基于虚拟电力系统稳定器的低频振荡抑制策略

基于虚拟同步发电机(VSG)控制的新能源机组虽可增强电网惯量及频率稳定性,但可能继承与同步机类似的低频振荡问题。针对该问题,首先基于单台VSG并网的线性化模型,构建了适用于VSG的Phillips-Heffron模型,借助阻尼转矩法挖掘了VSG低频振荡的诱发机理。进一步提出一种附加于VSG无功环节的虚拟电力系统稳定器(VPSS),并给出了控制结构及基于相位补偿法的参数设计过程。研究结果表明:VSG发生低频振荡是由于系统受扰后,虚拟功角的振荡信号经过虚拟励磁调节器对VSG机电振荡回路产生了负阻尼转矩。将所提VPSS接入系统可在几乎不影响振荡频率的前提下,实现0.1~3 Hz下VSG低频振荡的有效抑制。

基于RT-WEDT的麦穗检测与计数方法

小麦是重要的粮食作物之一,麦穗计数对于预测麦穗产量至关重要。针对现有的检测计数方法在复杂农田环境下存在检测精度不足、模型参数量大等问题,该研究提出一种轻量级麦穗检测模型RT-WEDT(real-time wheat ear detection transformer)。首先,选择基于transformer的轻量化网络EfficientFormerV2作为RT-WEDT的骨干网络,以提升特征提取效率的同时学习麦穗图像的长距离特征;其次,设计三重特征融合模块(triple feature fusion,TFF)并引入尺度序列特征融合模块(scale sequence feature fusion,SSFF)以构建多尺度增强混合编码器(multi-scale enhanced hybrid encoder,MSEHE),达到浅层和深层特征充分融合,提高模型在不同尺度上的检测精度;最后,采用WIoUv3损失函数作为边界框损失函数来优化模型对麦穗目标的定位准确度。在全球麦穗数据集上的试验结果表明,RT-WEDT模型的交并比阈值0.50的平均精度AP_(50)为90.2%,高于传统的目标检测模型。在自建的无人机视角麦穗数据集(drone perspective wheat spike dataset,DPWSD)上的交并比阈值0.50的平均精度AP_(50)为96.8%,验证了模型有较好的普适性。此外模型的参数量为12M,检测速度为79.7帧/s,可达到麦穗高通量实时检测的目的。该研究为实现高效、快速的小麦产量估计提供了技术支撑,对推动智慧农业的发展具有重要意义。

偏微分方程数值解课程的多层次递进式教学模式构建与分析

本文开展基于问题导向和思政元素驱动的“基础知识-应用实践-科研引导”多层次递进式偏微分方程数值解课程教学改革探索,以激发学习兴趣、驱动学习动力、夯实基础知识、增强实践能力、开阔交叉视野、引导科研探索为目标,更好地发挥偏微分方程数值解在重要交叉领域的科学计算价值.本文同时分析了西北工业大学偏微分方程数值解课程的改革成效.

土地利用变化对生态系统碳储量的影响研究:以苏州市为例

在全球可持续发展的背景下,研究评估城市扩张中生态系统碳储量的变化对提升区域固碳能力有重要作用。该研究基于1980-2020年苏州市土地利用数据,采用InVEST模型模拟40年间苏州市碳储量时空演变情况,并使用PLUS模型结合相关驱动因子对2030年不同情景下碳储量进行预测。结果表明:(1)1980-2020年间苏州市土地利用类型以耕地、水域和建设用地为主,其中耕地面积持续减少,建设用地面积持续增加,其余地类面积变化相对较小,用地转移类型主要为耕地转为建设用地;(2)1980-2020年,苏州市碳储量呈持续下降趋势,40年间共减少5.768×10^(6)t;(3)2030年自然发展和规划约束情景下碳储量分别较2020年减少6.52×10^(5)和3.54×10^(4)t,规划约束情景下碳流失现象得到缓和。研究结果可为长三角地区“双碳”政策制定及国土空间布局优化提供参考。

基于RFRM-有限云模型的智能船舶航行风险预警

为了对L3级别智能船舶的远洋航行风险进行预警,提出1种基于RFRM-有限云模型理论的智能船舶航行风险预警模型,全面识别出恶劣气象海况下影响智能船舶远洋航行安全的28个风险指标,对识别出的风险指标进行双重标准过滤和多重标准评估,运用有限云模型理论结合风险指标动态权重对11个关键风险指标进行定量化评级。研究结果表明:采用定性与定量相结合的方式能实现对航行风险的动态预警,研究结果可为船舶航行风险管理提供参考。

