一种多策略改进鲸鱼优化算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初始种群,采用非线性收敛因子和自适应权重,提高算法收敛速度,为了避免算法陷入局部最优,动态选择自适应t分布或蚁狮优化算法更新后期位置,提高处理局部极值的能力。通过对10个基准函数和高维测试函数进行仿真试验,表明MIWOA具有良好的稳定性和收敛精度。将MIWOA应用于辨识Rossler和Lu混沌系统参数,仿真结果优于现有成果,表明本文MIWOA辨识混沌系统参数的高效性和实用性。

热带海岛典型地貌风场特性的无人机实测

利用双无人机测风系统实测海岛三类典型场地的风场特性,并与多国风荷载规范对比。结果表明,近海岸、低矮温室基地、多高层建筑群实测风剖面分别与中国规范A类、日本规范Ⅲ类、美国规范B类剖面较吻合。近海岸湍流强度小于各国规范,低矮温室、多高层建筑群实测值分别与日本规范Ⅲ类、Ⅳ类场地值较吻合。阵风因子随粗糙度、湍流强度提高而增大,近海岸、多高层建筑群阵风因子与湍流强度相关性分别接近Ishizaki、Cao建议模型。实测积分尺度随高度而增大,随粗糙度而减小,提出热带海岛典型地貌的积分尺度公式。同一地貌的风速竖向、水平相关性随高差、水平间距增大而减弱;同一高差的风速竖向相关性随粗糙度提高而减弱。von Karman谱能较好地描述热带海岛脉动风在频域内的能量分布特性。

装配式铝合金复合楼板的承载性能试验研究

为了考察铝合金复合板作为楼板体系时装配式构造连接的承载性能,对一足尺铝合金复合楼板试件进行了极限受弯承载力试验。铝合金复合楼板水平放置在位于四个角部的铰支座上,以平铺粘土砖模拟面荷载,对铝合金复合楼板进行加载和卸载试验,通过分析测点挠度和应变,分析该楼板构造连接的承载性能;为了考察集中荷载与面荷载作用的差异,以8名志愿者的体重模拟集中荷载作用,对比研究铝合金复合楼板在承载集中荷载时与承载面荷载时的受力性能。加载试验结果表明,铝合金复合楼板的装配式构造连接具有较大的承载能力,面荷载可达8.94kN/m^(2);卸载试验结果表明,铝合金复合楼板的可恢复变形占其总变形的40%~60%。复合楼板处于弹性受力阶段时,集中加载与面荷载加载时的挠度曲线差异较小,可忽略荷载类型不同带来的影响。铝合金复合楼板的整体抗弯刚度建议按140kN·m^(2)取值。

基于实测风场的沿海风力机叶片流固耦合特性分析

采用无人机测风手段实测获得某沿海风电场的风场特征,将所测量的风场参数应用到后续数值模拟中。以某2 MW风力机叶片全尺寸模型为研究对象,基于Workbench平台建立流固耦合系统进行计算,通过对比近尾流风速分布的数值模拟结果与实测结果来验证数值计算的准确性,进而计算额定风速下旋转叶片的挥舞变形和等效应力等响应。结果表明:风力机叶片的挥舞变形在0°方位角时最大,最大变形为1916.4 mm,接近静力加载试验最大挥舞工况结果2299 mm;相同方位角下的挥舞变形沿着叶片展向呈非线性增大,0.60倍风轮半径处变形增长速度明显提高。叶片等效应力集中区位于大梁和前缘侧交界处,最大值出现在60°方位角下0.78倍风轮半径处,同时在风轮高度方向上呈非对称分布。

沿海滩涂风力机近尾流风速分布特性研究

为获得风力机近尾流风速在垂直方向和水平方向的变化规律,提出一种测量风力机近尾流区风速的实测方法。针对某沿海滩涂风电场,采用2台搭载风速仪的无人机对近尾流区进行测量。结果表明:垂直方向,尾流和来流风速比值在1.0D~2.5D处(D为风轮直径)随着高度的增加呈先减小后增大的趋势,在轮毂中轴线处存在最小值0.53~0.68;风速比值沿轮毂中轴线呈非对称分布。0.5D处风速比值分别在上下风轮处存在2个极小值0.56和0.50。水平方向,风速比值在1.0D~3.0D处沿径向距离从左向右呈先减小后增大的趋势,在轮毂中轴线处存在最小值(0.54~0.78);风速比值沿轮毂中轴线呈对称分布,随着风轮下游距离的增加呈扩张趋势。最后给出用于A类风场风力机下游尾流风速剖面的预测公式。

