基于深度卷积网络的裂纹转子耦合故障检测方法

针对传统裂纹转子故障检测方法精度低、适应能力差、严重依赖人工经验的缺点,提出了一种基于深度卷积神经网络的耦合故障检测方法,实现对转子多种耦合故障的自动端到端检测;结合准确的裂纹转子数值模型对方法进行验证,在算例中同时考虑了裂纹位置、裂纹深度和不平衡量3种故障检测任务,检测精度分别为0.899、0.923、0.997,显著高于其它机器学习方法。同时讨论了转速工况和学习样本对神经网络检测性能的影响。建立的方法摆脱了传统机理方法对信号处理技巧的依赖,可以实现可测振动信号到多种故障特征的直接映射,同时检测精度高,具备自动适应变工况的能力。

TEOS对固相法制备Nd:YAG透明陶瓷的影响

以Al2O3、Y2O3、Nd2O3为原料,TEOS为烧结助剂,采用固相法球磨20 h混合均匀。所得粉料经1700℃烧结5 h,成功获得具有一定光学透过率的1at%Nd:YAG陶瓷。本文通过改变TEOS含量的掺入,主要研究了TEOS对Nd:YAG陶瓷孔隙率、相对密度、晶粒大小的影响。研究表明:TEOS在烧结过程中容易形成液相,为Nd:YAG陶瓷的烧结提供液相烧结环境。随着TEOS含量的增加,烧结体的气孔越来越少,相对密度明显增大。但是,当TEOS的含量超过一定量时,容易在晶界处析出第二相,严重影响陶瓷的性能。

干摩擦阻尼叶片的高保真有限元模型振动特性研究

研究考虑干摩擦效应的整圈阻尼叶片高保真有限元模型振动特性:首先建立透平机械叶盘结构在周期激振力下的多谐波有限元方程,利用固定界面模态综合法降低整圈叶盘结构的有限元方程自由度,并给出求解多谐波平衡法中非线性方程的步骤;最后以某透平叶片的高保真有限元模型作为算例,验证算法的高效性和准确性:采用多谐波平衡法在保证计算精度(最大误差1.36%)的同时大幅降低计算耗时(由12小时降至2小时);进一步分析了阻尼器的干摩擦效应对叶片的非线性振动特性的影响,为叶片阻尼结构的减振设计提供依据。

基于长短期记忆网络的阀门升程-功率预测

汽轮机调节阀门升程与通过阀门的蒸汽流量的对应关系,是调节机组输出功率的主要依据,但汽轮机阀门由于长期受主蒸汽冲刷,受机组通流结构的老化、变形、改造等影响,其实际流量特性曲线在使用过程中容易偏离设计值,从而严重影响机组运行的经济性以及安全性。针对这个问题,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的阀门升程-功率预测方法,利用调节阀门升程指令直接预测汽轮机机组的输出功率。该方法具有学习速度快、精度高以及自适应的特点,无需人为干预。电厂实际运行数据验证结果显示:对某电厂半年的运行数据进行学习,需要9h,预测430天误差平均值为0.49%。同时训练的神经网络模型较小,可以迁移到电厂现场的小型计算机上进行控制。该方法具有较高的工程实用价值。

新能源形势下的“智慧汽轮机”及其研究进展

将信息技术的最新成果应用于汽轮机设计、制造和运维等各环节有助于满足新的能源形势下对汽轮机高效、灵活发电的需求。论文提出"智慧汽轮机"的概念,说明其架构、特点以及全寿命周期解决方案,介绍以机器学习和深度学习为代表的人工智能算法在"智慧汽轮机"通流设计、控制策略、故障预测、知识迁移等方面的应用,总结"智慧汽轮机"发展亟待解决的6个关键问题,为发展"智慧汽轮机"提供了思路和具体的示例。

改进的共沉淀法制备YAG纳米粉体及透明陶瓷

采用改进的共沉淀法制备YAG透明陶瓷,研究了沉淀剂与金属盐溶液的摩尔比对粉体合成的影响以及成型压力对陶瓷烧结的影响。利用X射线衍射仪和场发射电子显微镜对实验样品进行表征。结果表明:当沉淀剂与金属盐溶液的摩尔比为NH4HCO3/([Al3+]+[Y3+])=8,使用改进的共沉淀法在1000℃煅烧2 h制备出平均粒径约为65 nm的YAG纳米粉体。以此YAG粉体为原料,TEOS为烧结助剂,经100 MPa成型后,在1750℃下真空烧结15 h获得透明陶瓷。

居民区家鼠鼠情调查报告

居民区家鼠鼠情调查报告王肇军，刘天源，傅文彬我市居民区平房占一定比例，家鼠栖息场所较多，故本项调查在平房居民区进行。虽然１９８６年大面积灭鼠后家鼠密度一段时期维持在低水平，但家鼠的繁殖力非常惊人。为巩固灭鼠成果，对近两年居民区家鼠动态及分布进行了调查...

