供给提供更多弹性及冗余度的必要性.     

波形钢腹板-UHPC组合连续箱梁桥静力和抗震性能研究

为克服传统大跨预应力混凝土（Prestressed Concrete, PC）连续梁桥自重过大、跨中过度下挠和腹板开裂的问题,将超高性能混凝土（Ultra-high Performance Concrete, UHPC）与波形钢腹板（Corrugated Steel Web, CSW）组合,提出大跨径CSWs-UHPC组合连续箱梁桥方案,对该结构的静力性能和抗震性能进行了计算分析,并将其与CSWs-普通混凝土（Normal Concrete, NC）组合连续箱梁桥和PC连续箱梁桥进行对比,结果表明：相比CSWs-NC组合箱梁桥和PC箱梁桥,CSWs-UHPC组合箱梁桥的自重分别降低45%和54%;CSWs-UHPC组合箱梁桥耐久性强、全寿命周期内的经济性具有竞争力;静力计算结果满足规范要求;合理中支点梁高与中跨跨径比Hs/L为1/16~1/22,中跨跨中与中支点合理梁高比Hm/Hs为1/1.5~（-0.2+0.029L/Hs）;CSWs-UHPC组合箱梁桥横向弯曲自振频率小于PC箱梁桥,竖向弯曲自振频率略大于CSWs-NC组合箱梁桥及PC箱梁桥,较轻的上部结构可大幅降低惯性荷载,使CSWs-UHPC组合箱梁桥具有优异的抗震性能.这种新型组合桥梁可有效克服大跨径连续梁桥下挠、开裂的病害,大幅降低地震响应,是大跨径连续梁桥中具有较强竞争优势的结构型式.     

基于VMD-LSTM的触电电流提取方法研究

为有效提取触电故障特征,实现从剩余电流中分离出触电电流,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)相结合的触电电流提取方法.利用果蝇优化算法对VMD参数[K,α]寻优获得最优参数组合[6,280],以VMD分解的剩余电流最佳模态分量突变特性为依据,定义相邻周期电流幅值和的增长率η1、η2作为判别触电事故的特征量;以6层模态分量信号重构触电信号,构建基于LSTM网络的触电电流检测模型.240组触电信号研究结果表明:当η1、η2至少一个满足大于1％时,均发生触电,否则无触电事故发生;相比于VMD-BP、VMD-RBF检测模型,VMD-LSTM检测模型提取的触电电流与真实触电电流的相关系数平均值分别提高了6.2％、2.3％,均方根误差平均值分别降低了36.8％、27.1％,提出的方法具有更高的检测精度.研究结果为研发基于生物体触电电流动作的剩余电流保护装置提供了参考.     

基于CNN-GRU的冷水机组传感器偏差故障诊断方法

针对冷水机组传感器偏差故障识别率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控递归单元(Gated Recurrent Unit,GRU)融合网络模型(CNN-GRU)的冷水机组传感器偏差故障诊断方法.该方法利用GRU记忆冷水机组因每个传感器动态响应特性不同造成的其每个传感器不同的时间相关性,克服了CNN在冷水机组传感器偏差故障诊断中仅能提取时间序列实时特征的缺点.首先采用CNN自动提取传感器时间序列的实时特征,然后利用具有长短期记忆能力的GRU实现对冷水机组传感器不同时间相关性的记忆,从而充分利用时间序列中的特征信息对数据进行表征建模,进而有效提升了冷水机组传感器偏差故障识别率.将该方法与CNN、主成分分析和自动编码器方法进行比较,实验结果表明:温度类和压力类传感器的偏差故障识别率分别在85％以上和90％以上;验证样本得到了83％以上的偏差故障识别率,验证了该方法的泛化能力良好;该方法对于同一传感器、故障大小互为相反数的偏差故障的故障识别率均具有良好的对称性;该方法的偏差故障识别率高于其他方法,尤其对于很小的偏差故障的识别率具有更明显的优势.     

