摘要：现有工程运行数据显示,并网变流器(grid-connected converter,GCC)的动态特性与工作点密切相关。受新能源出力波动、负载投切等外部因素的影响,变流器工作点呈现随机时变特性。因此,分析整个工作区间中所有工作点的系统稳定性具有重要意义。传统阻抗/导纳分析方法可以有效分析GCC运行于特定工作点时的稳定性,但考虑系统所有可能工作点时则需重复分析,工作量大且难度较高。为解决这一难题,提出一种考虑工作点变量的多元建模方法。将工作点变量引入导纳模型,通过控制环路重构,建立GCC的多变量单输入单输出(single input single output,SISO)模型。所提模型直接包含工作点变量,因此可以有效分析变流器全工作区间动态特性。此外,综合考虑变流器最大传输限制和动态特性,提出一种基于安全运行域的稳定性分析方法,以实现多维工作区间中系统稳定性的直观表征。仿真和实验验证了所提多变量SISO模型和基于安全运行域的分析方法的正确性。所提模型和方法在分析电力电子装置运行极限、指导变流器设计和辅助功率器件发挥极限性能等工程场景中具有广泛应用潜力。

摘要：基于体积不变定律和金属连轧秒流量相等原则计算了孔型设计中的相关参数,以50 mm×50 mm×6 mm的方管为研究目标,基于拓扑映射原理对孔型参数进行设计计算;根据辊花图建立了辊弯成形有限元模型,分析不同工艺参数对增厚系数的影响,基于响应面法建立了角部增厚的回归模型;结合国标GB/T6728-2002和角部充满度考虑,采用不同优化算法对回归模型进行优化,将优化方案的仿真结果与原方案进行对比;以优化方案作为初始参数进行辊弯成形试验,将优化方案的仿真结果与试验结果进行对比.结果表明:孔型设计的仿真结果与设计结果在角部存在一定误差;角部的欠充满状态可以采用增加圆管管径的方式进行补偿,但同时会引起壁厚的增加;虚拟仿真数据能够用于回归模型的建立,优化方案的仿真结果与回归模型的预测结果误差较小,验证了回归模型的可靠性;优化方案的仿真结果使得角部充满度较原方案更高,验证了优化结果的有效性;优化结果与试验结果误差小于10%,验证了有限元模型的准确性.

摘要：混凝土结构损伤的早期预警与精准量化是土木工程结构健康监测领域的热点。提出了一种基于嵌入式传感技术的混凝土结构概率损伤成像方法,通过对混凝土材料中骨料、砂浆基体以及界面过渡区的二维细观有限元建模,揭示了探测应力波在不均匀性混凝土材料及损伤界面的传播机制。结合传感器阵列的损伤可视化机理,设计了一种嵌入式压电传感器阵列模块,为精准量化混凝土损伤,结合概率损伤成像方法,通过基线相减法和希尔伯特变换从探测信号中提取损伤散射波的传播时间信息,引入累积分布函数,实现对混凝土损伤区域的可视化重构。试验结果表明,嵌入式传感模块可实现对混凝土结构的三维损伤成像,且识别出损伤中心位置与真实损伤中心位置在二维投影面上的误差为1.0 cm,验证了该方法对混凝土损伤感知的有效性与准确性。相比于现有嵌入式稀疏分布传感器,多传感单元集成的阵列模块可明显提升对混凝土局部损伤的探知能力,同时降低传感器系统在服役期的运维成本。

摘要：煤矿深部围岩高应力与低强度之间的矛盾是诱发巷道大变形破坏的主要原因。为探究煤矿深部软弱围岩钻孔卸压技术,分析深部岩体开挖引起的扰动应力场演化分区特征,揭示高应力软岩巷道钻孔卸压机制,研究卸压钻孔群的合理设计方法,提出平行布置、扇形布置和管棚式布置3种卸压钻孔排布方法,并对比分析各方法的优缺点。最后,选择在顾桥煤矿近千米深井软岩巷道进行了应用试验,在卸压试验段选用扇形布孔方式共施工96个卸压钻孔。巷道表面位移监测结果表明:与非卸压区临近相似地质条件巷道相比,卸压试验段围岩两帮变形量降低约35.71%,顶板下沉量降低约33.43%,底鼓量下降约35.84%。与非卸压区测点对比,巷道同侧12 m深度处的应力释放率约为18.5%。研究表明:合理的钻孔卸压方式能有效降低集中应力,利于巷道稳定控制和大变形灾害的防控,可作为深部高应力软弱围岩大变形灾害防控的辅助手段。

摘要：目的探究工艺参数对6061铝合金滚压件超精密车削性能的影响,对工件超精密车削加工表面粗糙度和表面光学反射率进行协同优化研究。方法首先,对6061铝合金材料表面进行单向超声振动滚压以提高工件表面质量。其次,设计了四因素四水平的超精密车削正交试验,研究了切削工艺参数(主轴转速、进给速度、背吃刀量、刀尖半径)对6061铝合金滚压件表面粗糙度及表面光学反射率的影响规律。最后,采用灰色关联分析方法,将多个工艺目标参数优化问题转化为单目标的灰色关联度优化问题,通过超精密车削试验对优化结果进行验证。结果主轴转速对表面粗糙度Ra和Sa的影响最显著,其次是刀尖半径和背吃刀量,进给速度的影响最小;工艺参数对可见光波段和中红外光波段反射率的影响程度与表面粗糙度一致,各参数按对近红外光波段反射率影响程度由大到小的顺序依次为背吃刀量、刀尖半径、进给速度、主轴转速;通过灰色关联分析获得优化工艺参数组合为主轴转速3000 r/min、进给速度10 mm/min、背吃刀量5μm、刀尖半径0.5 mm,此时对应的表面粗糙度R_(a)和S_(a)分别为2.162 nm和7.855 nm,可见光、近红外光、中红外光波段反射率分别为88.892%、88.893%、97.788%。结论通过优化结果能够有效降低表面粗糙度、提升表面光学反射率,对制造高水平金属反射镜具有十分重要的现实意义和研究价值。

