MODE-C运行模式下控制棒落棒事故分析

在MODE-C运行模式下,压水堆核电厂能根据负荷变化需求(基负荷运行或是负荷跟踪运行)选择自动控制模式,不同控制模式将对落棒后核功率的变化情况和事故后果产生影响。文章以两环路核电厂设计为研究对象,考虑不同控制调节情况,开展MODE-C运行与控制模式下的落棒事故,结果表明在不同控制调节情况下,事故瞬态过程中全堆芯的最小DNBR均满足限值要求,燃料棒未发生烧毁,满足安全限制准则的要求。

Mode-C运行与控制模式设计技术研究

本文基于运行与控制模式设计,结合核电厂的运行需求,针对国内压水堆核电厂以基负荷运行方式为主、负荷跟踪运行需求较少的特点,首次开展了与之适应的Mode-C运行与控制模式设计。通过控制策略设计、控制棒设置设计、核电厂运行方式设计、核电厂运行范围设计等设计步骤,研究Mode-C运行与控制模式的设计技术。结果表明:采用Mode-C模式的压水堆核电厂能根据负荷变化需求选择执行单变量自动控制模式或双变量自动控制模式,实现了设定的控制策略,Mode-C运行与控制模式的设计技术在反应堆物理专业方面是可行的。

基于MODE-C模式的弹棒中子学计算方法分析

阐述MODE-G和MSHIM的优点且具备不调硼负荷跟踪能力。分析MODE-C模式的控制棒布置以及控制逻辑的特点,原有的与控制棒相关的事故中子学参数计算方法在MODE-C模式上并不完全适用,探讨基于MODE-C模式的设计,以ACP600为计算模型,开展MODE-C模式下弹棒事故分析中子学参数计算方法的研究。

Mode-C从基负荷到负荷跟踪的过渡策略研究

Mode-C在基负荷运行时与Mode-G类似,而在负荷跟踪运行时与MSHIM类似,综合了Mode-G和MSHIM的优点。但为满足反应性控制需求,Mode-C在循环末期由基负荷向负荷跟踪过渡时容易出现轴向偏移等难以控制的问题。在负荷变化过程中,控制棒抽插、中子注量再分布和氙反馈等影响反应性和轴向偏移控制的各因素之间是紧密耦合的,难以采用将各影响因素分离后单独计算分析的方法。为此,以某双环路压水堆的典型日负荷跟踪为例,通过对临时调硼、提前调硼和基负荷深插K棒组3种策略进行直接模拟计算研究。结果表明:只有基负荷深插K棒组策略可快速平稳过渡到负荷跟踪工况,且该策略还有循环寿期长、过渡时调硼量少及无需修改参考轴向功率差等优点。

建设人与自然和谐共生现代化的模式探索——基于学术史的考察

建设人与自然和谐共生的现代化这一重要论断蕴含着一个如何正确处理生态环境与经济现代化之间的内在关系问题。从学术史上考察,对于这一问题的思考其实早有传统A模式和布朗B模式之说,前者注重从“经济”的角度看环境,是一种“浅绿”思潮的表征;后者注重从“环境”的角度看经济,是一种“深绿”思潮的表征。但无论是“浅绿”A模式还是“深绿”B模式,它们最终都走向了极端,无益于建设人与自然和谐共生的现代化。然而,一种超越于A模式和B模式的升级版C模式对于建设人与自然和谐共生的现代化更具合理性和现实性,它是一种从我国基本国情出发而凝练出的“一体三面四驱动”模式。“一体”即广义上的绿色发展,“三面”即循环经济、低碳经济和绿色经济,而“四驱动”则主要指作为生态现代化推动、生态致富路开辟、生态经济带贯通和生态试验区引领的驱动路径。该模式各维度是相互联系和交叉渗透的,共同构成了一个有机整体,对于建设人与自然和谐共生的现代化具有重要意义。