基于卷积神经网络的汽轮机转子不平衡与不对中故障检测方法研究

汽轮机是电力产业重要的能源转换设备,结合信息化技术的汽轮机故障检测方法是实现智慧运维的重要手段。针对传统故障检测方法精度低、适应性差、严重依赖人工经验的缺点,提出一种基于深度卷积神经网络的汽轮机转子故障检测方法,实现对汽轮机转子故障端到端的检测;同时建立故障转子数值模型对方法进行评估,实现转子不平衡、平行不对中和角度不对中3种单一简单故障的分类以及3种故障的位置和程度的多任务协同检测,讨论信噪比和通道数对神经网络检测性能的影响。故障类型的检测精度为100%,位置和程度的平均检测精度不低于96.47%。文中提出的方法可以实现多测点振动信号到故障特征的直接映射,摆脱了传统方法对人工经验和信号处理技巧的依赖,具有准确、鲁棒性高的特点。

以数字经济赋能乡村振兴的内在机理、现实梗阻与路径导引

我国农村工作已开启全面推进乡村振兴的历史新篇章,数字经济与我国经济社会高质量发展存在高度契合性,成为加速推进乡村振兴战略的主抓手。数字经济在实现产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕等方面具有独特优势。但赋能过程中还存在数字基础设施支撑度欠缺、数字化人才整合度不足、数字技术延展度较弱等诸多现实梗阻,以致数字经济的助力效应倍受制约。基于此,要努力化解制约乡村振兴落实的多重困境,要以完善数字基础设施建设为出发点、以激活乡村数字化人才“引擎”为着力点、以拓展数字技术应用领域为切入点,充分把握数字经济发展的新历史境遇,推动数字经济赋能乡村振兴战略的有效实施。

基于Gauss过程回归的超临界二氧化碳透平设计-优化方法

针对传统超临界二氧化碳(S-CO2)透平设计方法精准度差、设计及优化周期长的问题,基于一元流动理论建立了快速的S-CO2向心透平热力设计方法,结合高精度的三维气动分析方法,提出了一种基于Gauss过程回归的设计-优化方法,利用热力设计以及Gauss过程回归预估透平气动设计的真实效率,并在模拟退火过程中检验设计结果的有效性,通过S-CO2透平的设计及优化算例证明了该方法的高效性。结果表明:透平等熵效率从初始设计方案的83.68%提升至最优设计方案的91.20%,对于传统的气动设计及模拟退火方法需要120次的气动分析,而该方法仅需24次气动分析,大幅缩短了设计-优化时间,具有较高的工程实用价值。

基于组合优化的非谐调阻尼叶片减振方法研究

阻尼叶片在非谐调扰动下产生振动局部化,严重威胁透平机组的运行安全。提出了一种基于蚁群算法的非谐调阻尼叶片组合优化减振方法,该方法可显著降低叶片振动应力。首先,对某透平阻尼叶片建立数值分析模型,获得在随机非谐调排布下的振动局部化特性,得到振动应力分布。然后,取整圈叶片的最大Von-Mises应力作为优化目标,采用组合优化方法对振动应力进行优化。结果表明,优化后振动应力降低了22.1%,应力幅值曲线接近谐调排布结果,证明了所提出的组合优化方法高效可靠。

透平机械整圈自由叶片的随机失谐振动特性研究

首先建立了失谐叶片-轮盘的数学模型,以模态综合法为基础给出了失谐叶片-轮盘的模态问题计算方法;并利用某压气机叶片-轮盘对该方法进行了验证。与ANSYS软件对比,前300阶固有频率最大偏差为0.62%,在计算区间的位移响应最大偏差为3.45%。然后研究了标准差为0.01的随机失谐现象,最大位移幅值响应曲线的带宽从谐调时的2Hz左右扩展为10Hz左右,振动出现了明显的局部化现象,表明失谐容易使叶片过早出现高周疲劳,严重影响了叶片的安全性。本研究获得的随机失谐自由叶片振动特性分析结论,可以为整圈叶片在实际气流激振力作用下的振动安全性考核提供参考。