基于数字孪生车间的虚实融合研究综述

数字孪生车间近年来逐渐成为大众关注的热点,它可借助虚实融合技术实现物理车间与虚拟车间的互联互通,使得虚拟车间的信息更加贴合现实,有助于实际生产。基于数字孪生概念、数字孪生车间的特性和研究应用,对数字孪生车间的虚实融合研究进行综述。介绍了虚实研究对象,即物理车间和虚拟车间;论述了虚实融合系统中车间服务系统的工作过程;分析了虚实融合技术的三大关键部分及相关技术的支撑。最后对数字孪生车间的虚实融合问题进行了展望。

基于数字孪生与多模型融合的多元负荷短期预测

针对多元负荷呈波动性和非线性特性导致预测模型稳定性差和精确度低等问题,提出一种基于数字孪生与多模型融合的多元负荷短期预测方法。首先,根据数字孪生体中气象和负荷信息,利用最大信息系数(MIC)分析多源数据信息间的耦合特性,基于数据时序性和周期性构建筛选信息特征。其次,采用自适应局部迭代滤波(ALIF)将历史多元负荷数据进行分解,得到不同频率下固有模态函数(IMF)分量。然后,采用核极限学习机(KELM)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)预测高频和低频负荷分量,融合重构得到初始负荷短期预测结果。最后,利用数字孪生体补偿初始预测结果,得到最终负荷预测结果。仿真结果表明,与单预测模型及未基于数字孪生预测模型相比,所提方法具有更好的稳定性,能有效应对负荷波动变化和非线性,提升模型预测精度。

基于非侵入式负荷分解的家庭负荷两阶段超短期负荷预测模型

精细化负荷预测为制定家庭新型需求响应策略或能效管理模式提供了可靠的指导信息与理论基础,而负荷监测系统的广泛研究与发展为家庭设备层的负荷预测提供了有力的数据支撑。基于家庭负荷智能电能表集中数据,该文提出一种集分解-预测一体化的家庭负荷两阶段超短期负荷预测方法。该方法第一阶段提出了基于卷积神经网络(CNN)和双向门控单元(BiGRU)神经网络的非侵入式负荷分解(NILM)模型,解决了目前深度分解模型中特征提取不充分、分解精度低等问题。第二阶段构建了基于时间模式注意力机制(TPA)的时间卷积神经网络(TCN)负荷预测模型,深度挖掘NILM分解数据、集中负荷数据及日期特征等输入变量的深层交互信息,实现家庭设备层的负荷预测。算例部分通过UK-DALE数据集对所提方法进行验证,结果表明,该方法能够获得较高的分解精度和预测效果,为家庭负荷预测提供了良好的条件。

接枝不同种类氨基酸对聚天冬氨酸阻垢剂阻垢性能的影响

在油田生产过程中结垢问题给油田企业带来巨大损失。常见的处理结垢的方法大致分为物理法、工具法和化学法。采用物理法、工具法处理结垢问题存在费用高、垢物清除效率低等缺陷,化学法因其操作简单、用量少、效果好等优点而被广泛采用。近年来,随着人们对环境保护意识的增强,聚天冬氨酸类阻垢剂被广泛研究。以马来酸酐和碳酸铵为原料合成了聚琥珀亚酰胺(PSI),在此基础上接枝丝氨酸、谷氨酸、酪氨酸并研究其阻垢性能。结果表明:谷氨酸接枝改性聚合物(GUL-PASP)阻垢效率为100%,具有优异的阻垢性能。

基于智慧教学环境下实验动物学教学的创新与探索

目的在传统的实验动物学授课环境中,存在师生互动较少,学生兴趣不足、学习投入度不高等现象。为进一步提升实验动物学的教学质量,本教研室基于多媒体教室与智慧教室的不同教学环境,以《医学实验动物学》的理论课程教学为研究对象,对课程授课形式、教学模式、教学手段等方面进行创新与探索。方法研究通过问卷调查了解学生学习投入度变化和智慧教室使用偏好情况,采用NVivo质性分析软件编码分析师生课堂行为。结果相对于传统教学,智慧教学环境下,学生的兴趣更高,课堂师生互动频次更多。同时,学生学习投入度显著高于传统教学,学生课内、后习题有更高的正确率,对实验动物学相关概念的把握程度更好。结论智慧教学环境能给学生带来更好的感受和体验,提高学生对实验动物学的兴趣,增加课堂学习投入度,取得了良好的教学效果。