数字技术赋能PBL教学模式创新研究——以C语言程序设计课程为例

本文以C语言程序设计课程为例,探讨了数字技术如何赋能以问题为导向的学习(Problem-Based Learning,PBL)的教学模式创新。鉴于C语言程序设计课程在建设过程中,存在课程内容与思政内容融合不紧密、课程与数字技术结合实效性不强等问题,文章提出了PBL教学模式创新的目标,包括改革教学内容,将价值观的引导作为核心,将能力的提升作为主线,改革教学模式,通过理论教学与实践操作的有机结合,实现教学与育人的相互融合,文章阐述了课程思政融入教学内容、重构教学设计和调整课程评价等实践的过程。实践证明,此模式提高了学习效率,实现了个性化教学,增强了学生参与度,培养了学生自主学习能力和解决问题的能力,加强了学生的实践技能,增强了其团队合作精神。

ENSO组合模态可预测性的季节-年代际变化

厄尔尼诺-南方涛动组合模态(C-mode)是厄尔尼诺衰减期西北太平洋上空异常反气旋发展的主要驱动力,通常可以形成水汽输送通道,导致我国南部地区降水增多并发生严重的洪涝灾害,而在拉尼娜期间则情况相反。利用1981—2020年美国国家环境预报中心和美国国家大气研究中心再分析数据集的表面风场资料分析了C-mode可预测性的季节-年代际变化。结果表明:C-mode在2000年以后的可预测性明显下降,主要原因是其变率减小、强度减弱、信噪比降低等。在季节尺度上,C-mode存在“秋季预报障碍”,这与信号的季节循环密切关联,当C-mode在秋季进入衰退期时,信号强度最弱、变率最小,因此其秋季的可预测性降低。

基于GWO-VMD的涡轮叶片特征提取

燃气轮机涡轮叶片是燃气轮机的重要组成部分,长期工作在高温、高压、高速的恶劣环境下,健康的涡轮叶片能够保证燃气轮机高效率地工作.温度是反映燃气轮机涡轮叶片状态的关键参数,在涡轮叶片发生涂层脱落、断裂等故障时,叶片表面温度会发生变化,为了衡量涡轮叶片的健康状态,采用了温度这一叶片质量的重要指标,对数据预处理并进行特征提取,将涡轮叶片特征聚类.基于GWO-VMD提取叶片温度信号经分解后各IMF分量的4种熵特征,使用PCA对提取到的叶片特征进行降维,将降维后的特征送入FCM聚类算法,通过SSE和轮廓系数得到最佳聚类个数,实现对叶片特征的聚类.聚类效果表明,该特征提取方法能够较好地区分不同涡轮叶片的健康状态,为涡轮叶片健康监测的研究提供了一定思路.

高韧性炭/炭复合材料的制备及研究

C/C复合材料是一种高性能新型复合材料,但是脆性大、韧性差的缺点限制了其广泛应用。因此,本研究利用化学气相渗透(CVI)法,设计并制备了三种C/C复合材料,基体炭分别为粗糙层、光滑层以及粗糙层/各向同性层带状结构热解炭,研究了C/C复合材料的微观结构、沉积机理、断裂行为和增韧机制。结果表明,三种C/C复合材料的抗弯强度分别为189.1、191.5、233.5 MPa。粗糙层和带状结构炭基体的C/C复合材料为假塑性断裂,而光滑层炭基体的C/C复合材料则是明显的脆性断裂。与粗糙层炭基体的C/C复合材料相比,带状结构炭基体的C/C复合材料通过不同结构热解炭之间的界面滑动,使得应变量增加了约70%,韧性得到了提升。因此,通过控制CVI工艺参数,实现带状结构热解炭制备,可以有效优化C/C复合材料的韧性。

基于相似日聚类及模态分解的短期光伏发电功率组合预测研究

短期光伏发电功率预测是电站制定发电计划并进行调度的重要组成部分,有助于电力系统的动态稳定。针对光伏时序预测中存在的噪声干扰及单一模型预测效果不稳定等问题,该文提出一种基于改进型自适应白噪声的完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)的组合预测模型。首先,利用相关系数提取重要气象特征,并采用模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)将原始数据集划分为晴天、晴转多云和雨天。其次,每种相似日以最后一天为待预测日,其余为历史训练集;利用ICEEMDAN将历史训练集分解成若干个较为规律的子序列,并用排列熵(permutation entropy,PE)对各子序列进行重构。最后,高频项采用由卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、(bidirectional gated recurrent unit,Bi GRU)双向门控循环单元与注意力机制组合而成的CNN-BiGRU-ATTENTION神经网络预测,低频项和趋势项采用最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)进行预测,将预测结果叠加得到最终光伏发电功率预测值。通过实例验证:该文组合模型在不同天气条件下,可以解决单一模型预测精度低、预测效果不稳定等问题;相比其他模态分解,能够更精确地预测波动较大的局部特征。

