外力诱导下的高分子链相变

采用nPERMis(new pruned-enriched rosenbluth method with importance sampling)算法,研究了吸附在表面的高分子链在外力诱导下的相变行为.以链长N=60的高分子链为例,在外力的作用下相变临界温度比没有外力作用的相变临界温度要低,并随外力的增大相变临界温度降低,但比热容峰值会增大.当外力f=1.0或者1.5时,在高温区域高分子链形状发生较大变化,但在低温区由于高分子链内部相互作用和界面的吸附作用,高分子链随温度的降低塌缩成与没有外力作用相同的构象.对于不同的链长,在同一外力的作用下,相变临界温度随链长增大而增大,且比热峰值也增大.

基于拉丁超立方重点采样的静态电压稳定概率评估法

为描述新型电力系统下大规模风电等不确定因素对系统静态电压稳定的影响,研究系统临界功率概率分布及给定负荷水平下的电压失稳概率,本文构建电压稳定非线性规划模型,采用机会约束引入随机变量,使用拉丁超立方重点采样法构建样本空间,使用内点法计算系统临界功率概率分布,通过与蒙特卡洛法对比验证算法的有效性、收敛性和耗时,最后应用所提算法分析风电出力在不同置信水平和约束上限对系统临界功率的影响,结果表明所提方法快速有效。