基于线粒体DNA和核DNA遗传标记的中华鲟种属鉴定

目的 构建一种基于线粒体DNA和核DNA遗传标记的中华鲟及其潜在杂交种的鉴定方法。方法 根据美国国立生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information, NCBI)已公布的中华鲟cytb基因序列设计引物,并选用鲟鱼单拷贝核基因fam43a扩增引物对中华鲟DNA进行扩增与测序,其中对fam43a基因扩增产物进行TA克隆测序。通过BLAST序列相似性检索确定样本来源,并基于邻接法构建鲟形目系统进化树。结果 中华鲟样本测序所得cytb和fam43a基因序列长度分别为728 bp和730 bp,且10个克隆群所测fam43a基因序列完全一致。基本局部比对搜索工具(basic local alignment search tool, BLAST)序列相似分析显示,所测cytb与fam43a基因序列均与GenBank数据库中的中华鲟相似性最高,相似性分别为99.86%和100%。系统进化分析显示,中华鲟样本所测得序列均与GenBank数据库中的中华鲟DNA序列聚类在一起,且与鲟形目其他物种位于不同分支。结论 联合使用线粒体DNA和核DNA遗传标记能够快速准确地鉴定中华鲟及其潜在杂交种,该方法能够满足法医日常检案的鉴定需求,为中华鲟的拯救和保护提供科学技术支持。

面向晶圆划刻的兆声辅助激光加工实验研究

针对晶圆划刻中激光加工易产生重铸层且得到的沟槽深宽比小等问题,提出了兆声辅助激光加工方法,对激光烧蚀与兆声振动理论进行分析,并利用响应面分析法对加工参数进行优化。结果表明,兆声波能够将烧蚀产生的液相材料和熔融碎屑击出烧蚀区,从而减小重铸层面积,改善晶圆的表面形貌;附加兆声辅助后,沟槽划刻后晶圆表面重铸层面积减小约25%,烧蚀深宽比由2.65增加到3.82。基于上述研究,在晶圆表面划刻得到了形貌良好的网格结构,证明此方法能有效改善晶圆划刻的表面形貌,减少重铸层的产生,提高晶圆划刻的效率与精度。

碱矿渣再生混凝土单轴受压应力-应变关系研究

为获取碱矿渣再生混凝土(AASRAC)的力学性能参数,对18个混凝土试件进行单轴受压试验,分析再生骨料取代率对受压应力-应变全曲线的影响,并建立AASRAC单轴受压应力-应变曲线全曲线方程。研究结果表明,AASRAC试件均呈现明显脆性破坏特征,随着再生骨料取代率增大,混凝土峰值强度、弹性模量呈现先小幅增加后降低的趋势。由于碱性激发基体更为致密的孔隙结构以及再生骨料中未水化水泥颗粒在碱激发剂作用下的二次水化作用,当再生骨料取代率为75%时,AASRAC的抗压强度与未掺组强度基本相同。所建立的应力-应变关系方程的计算结果与试验结果吻合良好,该曲线方程能够较好地预测AASRAC在单轴受压荷载下的力学性能参数。

社交活动对老年人诈骗被害的影响——基于CHARLS数据的实证分析

为进一步加强对养老诈骗的防治工作,本文以生活方式暴露理论、积极活动理论为理论基础,使用中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据进行统计分析,研究社交活动与老年人诈骗被害的关系。研究发现,参与社交活动具有双重效应:一方面,社交活动会提高接触诈骗的可能性;另一方面,参与社交会降低老人实际受骗并造成损失的可能性,自我身份认同感在其中起到部分中介作用。因此,加强社交场所安全保障与反诈宣传,提高老人自我身份认同,借助大数据模型刻画老年易受骗群体,是预防养老诈骗的有效途径。

胶体颗粒在多孔介质中的迁移沉积行为研究进展

胶体在地下环境中的迁移沉积行为是其重要环境过程之一。胶体穿过土壤层进入地下水环境后,其携带污染物会随地下水流而迅速扩散迁移。由于地下环境相对复杂,地下水污染通常较难治理和控制,其会直接或间接地影响生态环境以及人类健康。因此,研究胶体在多孔介质中的迁移和沉积机制,对维护地下水安全有重要的实际意义。从五个方面综述了胶体在多孔介质中迁移沉积的影响因素,包括多孔介质特性、土壤类型结构和化学因素,并对未来研究的发展进行了展望。