溶胶凝胶法制备超细二氧化硅粉体

以正硅酸四乙酯为前驱物,采用溶胶凝胶法制备超细SiO2粉体。通过控制pH值和温度等因素,分析其对成胶时间、成胶状态及SiO2粉体品质的影响。通过激光粒度分析仪等对最终产物进行分析与表征。

青藏高原东缘沙化草甸植物氮磷的分配和耦合特征

植物氮、磷元素及其耦合关系对揭示植物群落变化乃至生态系统的功能与过程具有重要意义。本研究以青藏高原东部高寒草甸为研究对象,分析沙化胁迫下植物地上、地下部分的氮、磷含量与氮磷比的变化特征、分配差异及影响因素。结果表明:(1)植物地上部分的氮含量(平均值为15.3 mg·g^(−1))和氮磷比(平均值为5.2)整体低于地下部分的氮含量(平均值为28.2 mg·g^(−1))和氮磷比(平均值为12.5);随着沙化程度加剧,植物地上和地下部分的氮含量呈先升高后下降的趋势,而植物地上和地下部分的磷含量无明显变化趋势。(2)植物地上和地下部分普遍受到氮限制,氮、磷元素之间耦合关系在沙化胁迫下几乎没有协同性。(3)土壤含水量是影响植物地上和地下部分氮、磷含量的关键因素,植物地上和地下部分都会提高自身氮、磷含量以应对土壤水分降低的胁迫。在全球草地沙化的严峻形势下,本研究将为环境胁迫下植物的生存策略及其驱动机制提供理论参考。

工业互联网中数字孪生系统的机理+数据融合建模方法

工业互联网的快速发展为学术界以及工业界带来了新型研发范式——数据密集型科学发现,融合物理机理以及数据驱动的建模方法是其中的研究热点之一,这种方式可以充分发挥机理仿真可解释性和泛化能力强、数据驱动模型灵活性和可学习的优势,为未来数字孪生系统提供高效、灵活的工具和方法。通过聚焦于工业互联网中构建数字孪生系统的机理+数据融合建模方法,首先阐述了基本数学原理以及建模方法,并对比了机理+数据融合建模与传统数据模型、机理模型的区别;然后从模型选择、物理机理约束以及实际任务需求3个角度详细给出了机理+数据融合建模方法的构造过程,总结了目前学术界的最新研究进展;最后介绍了国内外关于机理+数据融合建模方法在工业设备设计优化、生产制造、运行维护方面的实际落地应用场景。

一步共沉淀法合成钇铝石榴石纳米粉体

以Al(NO3)3.9H2O和Y(NO3)3.6H2O为原料,NH4HCO3为沉淀剂,十二烷基苯磺酸(C18H30SO3)为分散剂,采用一步共沉淀法合成钇铝石榴石(Y3Al5O12,YAG)纳米粉体。利用X射线衍射仪、Fourier红外光谱仪、同步热分析仪和场发射扫描电子显微镜对YAG前驱体及不同温度煅烧后的粉体进行表征。结果表明:YAG前驱体化学组成为10[Al(OH)3].3[Y2(CO3)3.3H2O],900℃煅烧2 h后转变为纯YAG相,1 000℃煅烧2 h后得到的粉体晶型完整、分散性好、颗粒尺寸分布均匀,形状近似球形,平均粒径约为65nm。该方法较传统共沉淀法操作步骤简化、参量减少、可重复性提高,因此,更有利于实现工业化批量生产。

人工智能赋能乡村生态振兴的内在机理、现实困囿与治理路向

在中国式现代化的背景下,人工智能已经成为推动乡村振兴战略的关键,特别是在赋能乡村生态振兴方面。但是,乡村生态振兴目前还面临着绿色生产方式滞后、生态资源利用不合理和生态文化发展不足等现实难题。为了应对新时代的挑战,需要系统性地从完善乡村数字基础设施、加强生态治理的统筹协调和丰富乡村文化内涵等方面发力,为乡村生态振兴注入新的活力和生机。