基于AVMD与DPC-FCM的旋转机械无监督故障诊断方法

目的 针对旋转机械故障诊断过程中存在故障信号特征提取困难、故障诊断过程有标签数据较少、故障诊断准确率低等问题,提出自适应变分模态分解算法(Adaptive Variational Mode Decomposition,AVMD)与密度峰值算法优化的模糊C均值算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks Optimizing Fuzzy C-Means,DPC-FCM)结合的无监督诊断方法。方法 首先,将多尺度排列熵与峭度相结合的综合系数作为适应度函数,对VMD算法的惩罚因子alpha和模态个数K进行参数寻优,提取分解后本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的平均样本熵与平均模糊熵,并输入至聚类算法中。其次,提出利用密度峰值聚类算法确定FCM的初始聚类中心,降低聚类结果的随机性。结果 将提出的无监督故障诊断模型应用到滚动轴承试验信号中,实现了准确的故障诊断。结论 AVMD在故障提取方面具有优越性,同时DPC算法可以有效提高FCM算法无监督聚类的准确性,二者结合可以有效实现旋转机械故障的智能分类。

多元化课程考核在C语言课程中的改革与实践

为更好地实现人才教育的全面发展目标,促进C语言教学质量提升和课程持续发展,C语言教学团队基于雨课堂、智慧树网、头歌、学习通和考试系统等智慧教学平台,对C语言课程进行多元化的课程考核改革,形成了课前、课中、课后教学过程全覆盖的多元化课程考核评价方式,较为全面真实地评价了学生在课程学习全过程的综合表现,同时有效激发了学生对C语言课程学习的兴趣和积极性,为学习后续信息技术类课程打下了坚实的基础。

S模式二次雷达询问策略的研究和改进

通常常规二次雷达(SSR)工作在A/C模式,S模式二次雷达工作在交互模式,通过不同的询问策略获得应答信号。在实际应用中发现,特殊应答机对于交互模式的应答存在丢点问题。本文通过对现有S模式二次雷达询问策略的分析和研究,在国际民航组织二次雷达规范的基础上提出了改进的询问策略,解决了S模式二次雷达与传统A/C模式二次雷达兼容过程中偶尔出现的目标丢失问题,为S模式二次雷达的运用提供了建设性意见。

二次雷达与飞行器之间信息交换方法与应用

文章介绍了二次雷达与飞行器之间进行信息交换的方法及其应用。首先将二次雷达从基本型A/C模式升级到S模式,再利用S模式的信息交换功能,实现地面发起的信息交换和空中发起的信息交换功能。我们通过对信息交换流程的设计,实现了飞机识别符的获取与确认;通过信息交换实现了相邻地面雷达站之间的S模式协同监视。采用协同监视,降低询问频次,减少二次雷达的异步应答干扰,提高S模式目标监视的可靠性和连续性。

基于VMD和FCM的火箭发动机涡轮泵状态监测方法

面向重复使用火箭发动机的状态监测与故障诊断需求,针对振动信号的非平稳性和难以提取有效故障特征的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means, FCM)的状态监测方法。采用优化VMD算法自适应地将振动信号分解为多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF),根据加权相关样本熵最大准则选取关键IMF分量;利用t分布随机近邻嵌入(t-SNE)对关键IMF分量的多维时域、频域特征降维,得到特征向量矩阵;利用模糊C均值聚类算法实现发动机工作状态的监测。将该方法应用于发动机涡轮泵工作状态监测,结果表明其能够提取振动信号关键特征,准确识别涡轮泵工作状态,测试集识别准确率达92.50%,为火箭发动机状态监测与故障诊断提供了理论支撑。

