摘要：针对雷电间接效应多重脉冲组电流模拟需求,完成了雷电间接效应多重脉冲组模拟源的设计,采用20个Crowbar电路支路,通过分时放电的方式实现1个脉冲串内多脉冲输出需求,每个支路可以实现最小间隔30 ms的重复频率放电,从而实现3个脉冲串的输出需求。对放电支路的参数进行了详细设计,分析了电容、波尾电路电感、波尾电路电阻参数变化对输出特性的影响。分析了采用并联大电容实现放电电容重复频率快速充电的可行性,完成了装置的初步结构设计并结合装置结构简要分析了电路模拟参数设置的合理性。该装置建成后,可为电子、电气设备等开展测试提供技术支持。

摘要：为了研究船舶主推进柴油机在风浪海况下的加速特性,本文以一艘超大型油轮智能示范船为研究对象,利用模块化方法建立了柴油机、推进系统、船舶三自由度运动和风浪干扰综合模型,分别利用柴油机台架实验和实船试航数据对模型进行了验证。通过模拟不同风级下柴油机的加速过程,计算出不同风级下船舶主推进柴油机的运行极限,揭示风浪对推进系统加速性能的影响规律。研究结果表明:随着风级的增加,柴油机加速过程功率裕度越来越小,且风力为8、9、10级时,安全运行极限为:57.4 r/min&18866 kW、51 r/min&14910 kW、48 r/min&13560 kW;风级大小主要影响加速过程增压器效率,对增压器安全性影响较小。本文研究结果可用于指导船舶航行安全设计。

摘要：针对低磁场相对论磁控管高功率微波器件实验驱动需求,对基于脉冲形成网络(PFN)储能的高功率脉冲产生技术进行了研究。为了使其结构紧凑且具有较好的输出脉冲波形,设计了半环形PFN脉冲形成单元,两个半环形带状PFN与一体化开关、绝缘盘组成圆环形高压脉冲产生模块。PFN脉冲形成单元由13个陶瓷电容与半环形金属电极板构成,多个高压脉冲产生模块同轴层叠,所有开关导通后各模块PFN串联放电,产生快前沿高功率方波脉冲,再通过对触发开关和充电电源的同步控制实现重频工作。采用电磁仿真软件对PFN物理结构进行优化设计,研制的高压脉冲产生模块充电51 kV在负载8.5Ω上输出电压峰值49.6 kV、脉冲半高宽108 ns、脉冲前沿14 ns、平顶(90%~90%) 74 ns,具有较好的方波特性;11个高压脉冲产生模块层叠集成为1个22级紧凑PFN-Marx装置,在充电51 kV的条件下,84Ω负载上获得峰值516 kV的高电压脉冲输出,半高宽104 ns、平顶63 ns、脉冲前沿11 ns,实现了20 Hz连续15 s重频稳定工作,输出波形完全一致。

摘要：以一种黏结型的纤维增强柔性管作为研究对象,基于ABAQUS建立纤维增强柔性管的实体单元模型。根据二维Hashin失效判据判断柔性管失效情况,充分考虑管道内外护套层塑性及纤维增强层复合材料渐进失效,建立纤维增强柔性管的压溃数值模型。将特征值法与弧长法相结合,计算得到了较为精准的纤维增强柔性管临界压溃压力及对应的外压—椭圆度曲线;并对影响柔性管临界压溃压力的几个敏感性参数如椭圆度、纤维缠绕角度、直线度进行分析。研究结果表明椭圆度和直线度偏差的增大及纤维缠绕角度的降低均会使柔性管的临界压溃压力下降,该结果对纤维增强柔性管的设计与使用均具有一定的参考意义。

摘要：极地船舶冰区航行时,冰阻力的准确预报在保障船舶航行安全方面起着重要作用.近年来,机器学习在船舶方面的应用越来越广泛,其中,人工神经网络(ANN)是机器学习领域中一种常用的方法.本文的重点是设计一个用于预报极地船舶冰阻力的ANN模型.参考传统的经验和半经验公式,选择合适的输入特征参数,通过大量的船舶模型试验数据来训练神经网络,搭建径向基(RBF)神经网络模型,并选用遗传算法(GA)进行模型优化.研究表明,基于7个特征参数输入的遗传算法优化径向基(RBF-GA)神经网络模型具有良好的泛化效果,与模型试验和实船试验数据对比,平均误差在8%左右,具有较高的精度,可作为冰阻力预报工具.