不同台风下高层建筑气动阻尼比综合对比分析

基于浙江温州市区某方形高层建筑在不同台风下原型实测数据,应用单输入多输出的ERA-NExT理论方法,对影响气动阻尼比的诸多因素进行综合对比分析研究。结果表明:随着平均风速的增加,速度、加速度均方根也沿着幂函数增加;在小折减风速范围内(小于1. 0),气动阻尼比与折减风速、加速度(速度)均方根与幅值比值的关系也不是纯粹单调的,而是分区间增减变化,虽然四个台风的区间范围稍有不同,但变化规律却比较相似,而且其曲线数值大小的排列与风向角大小具相关性; X,Y向气动阻尼比与结构加速度功率谱幅值的关系具有相似规律。

KdV-Burgers方程的一类新本性并行差分格式

KdV-Burgers方程作为湍流规范方程,具有深刻的物理背景,其快速数值解法具有重要的实际应用价值.针对KdV-Burgers方程,提出了一种新型的并行差分格式.基于交替分段技术,结合经典Crank-Nicolson(C-N)格式、显格式和隐格式,构造了混合交替分段Crank-Nicolson(MASC-N)差分格式.理论分析表明MASC-N格式是唯一可解、线性绝对稳定和二阶收敛的.数值试验表明,MASC-N格式比C-N格式具有更高的精度和效率.与ASE-I和ASC-N差分格式相比,MASC-N并行差分格式有最好的性能.表明该文的MASC-N并行差分方法能有效地求解KdV-Burgers方程.

有机无机协效ODZrP/hbDT/PET复合阻燃树脂的制备及其性能研究

P-N协效超支化阻燃剂和α-ZrP的协效改性可以使PET具有高效无卤的阻燃性能。主要通过共混法将高分子量P-N协效超支化阻燃剂hbDT,以及经hbDT分散改性后的层状磷酸锆(ODZrP)引入到聚酯的基体中,制备并分析ODZrP/hbDT/PET复合树脂的热稳定性能以及阻燃效果。结果表明,当ODZrP含量为3%时,复合树脂垂直燃烧等级UL-94从V-2等级提升V-0等级,LOI数值达到33.1%,且复合树脂的成炭能力随着ODZrP添加量的提高而不断提高。

低温固化导电银浆的导电性能影响因素综述

本文以丝网印刷用低温固化导电银浆为代表,从导电银粉的形貌及含量、有机树脂的极性及分子量、有机溶剂的种类及用量等方面来对导电膜层导电性能的影响因素及其作用机理进行综述。了解和控制影响导电膜层导电性能的综合因素,为低方阻、高品质低温固化导电银浆的研制开发提供更好的理论指导。

KdV-Burgers方程的一类本性并行差分方法

KdV-Burgers方程是非线性耗散和色散型波动方程,可以作为湍流规范方程,具有广泛的物理背景,其数值解法具有重要的科学意义和实际应用价值.针对KdV-Burgers方程,本文结合经典Crank-Nicolson格式和四个不同类型的Saul’yev非对称格式,提出了一类本性并行差分方法,构造交替分段Crank-Nicolson(ASC-N)差分格式.分析证明了ASC-N格式解的存在唯一性,线性绝对稳定性和计算精度.理论分析和数值试验结果均表明ASC-N差分格式线性绝对稳定,具有空间2阶精度,时间2阶精度(除内边界点外).在计算效率上,ASC-N格式具有明显的并行计算性质,相比较于隐式格式大幅度节省了计算时间.表明本文方法求解KdV-Burgers方程是高效可行的.

Synthesis of Uniform Silver Nanoparticles by a Microwave Method in Polyethylene Glycol with the Assistant of Polyvinylpyrrolidone

We described a method for the rapid synthesis of uni- form silver nanoparticles （NPs） under microwave heating, using poly（ethylene glycol） （PEG） as reducing agent and solvent and poly（vinylpyrrolidinone） （PVP） as capping agent. The transmis- sion electron microscopy （TEM） and UV-Vis extinction spectra were used to characterize the size and uniformity of the silver NPs. At the same reaction temperature, the products with microwave heating were more uniform than that with oil heating. We also investigated the influence of reaction temperature, microwave power, and molar ratio of PVP to AgNO3. In our experiments, uniform silver NPs with mean diameter of 50 nm were synthesized at 140 ℃ under 700 W microwave irradiation with PVP/AgNO3 molar ratio of 5 ： 1.