C波段50mW多注速调管高频系统的设计

本文提出一种全新的、应用于C波段50 mW高功率多注速调管输出系统。该系统首次采用TM 310高次模式多注结构,将整管工作电压由单注的354 kV大幅降低至250 kV,整管长度由单注的1.4 m缩短至0.9 m;并创新性地采用矩形TM 310结构,结合输出波导补偿结构,有效地解决了圆形TM 310结构外品质数不足的问题,保证了整管的输出稳定性。本文提出的C波段50 mW多注速调管能大幅降低整管工作电压、减小体积,可大幅提高系统的可靠性及机动性。本文研究的新型结构C波段50 mW多注速调管高频系统有效解决了高次模式高功率稳定输出的问题,降低了输出结构的设计复杂性、减小了传输系统体积并降低了成本,对未来多注高峰值功率产品的设计具有非常重要的意义。

萧氏双C护理模式对行输液港置入术乳腺癌患者遵医行为及生命质量的影响

目的探究萧氏双C护理模式对行输液港置入术乳腺癌患者遵医行为、生命质量的影响。方法选取2020年10月至2021年10月于上海市东方医院吉安医院进行输液港置入术的100例乳腺癌患者作为研究对象,采用完全随机法分为对照组与萧氏双C组,各50例。对照组行常规干预,萧氏双C组行萧氏双C护理模式。比较两组视觉模拟评分法(VAS)、抑郁自评量表(SDS)、焦虑自评量表(SAS)、自我感受负担评分表(SPB)、Piper疲乏自我评估修订量表(PFS-R)、简易版疾病感知问卷(B-IPQ)、简易应对方式问卷(SCSQ)、乳腺癌生命质量评测量表中文版(FACT-B)、自我护理能力测定量表(ESCA)评分及遵医率、并发症发生率及家属满意率。结果干预后,萧氏双C组VAS、SDS、SAS、SPB、消极应对、PFS-R评分均低于对照组,B-IPQ、积极应对、希望水平、FACT-B、自我管理效能、ESCA评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。萧氏双C组并发症发生率低于对照组,遵医率、家属满意率均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论使用萧氏双C护理模式对行输液港置入术乳腺癌患者进行干预,能减轻患者疼痛、自我感受负担、癌因性疲乏,改善患者心理情绪,提升患者疾病感知能力、疾病应对方式、希望水平、生命质量、自我管理效能及自护能力,患者家属更加满意。

一种基于B/S模式的PACS的研究与实现

我们采用 B/ S模式及其构建技术 ,给出了一个完整 PACS体系结构的设计方案 ,并介绍了在此体系结构基础上实现的 PACS各部分的功能应用。此 B/ S模式的 PACS具备安全、稳定、易维护、易升级等优点 。

SBR系统中好氧颗粒污泥脱氮特性研究

以颗粒污泥为研究对象,在序批式反应器中研究了不同运行模式(有厌氧段和无厌氧段两种模式)和不同碳氮比(COD与NH4+-N质量比取6、10、14)下,颗粒污泥对氨氮、总无机氮的去除情况.比较了2种运行模式应用于颗粒污泥脱氮中的差别和优劣.采用分段函数的方法对不同碳氮比下的氨氮去除曲线进行了分割,对曝气第一阶段(碳源富足阶段)和曝气第二阶段(碳源贫乏阶段)的氨氮去除曲线进行了拟合,发现其线性化特征明显.计算了不同碳氮比下曝气前后期氨氮去除速率,并简要分析了好氧颗粒污泥同步硝化反硝化脱氮的作用机理.

基于B/S+C/S模式的防洪调度决策支持系统研究及其应用

阐述了我国流域防洪调度系统研究与应用的现状及存在的问题,提出基于B/S+C/S模式的防洪调度决策支持系统的解决方案.利用桥模式、保护代理模式和Hibernate等先进技术实现了系统设计并完成了系统开发,减少了用户界面、业务逻辑、权限管理和数据库几者之间的强耦合关系.较之目前广泛存在的重复开发、资源浪费现状,新方法不仅使两模式的成果得到最大程度的复用,还提高了系统的运行效率.该系统成功运用于辽浑太流域防洪调度决策支持系统,运行结果表明整个系统具有很强的可移植性、通用性与可扩展性.