摘要：采用正交试验方法对螺栓螺纹滚压工艺参数进行优化,会存在精度差、效率低等问题。同时,通过试验来探究螺纹滚压表面质量与螺栓疲劳寿命之间关系的相关研究较少。针对某型A286高温合金螺纹紧固件难以满足高速列车所需疲劳寿命要求的问题,以高速列车用螺纹紧固件为研究对象,对螺纹滚压工艺参数进行了多目标优化。首先,选取了对螺纹滚压质量具有显著影响的工艺参数(滚丝轮旋转速度、进给速度和滚压精整时间)作为优化目标,选用最大等效应力和最大损伤作为评价指标,设计了正交试验;然后,采用基于Vague模糊集的螺纹滚压工艺参数多目标优化方法,对螺纹滚压工艺参数进行了寻优;最后,通过模糊集优化确定了螺纹滚压最佳工艺参数,并采用仿真试验与疲劳寿命试验的方式,对上述优化结果的准确性进行了验证。实验结果表明:滚丝轮转速16 r/min、滚丝轮进给速度3 mm/s和精整时间1 s为最佳工艺参数;参数优化后,螺栓的疲劳寿命同比提高了9%。研究结果表明:采用Vague模糊集优化螺纹滚压工艺参数的方法是有效的,并且具有一定的优越性,可以为厂家的生产优化提供理论依据。

摘要：平准化度电成本(LCOE)作为评估风电项目综合竞争力的重要经济性指标,其受到风机叶片性能的影响。本篇论文以低风速风机叶片作为研究对象,结合特定风场条件,基于修正叶素动量理论(BEM)分析叶片的结构参数与气动性能,研究低风速风机叶片结构对风电机组全生命周期LCOE的影响,通过模式搜索算法(PS)优化低风速风机叶片结构参数,计算并对比优化前后的风电机组全生命周期LCOE。结果表明,在特定低风速风场条件下,通过优化叶片结构参数可以有效降低风电机组全生命周期的LCOE,优化叶片后风电机组的LCOE降低了6.9%,达到了预期的效果。

摘要：为解决大规模电动汽车单向充电造成的电网冲击和线路负荷过重问题,开展了电动汽车V2G技术在多能互补系统中的应用研究。首先,对比分析了多种典型的多能互补系统拓扑结构的技术优缺点,在基于共交流母线的多能互补系统中应用V2G技术。其次,提出基于虚拟同步机的V2G自主有功-无功控制策略,优化设计虚拟惯量、阻尼系数等关键参数,模拟传统发电机组的机电暂态特性,实现系统自主调压调频,解决光伏发电的间歇性和随机性带来的电网指标波动问题。然后,搭建了典型的多能互补系统,并进行仿真验证。结果表明,基于虚拟同步机的V2G设备能主动跟踪并网点频率、电压变化,及时提供有功、无功功率支撑,有效保障电网运行的稳定性。最后,研制了基于虚拟同步策略的500 kW大功率V2G设备,并在示范项目中成功应用,验证了所提方法的有效性。

摘要：针对一种盖板式分体管廊仓体高,导致其模具结构存在刚强度可能不足、质量过大的问题,对其主体结构静态和动态性能进行了研究。提出以管廊仓体模具结构静态载荷下刚度最大和动态低阶固有频率最大为目标,采用折衷规划法和平均频率法对管廊仓体模具侧模板、内模板结构进行拓扑优化,得到结构单元密度图,找出管廊模具结构的薄弱位置,进而对侧模板、内模板结构进行重新布局,通过建立尺寸参数优化的数学模型,对关键尺寸加强肋和模板厚度参数进行优化。研究结果显示:优化后的管廊仓体模具结构不仅提高了力学性能和抑制振动能力,而且管廊模具进一步轻量化,达到较为理想的优化目标。

摘要：训练舱舱体作为低压模拟设备的结构支撑,其主要破坏形式是由于舱体壁承受的压差载荷,加剧了应力集中部位的疲劳损伤,从而导致结构部分失效。针对负压大型舱体结构的疲劳损伤问题,以企业某型低压舱为原型,创建包括内加强筋、过渡舱在内的几何模型,进行了静力学和动力学分析,确保结构设计的合理性;同时,采用三点雨流法统计并获取对应的循环载荷谱;选择Goodman方程进行平均应力的修正,提高预测的准确性;最后,利用舱体材料的S-N曲线和Corten-Dolan法则,对其结构进行疲劳寿命预测分析,获取了危险单元部位在对应循环载荷作用下的循环次数、疲劳损伤和雨流矩形图。仿真结果表明:疲劳损伤严重部位的损伤值为1.018×10^(-5),局部可循环次数为9.822×10^(4)次,预计可使用寿命达15年左右;由雨流矩形图可知,平均应力主要集中在202.1~281.7 MPa之间,最大应力幅为211.8 MPa,平均应力以拉应力为主。

摘要：针对当前火箭弹闭锁机构闭锁力测试设备工作效率低,自动化水不高,测试所需人力成本高等问题,设计了一台多管火箭弹全系列闭锁装置闭锁力自动测试设备,采用模拟弹自动对准测试平台,自动执行测试,只需一人即可完成整个测试流程,提高了测试效率,降低了人力成本。分别对整机结构、自动测试执行装置、自动对准工作平台进行了设计。最后进行了样机试制,用传统设备测试数据与该设备测试数据对比,样机最大误差是旧设备的2/5左右,最小误差是旧设备的7/10左右,该设备测试的闭锁力数据更稳定,可信度高。