含高比例新能源的电力系统低频振荡分析与抑制综述

随着碳达峰、碳中和目标的持续推进,由火力发电主导的传统电力系统逐步转变为以新能源为主体的新型电力系统.然而,高比例新能源的接入不仅会改造传统机组的低频振荡特征,亦会引入"类机电振荡".为深入综述该问题,从电力系统潮流、惯量和动态交互的角度,分析了新能源并网对低频振荡的本质影响因素.针对不同的低频振荡类型,系统梳理了对应的产生机理及分析方法.进一步地,在新型电力系统"源-网-荷-储"架构下,对比分析了各类低频振荡抑制方法及其作用效果.最后,针对低频振荡影响因素、振荡机理及其分析与抑制方法的最新研究成果进行总结与展望.

太阳极紫外光谱探测的历史与展望

围绕国际一流科学目标,发展顶级探测设备是中国太阳物理位列国际先进行列的立足点。70多年的空间太阳探测历程中,极紫外波段探测发挥了极其重要的作用,极紫外观测设备也几乎成为了太阳探测卫星的必备载荷之一。中国在极紫外探测,尤其是光谱探测方面的基础非常薄弱,导致相关科学研究几乎全部依赖国外数据,从而严重制约了中国太阳物理学科的发展。本文根据太阳极紫外探测的特点,系统分析了国外光谱探测的历史、现状以及未来发展趋势,并归纳了三类主要探测方式,即全日面积分光谱探测、低速光谱成像探测、快速光谱成像探测的当前水平,包括其技术方案及取得的部分科学成果。在此基础上,提出中国太阳极紫外光谱探测“三步走”的发展思路,并对每一步的科学目标、指标需求和候选探测方案提出建议。同时,展望了在太阳极紫外成像探测方面开展创新性尝试的思路。

低温高速永磁电机转子屏蔽套的设计及强度分析

针对低温泵用高速永磁电机的屏蔽套厚度和过盈量的确定问题,从电机转子强度的角度分析,提出了以厚度最小化作为设计目标的研究方法。首先确定转子各材料的强度约束准则,建立电机转子的三维有限元强度计算模型,并通过解析法验证,分析了分别采用钛合金和碳纤维作为屏蔽套材料时不同转速和温度下转子应力的变化规律,探究各材料的失效极限;并以此作为约束条件,确定了符合强度要求的屏蔽套厚度及过盈量,最终得到的碳纤维屏蔽套较钛合金的厚度更小,在强度方面更具优势。该屏蔽套的设计方法在满足转子强度的前提下,使得材料尽限利用,对低温泵用电机和高速电机的屏蔽套设计具有参考意义。

计及磁路分布特性的电磁轴承解析模型建立与支撑性能影响因素研究

综合考虑磁路分布特性的电磁轴承解析模型是对电磁轴承优化设计的快速有效手段。该文通过计及铁心材料非线性磁导率、磁极边缘效应、磁场透入深度等影响因素,研究了磁极宽度对电磁轴承定子结构参数及其最大静态电磁力的影响,揭示了定子结构参数与磁路动态磁阻之间的规律,构建了计及磁路分布特性的电磁轴承解析模型。在此基础上,以异极径向电磁轴承结构参数为研究对象,分别以构建的解析模型和有限元法对其结构与最大电磁力及气隙磁通密度的影响规律进行计算对比,同时搭建了对应的实验平台进行验证分析,验证了解析模型的准确性和有效性。另一方面,基于构建的电磁轴承解析模型,揭示了定子极弧系数、励磁电流、气隙长度对于电磁轴承支撑性能的影响规律,为径向结构电磁轴承的设计及运行控制提供理论参考。

基于LSTM神经网络和残余力向量法的结构损伤识别

目的 为减少传统残余力向量法的工作量,提高计算效率,提出一种采用LSTM神经网络与残余力向量法相结合方法。方法 以结构损伤后的残余力作为LSTM神经网络的损伤识别指标,建立输入与输出之间模型,同时运用分步损伤识别法,对可能存在损伤的结构进行判断,并通过简支梁模型进行验证。结果 LSTM神经网络对简支梁损伤情况判断较为准确,在样本数为350组的情况下,其分类准确率为97%,训练结果的均方根误差值为0.64,预测结果的最大误差为3.7%;噪声水平在10%及以下时,最大误差为6.8%,噪声水平在15%及以下时仍可对单损伤做出较为准确的判断,最大误差为9.4%,抗噪性较好。结论 所设计的基于残余力LSTM神经网络对结构损伤定位与程度识别效果较好,具有一定可行性。