摘要：整流站采用二极管整流器能够提升远距离大容量海上风电直流送出系统的经济性和可靠性。提出了基于24脉动二极管整流器的海上风电并网系统中交流滤波器的优化配置方法。首先,明确了基于24脉动二极管整流器的海上风电送出系统结构,阐述了24脉动二极管整流器的基本原理。然后,计算了24脉动二极管整流器的无功功率需求,对于24脉动二极管整流器,可以将设计复杂的交流滤波器简化为电容器,通过对有功功率变化范围内不同容量电容器滤波效果进行扫描,提出了综合考虑滤波效果和滤波器容量的交流滤波器无功容量优化方法。最后,在PSCAD/EMTDC中对基于24脉动二极管整流器的海上风电送出测试系统进行了谐波分析和交流滤波器优化设计。

摘要：瞬变电磁探测可查明隧道开挖工作面前方地层岩性变化情况和水文地质特征,保证隧道施工安全,减少因地质灾害或支护不当而导致损失,为隧道动态设计提供必要的地质参数。论文通过对岩溶地区观音岩隧道开挖掌子面进行瞬变电磁探测,查明掌子面大前方范围内岩溶发育程度,查明岩溶裂隙地下水,富存地下水范围,为隧道施工提供技术支撑。

摘要：试验旨在通过体外产气法对用不同食用菌菌糠设计的低成本肉牛日粮配方进行效果评定。试验采用单因素试验设计,以不同种类菌糠全混合日粮(TMR)为发酵底物,设计对照(CON)、香菇、木耳、平菇、元蘑、白玉菇、榆黄蘑、羊肚菌、杏鲍菇处理,通过体外产气法,根据产气量、产气参数、发酵参数和营养物质体外消化率等指标,结合隶属函数进行综合分析。结果表明:①在发酵4~10 h时,CON产气量显著高于其他处理(P0.05)。④除香菇处理和平菇处理外,其他处理可消化有机物(DOM)、有机物降解率(OMD)、代谢能(ME)值均显著低于CON(P<0.05)。⑤在体外发酵24 h时,除香菇处理和平菇处理外,其他各处理营养物质体外消化率均显著低于CON(P<0.05);在体外发酵48 h时,除香菇处理、平菇处理和杏鲍菇处理外,其他各处理营养物质体外消化率均显著低于CON(P<0.05)。综合分析认为,不同种菌糠肉牛日粮的瘤胃发酵参数和降解特性存在一定差异,其中香菇和平菇菌糠具有作为肉牛日粮的潜力。

摘要：高温非平衡问题是高超声速流动中最基本的科学问题之一,而热力学非平衡特性的准确表征是理解高温非平衡问题和高超声速空气动力学的基础,如何准确可靠地表征流场的热力学非平衡特性是解决高超声速飞行器在稀薄流域高温非平衡问题的关键.本文基于相干反斯托克斯拉曼散射基本原理,开发了面向非平衡流场的振转温度反演算法,并在宽温度范围静态环境开展验证.搭建了非平衡等离子体流场相干反斯托克斯拉曼散射测温实验平台并开展实验验证,结果表明微波等离子体处于热力学非平衡状态,并且振动温度和转动温度与微波功率成正比,而热力学非平衡度与微波功率成反比,当微波功率从80W增加至180 W时,等离子体电子数密度增加,中性粒子通过与电子碰撞获得能量使振动温度从(2201±43)K增加至(2452±56)K、转动温度从(382±20)K增加至(535±49)K;而处于振动激发态的分子通过振动-平动弛豫过程(对于N2分子弛豫速率与温度成正比)将部分振动能转化为平动能,导致振动温度与转动温度的差异降低,等离子体热力学非平衡度从0.83降低至0.78.

摘要：针对台风利奇马(1909),分析中国气象局南海台风模式(CMA-TRAMS)和欧洲中期天气预报中心高分辨率模式(HRES)对台风快速增强的业务预报情况,并基于CMA-TRAMS,从水平分辨率、初始场和边界条件、物理参数化方案等角度设计并开展数值敏感性试验。CMA-TRAMS和HRES对“利奇马”增强具有一定预报能力,但对快速增强的速度预报明显低于实况,均不能满足24 h和12 h快速增强标准,可达到6 h快速增强标准。CMA-TRAMS采用3 km分辨率对“利奇马”移动路径和强度变化的预报效果优于9 km分辨率,但未改进快速增强预报效果;采用3 km嵌套9 km的方案,模式对台风快速增强的预报效果明显提升。采用MRF边界层参数化方案对台风路径、强度、快速增强的预报效果总体优于YSU方案。海温参数化结合32层垂直分辨率的初始场和边界条件的方案明显提高了快速增强预报效果,预报快速增强的频次、增强的最大速度更接近实况。分析表明,海温参数化方案使海气温差增大,在短时间内对大气、海洋之间的热量输送和交换有明显影响,海洋向大气输送的感热通量和台风内核区的潜热通量加强使内核更暖湿、气压负倾向增大,是预报效果改进的主要原因。