摘要：【目的】为明确我国本土优势蜂种中华蜜蜂Apis cerana cerana Fabricius对白三叶的访花行为和授粉效果。【方法】2021年5月,利用中华蜜蜂为白三叶授粉,采用随机区组设计,共设置了完全授粉、不授粉、初花期授粉、盛花期授粉及末花期授粉5个处理,观察蜜蜂的访花行为和规律,并分析蜜蜂授粉对白三叶产量相关性状的影响。【结果】中华蜜蜂在不同时间段授粉,其访花行为均不相同。中华蜜蜂的单花滞留时间和访花转移次数在初花期的10:00-12:00和末花期的13:00-15:00最多,盛花期则与此相反;其花序采粉、蜜次数和访花速率在初花期的16:00-18:00最高,盛花期和末花期的最大值出现在13:00-15:00。中华蜜蜂访花转移次数、花序采粉、蜜次数和访花速率的值均在盛花期最高,而单花滞留时间、花序访问时间在盛花期最短,且在盛花期与末花期存在显著性的差异(P?0.05)。相关分析结果表明,访花速率与单花停滞时间呈不显著负相关关系(P>0.05),与花序访问时间呈不显著正相关关系(P>0.05)、与花序采粉和蜜次数(P?0.01)呈极显著正相关关系;白三叶产量相关性状中产花密度、种子数以及荚果数在全花期授粉与盛花期最高,分别为(286.67±8.11)个、(4.65±0.20)粒和(66.7±3.93)个;在不授粉的情况下最低,分别为(273.33±5.81)个、(4.21±0.10)粒和(38.00±2.93)个。【结论】中华蜜蜂对白三叶盛花期的访花最活跃;完全授粉和盛花期授粉条件下能较好提高白三叶的花密度、花序花朵数、单序荚果数和种子数。

摘要：针对主流的深度学习网络难以完整分割肺部病灶、区域边界预测模糊的问题,提出一种基于U-Net的多尺度稠密融合网络(MDF-Net)。首先,引入多分支密集跳层连接以捕获多级上下文信息,并在网络末端引入信息加权融合(IWF)模块进行逐级融合,以解决网络中的特征损失问题;其次,设计一种自注意力金字塔模块,使用各金字塔层对特征图进行不同规模的切分处理,并使用自注意力机制计算像素关联度,从而增强局部与全局区域的感染特征显著性;最后,设计一种区别于传统U-Net的上采样模式的上采样残差(UR)模块,多分支的残差结构与通道特征激励使网络能够还原更加丰富的微小病灶特征。在两个公开数据集上的实验结果显示,与UNeXt相比,所提网络的准确度(ACC)分别提升了1.5%和1.4%,平均交并比(MIoU)分别提升了3.9%和1.9%,实验结果验证了MDF-Net具有更好的肺部病灶分割性能。

摘要：为深入了解挥发性有机物(VOCs)的大气化学作用,基于贵阳市2022年5月VOCs离线观测数据,系统性分析VOCs的浓度水平、化学组成、OH活性、NO_(3)活性、O_(3)活性、臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAP)。结果表明,观测期间,VOCs的浓度、OH活性、NO_(3)活性、O_(3)活性、OFP和SOAP平均值分别为71.86±12.86μg/m^(3)、3.52±1.28 s^(-1)、1.65×10^(-3)±1.57×10^(-3) s^(-1)、3.87×10^(-7)±4.31×10^(-7) s^(-1)、36.08±35.44μg/m^(3)和369.41±231.42μg/m^(3),均呈现晚上高白天低的日变化。烷烃是VOCs浓度的主要贡献组分,占比为38.66%,需重点关注丙酮、二氯甲烷、正丁醛、一溴二氯甲烷和氯仿等高浓度物种;OVOCs是OH活性贡献最大的组分,占比为46.50%,烯烃是NO_(3)活性和O_(3)活性主要贡献种类,贡献占比分别为68.07%和97.85%,需重点关注乙烯、丙烯、正丁醛、异戊二烯、丁烯、反-2-丁烯和顺-2-丁烯等活性物种;OVOCs和芳香烃分别是OFP和SOAP主要贡献种类,占比分别为48.18%和78.92%,需重点关注正丁醛、乙烯、乙醛和丁烯等主要的OFP贡献组分,和芳香烃类物种、苯甲醛和正十二烷等主要的SOAP贡献组分。后向轨迹研究发现,为进一步削减贵阳市O_(3)和颗粒物污染,VOCs控制政策应该重点关注贵阳市东部和北部地区。

摘要：目前多数人体姿态估计方法聚焦于提升预测结果的准确性,从而造成了网络参数量大和运算复杂度高等问题。为缓解该矛盾,在高分辨率网络的基础上提出一种融入注意力和密集连接方式的轻量型人体姿态估计网络。重新设计高分辨率网络中的瓶颈模块,从而降低部分网络运算复杂度;改进引入的注意力机制并结合密集连接方式构建了轻量型模块,将其替换高分辨率网络的基础模块,使网络保持一定准确性的同时大幅缩减模型参数量和运算复杂度;利用多分辨率特征和反卷积重新设计网络输出的特征融合方式,最大程度提升模型预测精度。在公开数据集MPII和COCO上的实验结果表明,相比较于高分辨率网络,所提网络模型参数量减少了71.5%,在MPII验证集上,运算复杂度缩小了35.8%,在COCO验证集上,运算复杂度缩小了35.2%,平均准确率提升了0.6个百分点,即网络能在保证检测精度的基础上有效降低网络复杂度。