炼油厂催化重整全流程的建模和动态仿真

以某炼油厂的催化重整整置为对象，研制开发了国内第一套仿集散型催化重整全流程仿真培训系统。采用集总的方法建立了重整反应器的动态数学模型，同时考虑了催化剂的活性因素，使模型适用于不同催化剂和催化剂的不同时期。该系统已成功地应用于该厂开工前的培训。     

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．     

土茯苓种苗质量分级标准研究

探究土茯苓(Smilax glabra)种苗质量分级标准,为土茯苓人工种植规范化发展奠定基础。本研究随机选取50株土茯苓种苗进行调查,首先应用相关分析确定苗木分级指标,然后通过逐步聚类分析法修正分级,最终计算出土茯苓种苗的苗木分级标准。结果表明,根数和球茎数为土茯苓种苗的质量分级指标。土茯苓种苗分级标准为Ⅰ级种苗：根数≥37.4,球茎数≥6.8;Ⅱ级种苗：28.3≤根数<37.4,4.2≤球茎数<6.8;Ⅲ级种苗：根数<28.3或球茎数<4.2。所抽取的土茯苓样苗中,Ⅰ、Ⅱ级种苗(合格苗)分别占34%和20%,Ⅲ级种苗(不合格苗)占46%。本研究通过逐步聚类分析法制定的土茯苓种苗质量分级标准结果可靠,说明此方法可行,能为土茯苓人工种植繁育研究以及生产优质的土茯苓种苗提供理论资料。     

鄂尔多斯盆地长7储层致密油水平井CO2补充能量与吞吐参数优化

长7储层是鄂尔多斯盆地主要的致密区块,近一半的致密油分布其中。针对长7储层开采渗透率低、开采难度大、依靠弹性开采产能较低、能量衰竭较快等问题,通过数值模拟的方法,构建水平井分段压裂数值模拟模型,首先对比不同吞吐方式对油田产能的影响,优选出CO₂吞吐为首选的补充能量方式。其次对井网形式、井网参数及吞吐参数进行优化研究。最终优选出合适的吞吐方案,达到提高生产效率的目的。结果表明,该储层的最优注采吞吐参数为：周期注入量为2 673 t、注入压力为21 MPa、注入速度为90 t/d、焖井时间为10 d。研究对鄂尔多斯盆地长7储层提高采收率具有一定的参考意义。     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

基于传动链仿真的发电机智能反演优化设计

提出了一种针对运行在传动链系统中的发电机智能反演优化设计方法,并以一台运行在传动链系统中的15 kW永磁同步发电机为研究对象,针对其运行效率对发电机的设计参数进行优化.首先,在充分考虑变流器侧对整个传动链系统的影响下,建立了面向传动链系统的协同仿真建模平台,验证了传动链的电磁设计参数与协同仿真计算平台的正确性;其次,通过方差分析从发电机的8个设计参数中选定6个敏感参数,并在选定优化变量后提出了一种基于遗传算法优化的拉丁超立方抽样方案,该抽样方案可以兼顾样本空间均匀分布与各变量维度投影的均匀性;然后,通过基于高斯随机过程的智能反演优化设计模型结合基于范围选择的多目标优化算法,获得发电机的效率与最大额定输出转矩的Pareto前沿,并针对优化后的齿槽参数进行绕组设计,结果显示优化后的效率为96.2%,对比其原始设计方案,发电机电磁损耗降低了16.8%,效率提高了0.6%; 最后,通过实验验证了仿真平台的准确性,进一步说明了样本数据与优化设计的有效性.所提设计方法可针对不同规格的大型传动链系统展开优化设计,其优化方法具有一定的普适性,可用于我国海上大型传动链系统的一体化精确仿真计算与流程化优化设计.     

液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制

针对在风速、同步发电机负载变化情况下,液压蓄能式风力机组并网转速控制问题,提出一种新型并网转速控制方法——解耦广义预测优化控制方法（Decoupled Generalized Predictive Optimization Control, DGPOC）.首先,DGPOC利用基于广义预测的前馈解耦方法解除变量马达摆角和蓄能器比例阀开度之间的耦合关系,进而调节蓄能器比例阀,依靠蓄能器吸收波动流量,同步调节变量马达摆角实现恒转速控制,解决因风速、同步发电机负载变化引起的变量马达转速波动问题; 其次,将蓄能器比例阀的能量损耗作为性能约束项,加入到优化目标函数中,求取最优控制量,从而提高液压蓄能式风力机组风能利用率; 最后,利用建立的MATLAB-AMESim联合仿真实验平台验证DGPOC方法的有效性.实验结果表明： DGPOC方法不仅可以实现变量马达摆角和蓄能器比例阀开度两个变量的解耦,提升变量马达转速控制的快速性及鲁棒性,而且能够降低系统的能量损耗.     

关于3维Navier－Stokes方程解的整体正则性研究

本文对３维Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程解的整体正则性进行了研究,得到了解在一些更弱的范数意义下的“小初值”正则性结果。     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

零维液态金属快速凝固过程的热力学和动力学

分析了零维液态金属快速凝固过程中的热流规律,计算了零维数滴在真空条件下的冷却速度,并建立了零维液滴单晶形核的过冷度方程,结果表明,零维液滴的凝固过程由形核前所达到的过冷和系统向环境 散热共同控制,零维液滴在真空条件下的冷却速度在１０＾５～１０＾８Ｋ／ｓ之间。