摘要：微生物诱导碳酸钙沉积(MICP)技术是一种基于生物矿化作用的新型土体加固和修复技术。由于生物反应过程复杂,结晶影响因素多,MICP矿化机理目前还不明确。MICP微流控系统能够对微细尺度下的微生物矿化沉积规律进行可视化研究,但观测晶体生长尺度仍较大。设计了一种液滴微流控芯片,通过调控不相溶两相流体的流速,生成了直径约450μm的扁球体弹状流液滴作为MICP微反应器,从而搭建了精度更高的微生物矿化液滴微流控芯片系统。通过该系统观测表明:碳酸钙结晶点周围的细菌分布均无变化,随着反应进行,晶体尺寸逐渐扩大,形貌不变;在晶体生长过程中,部分细菌吸附到晶体表面,但晶体周围无明显的细菌聚集现象。此外,采用扫描电镜进一步观测到碳酸钙表面细菌吸附部位存在孔洞。液滴微流控芯片系统为微生物矿化提供了一个精细的微米尺度反应器,为探究MICP成核机理提供了一种有效的分析方法。

摘要：针对现有大田精准施药系统主要以药量变量控制为主,缺乏农药喷施作业数据远程监测与溯源管理等问题,本文设计了基于农药喷施溯源的精准变量喷药监控系统,可实现农药精准变量喷施,作业地块、作业时间、作业面积、农药种类与配比、喷施药量、喷雾压力、实时流量和作业速度等信息的在线监测、实时显示和溯源管理。基于该系统分别开展了施药量计算精度、作业面积计算精度、物联网数据传输稳定性、变量调控系统动态响应、变量调控精度和农药喷施均匀性等试验。试验结果表明,北斗定位测速最大误差为1.33%,平均误差为0.82%,施药量计算误差为1.73%,作业面积计算误差为2.61%,数据丢失率为3.51%;速度连续变化下系统稳定调节时间为4~5 s;不同设定施药量和作业速度下,变量调控精度误差为2.45%;雾滴沉积点密度大于20滴/cm^(2)下,在喷雾机行走和喷雾方向上的喷雾覆盖率变异系数均小于10%,满足精准变量作业要求。本研究可在实现药量变量调控下对农药喷施数据进行溯源管理,为后续开展大田作物农药残留风险评估提供支撑。

摘要：有效的管线接口抗震措施是优化城市供水管网抗震性能和震后功能恢复能力的关键。为此,基于机械自锚设计和自变形补偿等思想,提出一种球墨铸铁管道新型自锚式抗震接口。开展普通承插式接口和新型抗震接口的轴向拉伸拟静力试验及抗震接口精细化三维有限元数值模拟,研究新型管道接口的抗拉承载能力、初始抗拉刚度、抗变形能力和极限破坏状态等力学特性。结果表明:0.2 MPa以内的水压变幅对普通承插式接口的轴向力学性能和破坏方式的影响不大,接口初始漏水至功能失效状态的过渡变形约为2.5 mm;新型自锚式抗震接口具备良好的承载能力和抵抗大变形能力,其抗拉力学性能曲线分为3个阶段,即胶圈受力阶段、卡环受力阶段和卡环失效破坏,其中,在卡环变形量为9 mm左右时,达到峰值承载力330 kN左右。

摘要：当前对于火星进入、下降与着陆过程(entry,descent and landing,EDL)气动环境认知不足,任务风险高。在EDL系统上搭载传感仪器进行飞行数据测量,重建火星大气和气动热环境,并开展充分全面的地面验证是验证科学设计工具和降低未来火星EDL任务风险的有效途径,对任务成功与否至关重要。本文首先回顾了人类火星探测任务的发展历程,明确设置热防护传感系统的必要性;然后系统总结了美国两次火星着陆任务MSL、Mars 2020,欧洲ExoMars2016任务和中国天问一号任务所搭载的EDL热防护传感系统的体系构成,以及为满足任务要求,如何进行仪器选择与布局;归纳了4次任务飞行数据的重建方法、关键技术和结果结论;最后给出了EDL热防护传感系统总结的经验、面临的技术难题和未来发展建议。

摘要：营运车辆驾驶人因其职业特殊性,驾驶过程中易产生分心驾驶行为从而引发重大交通事故。为提高营运车辆驾驶人分心驾驶行为的检测准确性和泛化性,提出一种基于改进MobileViT网络的驾驶人分心行为检测方法。首先,基于自然驾驶实车试验,构建包含安全驾驶、使用手机、喝水、整理仪容和与副驾驶交谈5类行为的营运车辆驾驶人分心行为数据集。其次,将注意力机制引入轻量型MobileViT网络,通过选择有效的网络主干MobileViT、注意力模块CA、网络嵌入位置从而设计出最优分类模型MobileViT-CA。研究结果表明:所提出的MobileViT-CA分类模型可以有效提升分类网络的性能,在正常光照条件下的营运车辆驾驶人分心行为数据集和State Farm数据集上分别达到了96.57%和99.89%的准确率,且模型具有体积小、检测精度高的优势,有较高的可靠性和泛化能力。