摘要：热管堆具有结构简单、布局紧凑、固有安全性高的特点,是无人潜航器的理想堆型之一。针对采用热管堆的新型兆瓦级高效紧凑核动力装置,设计了一种利用自然循环冷却热管绝热段的非能动余热排出系统。使用计算流体力学方法对不同几何参数的余排系统的排热能力进行模拟分析,使其保守满足最大余排功率的需求。结果表明:热管管束周围设计围板导流有利于降低流体最高温度,围板进出口宽度几乎不影响换热能力,而延长围板下部不利于自然循环;3.5兆瓦热管堆的应急冷却舱轴向长度为160 mm时可以保守满足最大余排功率,并在5~25℃的环境温度下均可正常工作。

摘要：为研究兆瓦级高效紧凑型核动力系统的运行特性,使用自主开发的热管堆瞬态分析程序TAPIRS(Transient Analysis code for heat Pipe and AMTEC power conversion space Reactor power System)和超临界二氧化碳布雷顿循环的瞬态分析程序SCTRAN/CO_(2)(Super Critical reactors Transient Analysis code/Carbon Dioxide)的耦合程序对其反应性、负荷、冷却水温度和流量等扰动进行了开环动态响应分析,并据此进行了控制系统设计。在此基础上,对线性变负荷、阶梯式变负荷以及甩负荷这三种变负荷运行工况进行了计算分析。结果表明:该核动力系统的转速对扰动的变化较为敏感,需要加以控制;低负荷下旁通会使压缩机流量上升,需对压缩机流量加以控制;系统在控制方案下能以6%FP(Full Power)·min^(−1)的速度实现0%~100%的负荷变动,且可以在任意负荷水平下运行;甩负荷下系统的波动时间变长,但是仍可达到新的稳态进行工作,且各参数处于安全范围内。本研究可为新型核动力系统的概念设计提供参考。

摘要：受到冗余的、非结构化的大数据影响,高压电缆通道大数据监测精准度较低,为了解决该问题,提出了基于粒子群算法的高压电缆通道大数据监测系统设计。通过CAN现场总线进行嵌入式上位机人机交互,在LPC2292型号监测控制器中添加一片NOR型Flash,实现系统复位;引入提取粒子群算法,滤除异常大数据,找到最优解,避免受到冗余数据影响,进而计算高压电缆通道正常数据量,完成高压电缆通道大数据监测系统设计。由实验结果可知,该系统监测精度最低为0.96,最高为0.98,具有精准监测结果。

摘要：本文针对传统生产线融入新的规划设计工艺,解决柔性化生产传统燃油车与新能源车型共线生产的机械化承载问题。动力电池合装站方案与动力电池合装线方案,均可满足传统产线融入新能源产品动力电池合装需求。

摘要：纳米级金属薄膜能够作为热释电探测器红外吸收薄膜在14~16μm波段范围内有效应用已经得到证明.通过调节沉积在LT(钽酸锂)晶体材料上的纳米级镍铬(NiCr)薄膜的厚度和表面特征来改善纳米金属薄膜红外吸收特性.通过调节晶体材料的厚度,改变抗反射腔的深度,从而调节吸收波长.为进一步加强红外吸收,应用化学腐蚀,生成粗糙的纳米级薄膜表面结构,从而极大程度上增加吸收表面积.通过将这两种方法结合,可以明显增强指定波段的红外吸收,且其制造过程完全兼容,易于实现.可控的吸收性能的实验结果与仿真和设计情况相符合.

摘要：利用光学显微镜、扫描电镜、透射电镜、X射线衍射、硬度和拉伸实验研究Sn添加对钨极氩弧焊接Mg-6Al-0.3Mn(质量分数,%)(AM60)合金板材的显微组织和力学性能的影响。结果表明:向AM60镁合金中添加1%(质量分数)的Sn后,即Mg-6Al-1Sn-0.3Mn(ATM610),其焊缝的硬度和接头效率均提高。ATM610镁合金焊缝抗拉强度达到母材的96.8%,且断裂位置也由热影响区转移至熔合区。焊接性能的改善主要源于合金中Mg2Sn有效阻碍热影响区晶粒的长大而形成的细小显微组织。在AM60镁合金中添加1%的Sn可改善其力学性能。

