一种新型的统一潮流控制器

为了提高电力系统稳定性,统一潮流控制器UPFC的并联和串联部分应分别位于电压下降、潮流变化最明显的地方。本文将统一潮流控制器的串联部分和并联部分分离并延长它两之间的距离,这使UPFC串联和并联部分安装在不同地点提供了可能。用PSCAD软件搭建一个新型的统一潮流控制器模型。仿真结果显示,新型UPFC具有同样的控制功能,尽管其传输容量稍小,但是新型UPFC串并联部分分离的结构特点,使工程上UPFC的安装问题上更具灵活性,具有广阔的应用前景。

基于毫米波雷达传感器RAI图像的手势识别方法

针对现有的手势识别方法存在数据集过少、利用特征信息较少和神经网络部分提取信息不充分的问题,提出一种基于毫米波雷达传感器RAI图像的手势识别方法。首先使用TI公司的IWR1443毫米波雷达传感器采集10类手势数据构建数据集,再通过对手部反射的雷达信号进行时频分析,获取固定帧数的RDI和RAI。为了充分提取手势特征并精确分类,在卷积神经网络基础上,引入了残差块和通道注意力块。实验结果表明,相较其他特征如RDI,RAI能更准确的表征手势,所提出的网络相比于CNN方法准确率提高了12.72%,相比于VGG16-Net和单参数VGG16-Net方法准确率提高了8.93%与10.41%,参数量降低了90.68%,时间复杂度降低了17.2%。

交流侧单相接地短路故障引起高压直流输电换相失败的研究

针对交流侧单相接地短路故障引起高压直流输电换相失败的问题,阐述了高压直流输电系统(HVDC)的组成和直流输电换相失败的机理,分析了其受交流系统单相接地短路故障影响的原因,并基于PSCAD/EMTDC仿真软件以CIGRE直流输电第一标准模型为仿真模型,对交流侧的单相接地短路故障引发HVDC系统换相失败的情况进行仿真研究。PSCAD仿真分析结果表明,增大关断角来减小换相失败几率的方法会导致整个高压直流输电系统的输送功率减少,消耗更多的无功功率。

咪唑类离子液体对四乙二醇月桂醚/水层状结构的影响

利用小角X射线散射技术,研究了咪唑类离子液体对C12E4/水形成的层状结构的影响。结果表明,加入离子液体可使表面活性剂分子以一种更加松散的方式进行堆积;对于两种离子液体Bmim-PF6和Bmim-BF_4,前者主要处于双亲分子的EO基团区域,而Bmim-BF_4既可处于EO区域也可进于水层。

联合胶囊和双向LSTM网络的VPN加密流量识别

为了提高对网络资源的有效管理,加密流量识别已成为网络安全领域的一大挑战,目前研究大多是基于深度学习的方法,但这些方法忽略了网络流量的层次化特征,如固定字符串的位置、不同协议的Bit转换成图像时造成的错位,对此,提出一种联合胶囊网络(capsule network,CapsNet)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的深度神经网络来对加密流量进行识别。该模型分别提取了加密流量的空间位置特征和时序特征,最后使用Softmax分类器实现对加密流量服务的识别,其中,针对CapsNet进行了改进,将原来的1层9×9卷积优化成了4层3×3卷积,并提出一种联合损失函数。该方法在ISCX VPN-non VPN公共数据集上进行了验证,三个分类实验结果表明,该模型的分类准确率、精确率、召回率和F1值均在98%以上,优于最先进的加密流量分类方法。

基于残差网络的FMCW雷达人体行为识别

现有的基于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达的人体行为识别方法大多采用深度卷积神经网络完成,但随着网络加深,会出现网络训练难度增大或特征提取不充分的问题。针对此问题,提出一种基于残差网络的FMCW雷达人体行为识别方法。通过对雷达回波数据分析处理得到每种行为的微多普勒时域谱图,将其作为识别模型的分类特征。将卷积块注意模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)引入残差网络的残差块中构建识别模型,CBAM关注谱图的颜色变化情况和谱图中每种颜色的位置信息,同时引入自适配归一化和改变网络输入部分的卷积结构提高模型的特征提取能力。实验验证,该模型的平均识别准确率可达98.17%,对于微多普勒特征相似的行为,识别准确率可达95%,证明了该模型具有较好的识别性能。