摘要：开发性能优良的搅拌器可以提高生化反应器的传质传热效果,降低工业生产成本。计算流体力学(CFD)技术作为强大的数值模拟工具,能为搅拌器的设计提供重要的理论依据,并克服因直接根据传统经验对搅拌器设计而带来的大量人力财力资源耗费的问题。概述了搅拌系统的各类CFD处理方法,并针对国内外利用CFD技术在涡轮式搅拌器、桨式搅拌器、推进式搅拌器和新型搅拌器的开发情况进行了综述。

摘要：水下发球系统具有可利用生产流体发球、不停井发球的优势,在现阶段与未来海洋油气开发具有广阔的应用前景。水下发球管汇结构复杂,存在多处弯管、变径三通,生产流体压力高,而发球工艺操作引起的管汇结构变形与振动情况尚不清晰。采用数值模拟的方法,计算了某水下发球管汇在发球工况中,流固耦合条件下管汇结构的位移、应力分布及振动情况。发现阀门的开关瞬间是压力变化幅度最大的特征时刻,也是引起管道位移、振动情况最严重的特征时刻;明确了管道结构风险位点为管汇结构末端,最大位移约为5.69 mm,主要由X方向贡献,最大等效应力为233.13 MPa,主要集中分布在T型管、弯管内侧处;提出了针对性的优化支撑方案,管汇结构最大位移降低至3.53 mm,低阶模态频率增幅约为1.74%~20.54%,说明管汇结构的安全性得到了提高。研究成果可为水下发球管汇的设计、运行提供理论依据。

摘要：针对可穿戴上肢外骨骼系统在存在外界干扰和模型误差条件下的轨迹跟踪问题,提出了基于有限时间干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制策略。首先,基于有限时间控制理论设计了干扰观测器,对建模误差和外界干扰进行在线估计,实现估计误差在有限时间内收敛到零;在此基础上,设计了非奇异快速终端滑模控制器,实现外骨骼在有限时间内对期望轨迹的准确跟踪。然后,基于李雅普诺夫理论证明了闭环系统的稳定性。最后,仿真结果证明了所提控制策略的收敛速度快、鲁棒性强。

摘要：行人重识别(Re-identification,ReID)的关键挑战之一是提取关键且鲁棒的特征,近年来,Transformer网络不断展现其在该问题上具有强大的特征提取和表达能力。针对传统Transformer网络局部信息获取不如卷积神经网络的问题,提出一个基于ReID的全局滤波池化多关系Transformer(Trans-global filter pooling multi relationship-ReID,TFMR)网络新型框架,解决了Transformer网络局部关系建模不够丰富的问题。多关系(multi relation,MR)网络考虑身体多个部位间的关系,使特征包含局部信息之间的联系,增强特征中行人生理结构的关联。同时设计了全局滤波池化(global filter pooling,GFP)模块,将其嵌入到Transformer网络中,降低图片中噪点的干扰并减少视图变化造成的特征偏差,从而获取人物图像中更清晰的全局特征,提升识别准确率。实验表明,模型在区分行人信息问题上具有高效性,在Market-1501、DukeMTMC-ReID和MSMT17数据集中优于其他模型。

摘要：随着高功率微波源频率的提升,腔体尺寸会随着电磁波波长的缩短而减小,从而导致器件功率容量不足,增大了射频击穿、脉冲缩短的风险。为了提升高频器件的功率容量,提出了一种基于TM03模式的低表面场强V波段同轴渡越时间振荡器,通过引入TM03模式的方式在极高频下拓宽腔体的横向尺寸,从而降低表面场强,提升功率容量。为了激励TM03模式并使之成为器件主要工作模式,计算了束波互作用结构的色散曲线及耦合阻抗,通过腔体设计使TM03模式的相速度与电子速度同步并发生换能,从而获得较低的群速度以及较高的耦合阻抗,最终成功在慢波结构中建立起了TM03模式电磁场。随后的粒子模拟仿真表明,在二极管电压400 kV、电流5 kA的条件下,输出微波功率达440 MW,频率为62.25 GHz,转换效率为22%,最大表面场强为1.6 MV/cm。