摘要：2022年4月14日,在新疆乌鲁木齐米东区卧龙岗水库(44°11′N,87°38′E,海拔476 m)拍摄到1只头顶羽毛艳丽、尾羽向下弯曲的野鸭(图1),混群于红头潜鸭(Aythya ferina)、赤膀鸭(Mareca strepera)和白眉鸭(Spatulaquer quedula)中。该鸟头部羽毛具金属绿色光泽,尾羽长且下垂呈镰刀状。经查阅相关图鉴(约翰·马敬能等2000,赵欣如2018,刘阳等2021),鉴定为罗纹鸭(Mareca falcata)雄性个体。罗纹鸭繁殖于西伯利亚东部、蒙古及我国东北等地,冬季迁徙至日本、朝鲜半岛、中南半岛以及我国东部越冬(赵正阶2001,郑光美2017)。近年在西北地区甘肃兰州、庆阳,宁夏银川、吴中,青海西宁、海南州、海西州等地有多笔记录(马涛等2019,中国观鸟记录中心2022)。

摘要：铁路侵限异物的自动检测是未来实现铁路智能化的重要组成部分。由于随机的侵限行为可能导致严重的行车后果,研究可以实现连续检测列车运行前方区域状况的技术,是保障列车出行安全的现实需求。针对传统侵限异物检测方法检测类别单一和时效性差的不足,提出一种基于YOLO v4检测网络的侵限异物检测模型。在锚框(anchor)的选择上,通过对K-means算法聚类中心的选取方法进行改进,用欧式距离度量替换随机选择的方法,从而获得更具代表的anchor尺寸;在YOLO v4网络的基础上,通过在骨干网络和特征融合网络之间加入压缩和激励模块,在不增加检测时间的同时提升了检测效果;在侵限检测模型的训练方面,使用公共数据集和自制异物侵限数据联合训练的方式提高了模型的泛化能力。在侵限异物测试集上对训练好的模型进行测试,结果表明:该方法对常见异物的平均检测精度达到90.2%,检测速度为53 fps,与Faster R-CNN相比检测精度相差较少的情况下,检测精度有大幅提升。改进的检测模型达到了预期设计目标,可以为铁路侵限异物检测智能化的研究提供参考。

摘要：最佳估算加不确定性(BEPU)分析是IAEA推荐用于核电厂事故安全分析的方法,该方法中一个关键步骤为评估输入参数对目标输出的影响大小,即定量敏感性分析。传统BEPU分析中常使用基于线性或单调假设的局部敏感性分析方法,其难以适用于复杂的核反应堆系统,而全局敏感性分析则由于计算成本过高而难以在实际工程中应用。本研究中针对矩独立全局敏感性分析方法开展了优化研究,使用高阶模型表示、高斯求积公式等方法降低矩独立敏感性度量的计算成本,得到了一种高效的敏感性分析方法。使用了多个例题对优化方法的可靠性进行了验证,并将其应用于LOFT(loss-of-fluid test)大破口事故的敏感性分析。结果表明,该高效敏感性分析方法能准确识别核反应堆事故工况中的重要参数,并能对参数重要度进行定量排序。

摘要：最佳估算加不确定性(BEPU)方法被国际原子能机构(IAEA)推荐用于核电厂安全分析,目前已成为核电厂执照申请的主流方法。典型BEPU方法依赖于最佳估算程序将输入参数的不确定性传播至输出,而程序本构模型的不确定性则往往没有得到适当考虑。本研究提出了一种结构化方法用于评价程序本构模型的不确定性,基于该方法对本构模型按照特征进行分类,针对不同模型类型采用不同评价方法。本研究使用的模型评价方法包括前向方法中的非参数曲线估计法以及反向方法中的贝叶斯校准法和覆盖率校准法,此外还包含替代模型的构建方法。使用该结构化方法量化了失水事故中重要模型的不确定性,并将量化的模型不确定性通过抽样计算传播至包壳峰值温度。结果表明,抽样计算值和实验值均小于保守计算值,考虑了模型不确定性后的传播计算结果能够很好地包络实验值,且考虑模型不确定性后能够有效增加安全裕量。