HDPE/PET皮芯复合纺丝中组分表观黏度匹配及可纺性研究

以纤维级高密度聚乙烯(HDPE)与聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)为原料,采用复合纺丝法制备HDPE/PET皮芯复合纤维,考察了HDPE和PET的流变性能及二者熔体表观黏度(ηa)的匹配关系,探讨了剪切速率(γ)和纺丝温度对两组分熔体黏度比的影响规律,确定了皮芯复合纺丝最佳工艺条件,并对纤维性能进行表征。结果表明:HDPE和PET熔体的ηa均随着γ的增大呈现非线性降低,均为非牛顿流体;随着γ的提高,HDPE与PET的黏度比呈上升趋势,当γ为8000 s^-1时,HDPE与PET的熔体黏度比为0.6~0.8,且随纺丝温度的升高,黏度比的变化不明显;采用密度为0.959 g/cm^3的HDPE与PET进行复合纺丝,当HDPE/PET皮芯复合比为40/60、箱体温度为288℃、拉伸温度为90℃、拉伸倍数为3.0时,可纺性好,制得的HDPE/PET皮芯复合纤维的皮芯结构明显,截面形态良好,断裂强度为3.42 cN/dtex,断裂伸长率为40.06%,干热收缩率为3.73%。

基于毫米波传感器的呼吸检测与去噪方法研究

利用毫米波传感器测量较远人体目标的呼吸信号时,容易受到环境杂波的干扰,导致信号中含有较多噪声。因此提出了一种新的GA-VMD-WT去噪方法。方法针对呼吸信号的特点,借助排列熵设计适应度函数,采用GA算法优化VMD参数,以获得最优模态分量个数K和惩罚因子α,再用优化得到的VMD参数对噪声信号分解,然后对分解结果小波阈值去噪,最后重建得到去噪信号。该方法不仅避免了VMD分解时出现的过分解问题,并且仿真实验显示,与各传统的去噪算法相比较,信噪比分别提高了8.5025 dB,7.6642 dB,3.3637 dB。实测信号实验结果表明,所提方法去噪效果好,可以保留更多有用信号的信息。

双组分聚烯烃复合纤维的生产技术及应用现状

介绍了双组分聚烯烃复合纤维的分类及性能,重点阐述了纤维生产中对原料的要求及生产工艺技术特点、纤维的应用领域,并对双组分聚烯烃复合纤维的未来发展提出建议。双组分聚烯烃复合纤维是由聚烯烃与第二组分通过复合纺丝技术得到的纤维,根据纤维的截面结构可分为基质-原纤型、并列型以及皮芯型3种类型复合纤维,纤维中聚烯烃组分具有优良的耐酸碱性、化学稳定性、电绝缘性和疏水性,第二组分能提供纤维较好的机械强度;2种组分的复合配比及其熔体流动性的匹配、纺丝箱体与组件的设计以及纺丝工艺参数的调控是生产双组分聚烯烃复合纤维的技术关键;目前双组分聚烯烃复合纤维主要是通过热黏合加工生产非织造布,并根据实际应用需要进行抗菌、亲水、保暖、驻极改性,广泛应用于医疗卫生用品、民用纺织品、工程材料及电池隔膜等领域;通过引入极性基团改变聚烯烃分子链的结构,实现聚烯烃更加多样化的应用将成为研究热点,若能将更加先进的功能化聚烯烃共聚物与复合纤维技术相结合,双组分聚烯烃复合纤维将朝着高端产品发展,并应用于高端材料领域。

纤维级高密度聚乙烯流变性能的研究

采用RH2000毛细管流变仪,考察了6种不同相对分子质量(Mw)及其分布指数(MWD)的纤维级高密度聚乙烯(HDPE)的流变性能。结果表明:6种HDPE的非牛顿指数(n)为0.56~0.75,均小于1,其熔体为典型的非牛顿流体,MWD较大的HDPE对剪切速率(γ)变化比较敏感,宜采用MWD较小的物料用于纺丝;为8032s-1时,HDPE的黏流活化能较小,基本保持在15kJ/mol左右,高下HDPE对温度的敏感程度较小,对黏度(ηa)的调控占主导地位;随着HDPE的Mw的增大,结构黏度指数(△η)随之增大,其中4种HDPE的η较小,分别为0.446,0.446,0.446,0.501,预示其可纺性较好,有利于皮芯复合短纤维的成形加工。