SF₆/N₂混合气体已成为绿色、稳定的SF₆替代气体之一,准确检测并分析其特征分解组分具有重要的应用意义.基于第一性原理将性能优异的TiO₂和石墨烯(GE)结合,构建TiO₂/GE复合结构,探讨其对SF₆/N₂分解特征气体H₂S、SO₂、SOF₂、SO₂F₂和NO₂的吸附特性,对比研究吸附前后体系吸附能、静电势、LUMO和HOMO轨道、电子性质及功函数的变化规律和影响机制.结果表明:TiO₂与石墨烯间存在电荷转移,其对SO₂、SOF₂、SO₂F₂和NO₂的吸附作用较强;各吸附体系的LUMO-HOMO带隙存在差异,可根据解吸难易程度产生化学变量实现检测分析.TiO₂/GE与气体分子存在较强的电子轨道交叠作用,且各吸附体系的功函数存在变动,可应用于栅电压可调的场效应传感器.

镀层的力学性能是影响钢板服役寿命的关键.以镀铝锌钢板镀层为研究对象,研究了添加Ti元素引起的晶粒细化对镀层力学性能的影响.借助纳米压痕仪、磨耗仪和原位试验台,对2种镀层进行力学性能测试.结果表明:镀液中添加Ti可在镀层中形成TiAl相细小颗粒充当异质形核点,促进晶粒细化,使含Ti镀层表现出更加出色的硬度、刚度、韧性、粗糙度、耐磨性和结合力.

为探究酸蚀作用下预制裂隙倾角对含裂隙砂岩单轴压缩性能的影响,开展pH=2溶液浸泡试验和单轴压缩试验,并结合Weibull分布有限元模型模拟裂纹扩展.结果表明:低角度裂隙(0°、30°)试样酸蚀后力学性能显著劣化,破坏模式由单一张拉破坏转为剪切-拉伸混合破坏,胶结物溶蚀导致内部结构弱化;高角度裂隙(45°、60°)试样因裂隙尖端钝化及剪切裂纹网络形成,抗压强度提升呈现非单调响应.数值模拟与试验结果一致,揭示酸蚀为矿物溶解、应力场重分布及裂隙闭合效应调控破坏过程,泊松比升高表明岩石脆性降低.

以水合肼和对苯二甲酸二甲酯为原料,在80℃条件下反应预先制备了聚酰肼,之后以环氧树脂E-51为基料,羟乙基乙二胺为固化剂制备了一种新型环氧树脂胶粘剂,探讨了聚酰肼含量对环氧树脂胶粘剂性能的影响,并通过测定其粘接强度、硬度、润湿性和吸水性等评价了胶粘剂的物理性能,根据特殊使用场景,研究了该胶粘剂在酸的水溶液中从基材脱落情况.结果表明:随着聚酰肼含量的增加,该增强型环氧树脂胶粘剂的粘接强度先升高后降低,硬度逐渐升高并趋于平缓,当聚酰肼含量为7%时所制备的胶粘剂综合性能最优,硬度为100 HD,粘接强度为9.13 MPa,拉伸强度为82.24 MPa,在温度80 ℃和浓度35%乙酸水溶液中水煮脱胶清除时间为10.4 h.

灌水器作为滴灌系统的核心部件之一,其水力特性直接决定滴灌系统的灌溉效益.针对实际应用中迷宫式灌水器存在因流量过大而导致水肥流失严重、易堵塞等问题,采用数值模拟方法研究了灌水器复杂内流道的流场特性,分析了流道齿高、齿角度、深度、单元长度和齿顶间隙等结构参数对灌水器水力特性的影响,搭建了灌水器水力特性测试实验台,通过对比实验结果与模拟结果验证了数值计算的准确性.结果表明:流道齿高和齿角度对流量的影响很小,减小流道深度和单元长度可以减小灌水器的流量;相比改进前,兼顾抗堵塞性的小流量双流道灌水器的抗堵塞性提高了97.1%,流量减小了37.5%.

齿轮箱是风力发电机组的核心部件,在内外多激励干扰下容易产生机械故障.在齿轮箱故障诊断中,单一传感器测试受环境和测点位置的影响,产生的数据信息不足,导致故障诊断精度低.因此,提出了基于方差贡献率融合双传感器原始振动信号的齿轮箱裂纹故障诊断方法.首先,采用加速度传感器获取齿轮箱不同测点的振动信号;然后,采用方差贡献率将双传感器的振动信号进行融合,并对融合后的数据进行小波变换从而得到时频图像;其次,建立卷积神经网络(CNN)的深度学习模型,并使用经过小波变换的时频图像训练CNN故障诊断模型;最后,采用测试集进行齿轮箱故障诊断实验.结果表明,与采用未融合数据进行故障诊断的方法相比,该方法可以准确识别齿轮箱不同长度的裂纹故障.