温度对Ni-Cr-P/金刚石烧结体组织和性能的影响

以金刚石和Ni-Cr-P预合金粉末作为磨料和合金钎料,采用钎焊工艺制备Ni-Cr-P/金刚石复合烧结体. 研究不同钎焊温度对Ni-Cr-P/金刚石烧结体的界面及磨削性能的影响. 利用差热分析仪（DTA）表征Ni-Cr-P合金的熔化特性,扫描电镜（SEM）观察Ni-Cr-P合金对金刚石的润湿效果及界面结构,XPS分析金刚石表面与合金的成键情况. 结果表明,钎焊温度为940 ℃时,金刚石表面部分碳元素向液态钎料中迁移形成Cr—C键,在金刚石表面生成一层致密的Cr3C2,有效改善了Ni-Cr-P合金对金刚石表面的润湿性. 940 ℃钎焊后金刚石单颗粒抗压强度为36.83 N,钎焊磨头的磨削比为64.2,相比于850 ℃钎焊时分别提高了18.27%和72.58%.     

雾霾条件下不同配比硅橡胶电晕老化特性

为研究不同配比硅橡胶材料在雾霾条件下的电晕老化特性,选择了3类不同配比硅橡胶材料,采用静态接触角、扫描电镜、傅里叶红外光谱等方法对硅橡胶材料进行老化特征测试. 研究结果表明,3类不同配比硅橡胶材料在雾霾条件下的电晕老化特性差异较大,其中硅橡胶主体的质量分数低、氢氧化铝质量分数高的A类材料电晕老化特性相对较优异,表现为表面微观形貌较好,附着物也更少,亲水性基团能够以较快的速度向材料内部迁移,恢复速率最快. 但此类材料憎水性丧失较为严重,同时老化后此类材料中的Si—O—Si基团与Si—CH3基团的特征峰面积相对较大,主链和侧链保存更加完整,化学结构破坏最小.     

基于SAE-OCSVM的伪芯片检测研究

针对传统芯片检测方法存在检测效率低、要求高、适用性差等问题,提出了基于电磁旁路信号和机器学习方法的伪芯片检测框架.首先,在持有正品芯片的基础上通过引入神经网络和多种特征提取方法提取特征向量,并将正样本的指令信号作为模板库;然后,对待测芯片近场电磁信号进行加窗分帧,并对每帧信号进行特征提取;最后,将特征向量输入改进核函数的一类支持向量机进行扫描式匹配,从而达到芯片检测的目的.实验结果表明,该方法能够适用于以次充好重标记类型的伪芯片检测.     

混合扩链剂对聚氨酯弹性体氢键和阻尼性能的影响

针对纯3,3′-二氯-4,4′-二氨基二苯甲烷（MOCA）扩链制备的2,4-甲苯二异氰酸酯（TDI）型聚氨酯（PU）弹性体阻尼性能欠佳的问题,采用MOCA/聚四氢呋喃醚二醇（PTMG）混合扩链剂,通过预聚体法制备不同扩链剂比例的PTMG-TDI型PU弹性体. 分别采用FTIR、DSC、DMA测试发现：随着混合扩链剂中PTMG1000（Mn为1 000）比例增加,PU的氢键化指数降低,软硬段的微观相分离程度下降,硬段微晶的熔融温度和熔融焓随之减小,损耗因子增大. 当MOCA与PTMG1000的摩尔比为85 15时,PU硬度为85 A,拉伸强度、撕裂强度分别为33.1 MPa和70.5 kN/m,与纯MOCA制备的PU相比,硬度下降5 A,力学强度保持在较高值,损耗因子tan δ增加,制备的金属轮毂/PU复合滚轮达到耐久性检测标准,运行噪声降低3 dB.     

基于采样PI的时滞电力系统负荷频率控制

针对不确定性传输时滞、系统参数与负荷扰动,通信带宽约束与计算负担以及风电间歇性功率,引发系统调频性能下降的问题,提出一种考虑信号采样周期与传输时滞的采样PI负荷频率控制（Sampling PI Load Frequency Control,SPI-LFC）方案,并引入指数收敛率来评价系统的快速性. 基于通信时滞采样数据网络,建立含风电的时滞电力系统SPI-LFC模型. 通过构建新的双边闭环Lyapunov泛函,并利用线性矩阵不等式技术,推导系统采样周期与通信时滞稳定裕度,以及指数收敛率相关的稳定准则与SPI控制设计方法. 仿真结果表明,所提方案具有较大的采样周期和通信时滞稳定裕度与较高的指数收敛率;对不确定性系统参数、负荷扰动和风电的间歇性功率也具有较强的鲁棒性.