A separate two-stage pulse tube cooler working at liquid helium temperature

A novel 4 K separate two-stage pulse tube cooler (PTC) was designed and tested. The cooler consists of two separate pulse tube coolers, in which the cold end of the first stage regenerator is thermally connected with the middle part of the second regenerator. Compared to the traditional coupled multi-stage pulse tube cooler, the mutual interference between stages can be significantly eliminated. The lowest refrigeration temperature obtained at the first stage pulse tube was 13.8 K. This is a new record for singlestage PTC. With two compressors and two rotary valves driving mode, the separate two-stage PTC obtained a refrigeration temperature of 2.5K at the second stage. Cooling capacities of 508mW at 4.2K and 15W at 37.5K were achieved simultaneously. A one-compressor and one-rotary valve driving mode has been proposed to further simplify the structure of separate type PTC.     

石墨烯专利技术国际研发态势分析

石墨烯是物理学、化学、材料科学等领域近年来的研究热点之一。因其集优异的电学、力学、光学、化学和热学等性能于一身,石墨烯已经成为一个备受关注、竞争非常激烈的新兴技术领域,近年来全球相关专利申请数量持续快速增长。该文基于DII数据库,利用TDA、Aureka等分析工具,对全球石墨烯相关专利进行了分析,揭示了全球石墨烯相关专利技术的研发和竞争态势。     

模型参数不确定的连续系统自学习定性控制

对模型中含有不确定性因素的非线性系统给出了一种定性控制方法,避免了模糊控制器设计中存在的主观性和模糊规则难以获取等缺点．先将状态进行定性划分,再对每个定性状态根据期望约束利用不精确模型求出控制的参考范围及初值,最后对控制量在线自学习调整．此方法具有模糊控制的控制效果．     

用水深平均雷诺方程模拟有限长直立圆柱绕流

本文用水深平均雷诺方程和水深平均ｋ－ε方程,模拟在浅水宽阔水域中有限长直立式圆柱的绕流．在水深平均后的方程中,由于水深不均匀性所增加的修正源项,改善了控制方程的可解性,保证了在整个计算过程中ｋ和ε值非负．用结构块贴体坐标系方法生成的ＯＣ型网格,为计算提供了良好网格条件．用有限差分法和余量校正法进行离散和计算．本文计算了雷诺数为１２００的圆柱绕流,与Ｎａｇａｔａ的实验结果有很好的一致性．作为尝试,本文还计算了雷诺数为１０５的圆柱绕流,得到了很好的计算结果．     

应用人工神经网络的无功／电压控制新方法

本文利用人工神经网络中的HOPFIELD连续模型(HNN)来求解电力系统中的无功优化问题,对HNN模型作了改进,使其能够处理等式约束和不等式约束,从而使得HNN模型可以应用于求解非线性规划问题。在算法上,和传统的无功优化方法不同,本方法不区分状态变量和控制变量,只以节点电压作为DNN模型能量函数中的自变量。该方法开发了HNN神经网权值矩阵的稀疏性。通过对雅可比矩阵的修正,引入了变压器变比的变化。另外,本文还从理论上分析了HNN模型的能量的性质,探讨了一种修正HNN模型能量函数中参数的方法,从而保证了解的可行性。最后,通过两机系统,IEEE-6节点,IEEE-30节点系统的测试,验证了这两种模型的正确性。     

电子束辐照材料剂量分布的蒙特卡罗计算

采用蒙特卡罗程序EGSnrcMP模拟软件的用户代码DOSXYZnrc模拟计算了能量为4.0MeV在聚苯乙烯材料的三维剂量分布;计算了在2.5~4.0 MeV能量范围内电子在聚苯乙烯材料和水中的剂量深度分布;计算了不同电子束射野大小对剂量分布的影响.计算的结果以绝对剂量的形式给出,误差在1%以内.该程序能够提供优化电子束辐射加工工艺的一种高效实用的理论估算方法.     

一种SAR图像目标识别方法

提出了一种新的合成孔径雷达 (SAR)图像目标检测和识别方法 ,该方法根据SAR图像统计分布特性 ,结合恒虚警检测算法和小波变换提取感兴趣的SAR图像目标特征 ,检测得到目标 ,采用马氏距离从杂波背景中识别该目标。实际SAR图像测试结果表明了该方法的有效性     

基于动态时间规整和长短期记忆的空中交通流量短期预测

空中交通流量短期预测对于精准实施空中交通流量管理具有重要意义。为提高空中交通流量短期预测准确性,充分利用历史运行数据,提出了基于动态时间规整和长短期记忆(dynamic time warping-long short-term memory, DTW-LSTM)的空中交通流量短期预测模型。首先,分析了空中交通流的时空相关性特征,采用DTW算法衡量扇区之间交通流相关性;其次,依据相关性度量结果构建数据集,在不同输入条件下建立LSTM网络预测模型;最后,在不同时空参数组合模型间展开预测性能对比及分析。实验结果表明,相较于不考虑时空相关性的LSTM模型,本模型平均绝对误差(mean absolute error, MAE)降低24.5%,均方根误差(root mean squared error, RMSE)降低31.4%,相较于时空相关性的支持向量回归(support vector regression, SVR)模型,MAE降低36.4%,RMSE降低30.6%。由此可见,通过考虑交通流时空相关性可以有效提升流量短期预测的准确性,为空中交通流预测提供有益参考。     

基于振动特性的铁塔螺栓完全松动检测方法

螺栓是输电铁塔上重要的连接件,由于输电铁塔在运行过程中长期受到外界条件的影响,导致螺栓逐渐松动、输电铁塔刚度下降,严重影响输电铁塔正常运行。针对输电铁塔螺栓连接完全松动故障,提出了一种基于铁塔振动特性的螺栓完全松动快速检测方法,首先利用脉冲激振法实测了输电铁塔螺栓完全松动前后振动信号,分别得到了激振点所在塔材的振动信号,以及通过螺栓相连接的塔材振动信号。然后采用自相关-变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)方法进行振动信号处理,得到了振动信号频谱图。对比频谱图得出结论：当螺栓紧固时,各个塔材为一个整体,产生脉冲激振下的自由振动,在其固有频率处出现峰值;当螺栓完全松动时,激振点所在的塔材为自由振动,依旧在其固有频率处出现峰值,而另一塔材受到激振点所在塔材振动的作用导致其振动性质发生改变,受迫振动成分增加,两塔材振动频谱较为接近。螺栓相连接的两塔材振动频谱的变化特征可作为该螺栓是否完全松动的判断依据,为铁塔局部螺栓松动离线检测提供了一个新的思路和方法。     

基于深度学习的风力发电机组故障预警方法研究综述

风能作为重要的可再生能源,近几十年来,全球风能使用规模迅速增长,陆上和海上风力发电机组发电容量不断增加。由于风力发电机组故障维修成本巨大,因此必须开发有效且可靠的风力发电机组故障预警方法,在风电机组发生故障前进行提前预警,以便降低风电场的运营和维护成本。目前风电机组数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition, SCADA)已经在风电场有了广泛的应用,其中蕴含着大量的潜在数据信息,同时深度学习方法在海量数据挖掘方面有比较明显的优势,因此深度学习方法在风力发电机组故障预警领域的应用潜力巨大。综述了近年来相关深度学习方法在风力发电机组故障预警的研究进展,总结了风电机组故障预警的大体步骤,分析了各个步骤的具体处理方法,对每种技术方法的特点进行整理分析。最后阐述了深度学习在风电机组故障预警领域所面临的挑战,并对今后的研究重点进行了展望。