摘要：多行为推荐(MBR)通常利用多种类型的用户交互行为(例如,浏览、添加购物车和购买)来学习用户对目标行为(即购买)的偏好。受到稀疏监督信号的影响,现有的MBR方法推荐性能欠佳。最近,对比学习从原始数据本身挖掘辅助监督信号取得成功,受此启发提出了一种双视图对比学习引导的方法来增强MBR。首先,利用多行为交互数据来构造2个能同时捕获局部和高阶结构的信息视图;然后,设计2个不同的视图编码器在上述互补视图上学习用户和项目的嵌入表示;最后,通过跨视图协同对比学习与相互监督从而学习到更好的嵌入表示。在2个真实数据集上的实验结果表明,本文方法明显优于基线方法。

摘要：以甲苯为典型VOCs废气分子,考察了不同活性炭样品的碘值、四氯化碳吸附率(CTC值)、总比表面积和微孔比表面积与其动态甲苯平衡吸附容量的关系.结果发现,无论是低浓度还是高浓度的甲苯废气,CTC值均与活性炭的吸附容量呈现较高的线性相关性,相关系数R 2高于0.92,而碘值只在低浓度条件下与活性炭吸附容量相关性较好,这表明CTC值相比碘值是更适合表征活性炭VOCs吸附性能的特征指标.此外,以含氧类VOCs(乙酸乙酯)为吸附质,CTC值也同样显示出与吸附容量优良的相关性.除活性炭外,本文还将上述方法拓展至硅胶、分子筛、碳硅复合材料等其他多孔吸附材料,结果证明CTC值可以用来指代不同多孔吸附材料的VOCs吸附性能,相对误差在30%以内,表明CTC值作为一个吸附特征指标具有良好的普适性.

摘要：针对某公路钢桁架桥工字型横梁腹板加劲肋下方出现纵向开裂问题,基于形状记忆合金(SMA)、蜂窝结构和波折腹板特性给出6种加劲肋方案:(1)横梁为原桥直腹板工字钢形状,有腹板间隙;(2)栓接钢板加固;(3)加劲肋为蜂窝结构,横梁为工字钢直板形状;(4)加劲肋为蜂窝结构,腹板为正弦波纹形状;(5)加劲肋为蜂窝结构,腹板为折线形状;(6)加劲肋下部抵住下翼缘板,不焊接。通过三维有限元数值模拟对不同加劲肋结构形式、有无SMA的蜂窝结构加劲肋腹板面外变形、疲劳应力幅和扭转角进行了比较研究。结果表明:腹板间隙处出现较大应力集中与变形扭转;栓接钢板加固、蜂窝结构加劲肋直腹板的抗面外变形疲劳效应效果显著,应力幅与位移都减少80%以上,蜂窝结构加劲肋直腹板相比于栓接钢板加固在提升抗扭转效应基础上钢材用量节约74.07%;蜂窝结构加劲肋折线腹板形式和加劲肋抵住下翼缘板方案不能有效加强抗扭刚度;使用SMA材料更有利于减少面外变形疲劳效应,最大应力幅减少可达77.86%,最大横向位移减少达到33.33%。综上所述,蜂窝结构加劲肋以更少的成本来增强横梁腹板抗面外变形与抗扭刚度。

摘要：因瓦合金具有极低的热膨胀系数,但较低的力学强度严重制约其在结构材料领域的应用。为进一步提升因瓦合金的强度,借鉴微合金化思想,设计了V-N微合金化因瓦合金。采用维氏硬度计、拉伸试验机、电子背散射衍射(EBSD)、X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)和透射电镜(TEM)等研究了微量V、N对热轧因瓦合金显微组织和力学性能的影响,并分析其作用机理。结果表明:V-N微合金化因瓦合金的热轧组织显著细化,硬度和抗拉强度显著增加;随着N含量增加,其晶粒尺寸进一步细化,且分布更为均匀,抗拉强度进一步增加。V-N微合金化因瓦合金的基体上析出了大量细小、弥散分布的V(C,N)第二相,尺寸约为400 nm,其钉扎晶界和位错。细晶强化、析出强化和位错强化是V-N微合金化因瓦合金力学性能显著提升的主要原因。

摘要：We propose a new consensus model for group decision making(GDM) problems, using an interval type-2 fuzzy environment. In our model, experts are asked to express their preferences using linguistic terms characterized by interval type-2 fuzzy sets(IT2 FSs), because these can provide decision makers with greater freedom to express the vagueness in real-life situations. Consensus and proximity measures based on the arithmetic operations of IT2 FSs are used simultaneously to guide the decision-making process. The majority of previous studies have taken into account only the importance of the experts in the aggregation process, which may give unreasonable results. Thus, we propose a new feedback mechanism that generates different advice strategies for experts according to their levels of importance. In general, experts with a lower level of importance require a larger number of suggestions to change their initial preferences. Finally, we investigate a numerical example and execute comparable models and ours, to demonstrate the performance of our proposed model. The results indicate that the proposed model provides greater insight into the GDM process.