为了实现风力机塔筒表面缺陷的智能检测,提出了基于改进关系网络的小样本塔筒表面缺陷分类方法.将残差网络与关系网络结合,通过增加网络层深度使模型获取更具表征能力的信息,在非线性转换阶段采用无穷阶连续非单调的激活函数,在训练阶段采用通用的自适应鲁棒损失函数.针对风力机塔筒表面真实图像数据集进行测试和验证,结果表明,模型的分类精度为90.26%,与原模型相比提高了4.57%.由此说明,所提网络模型的准确性和可靠性满足当前风力机塔筒状态监测和运行维护的要求.

利用深度生成对抗网络进行滚动轴承小样本故障诊断时,存在生成样本质量不高、模型训练不稳定的缺陷.因此,提出了对称极坐标法(SDP)与Wasserstein距离深度卷积生成对抗网络(W-DCGAN)相结合的方法增强小样本轴承数据. 首先,利用参数优选的SDP转换一维时域信号,得到可输入W-DCGAN的二维图像;然后,采用控制变量法优化生成器和判别器的超参数,确定W-DCGAN基本结构;同时,为了增强W-DCGAN训练过程的稳定性,在判别器中加入谱归一化处理,提升模型生成样本的质量;最后,利用滚动轴承公开数据集对该方法的性能进行了实验验证.结果表明,改进后数据增强方法所生成样本的质量得到了明显提升,生成样本与原始样本的结构相似度和峰值信噪比分别提高了10.12%和12.46%.利用不同方法对滚动轴承故障进行识别,改进后数据增强方法的故障识别准确率最高,达到了99.47%,证明该方法能够有效实现滚动轴承故障小样本数据增强和模式识别.

磷酸铁锂(LFP)电池和镍钴锰(NCM)三元电池两者因正极材料的不同而呈现不同的特性,同种电极材料的电池因电极结构不同也将表现出不同的电化学以及热行为,探究放电倍率、运行温度等对电池电化学特性及热特性的影响,对比分析磷酸铁锂电池与三元电池、电极厚度不同的电池之间的性能差异.结果表明:三元电池的高倍率放电特性优于磷酸铁锂电池,低温运行性能亦较佳;磷酸铁锂电池和三元电池的产热特性对环境温度的敏感性不同,环境温度的提高对磷酸铁锂电池产热影响相较于三元电池更加明显;电极厚度较厚的电池温升速率比电极厚度较薄的电池更大,而电极厚度较薄的倍率性能优异,放电倍率提高后,电压下降幅度小于电极较厚的电池.

针对舞台多轴同步系统中执行器隐含退化,导致系统性能下降无法满足控制任务时限要求的问题,提出一种基于系统健康感知反馈调节的自主维护策略.首先,引入MPC外环控制器,新增预测维护(PdM)模块,构建了舞台多轴同步系统PdM框架;接着考虑维护作用及测量噪声等不确定因素对执行器退化过程的影响,借助Kalman滤波、期望最大化(EM)算法,通过实时估计退化状态、自适应更新Wiener退化模型参数,获得了系统剩余使用寿命(RUL)的精准预测;进而将退化状态、RUL、维护目标与预测步程结合,以“化整为零”的方式在MPC中引入滚动变化的局部终端约束,并基于系统健康信息的全息反馈,实现了约束矩阵Q和R参数的自适应调节.最后通过仿真实验验证了该方法可通过实时健康感知与自适应反馈调节的预测维护,使系统保持更为长久的健康工作状态.

针对一类混合网络攻击环境下的信息物理系统,研究了系统的安全控制问题.首先,考虑到混合网络攻击和信号量化误差的影响,采用基于动态观测器的反馈控制方法建立了闭环系统模型;其次,借助李雅普诺夫稳定性理论和随机系统理论给出了系统鲁棒稳定的充分条件,并通过线性矩阵不等式和奇异值分解方法获得了满足H_∞性能的鲁棒安全控制器.最后,通过仿真算例验证了所提控制方法的正确性和有效性.

在由多个分布式发电单元组成一般拓扑结构的孤岛直流微电网中,分布式发电单元即插即用、负载突变和拓扑结构变化会影响系统的稳定运行.针对该问题,将孤岛直流微电网中的多种不确定性采用凸多面体模型进行描述;利用扩展的线性矩阵不等式约束得到分布式发电单元子系统和微电网系统渐近稳定的条件,通过闭环极点位置约束提升了分布式发电单元的动态性能.在此基础上求解分布式发电单元的凸优化问题,得到基于凸多面体模型的孤岛直流微电网分散式鲁棒控制器.仿真结果表明:与采用参数确定性模型下的分散鲁棒控制系统性能进行比较,该方法更能有效抑制直流微电网系统的电压波动,从而提高直流微电网系统的稳定性.

针对非线性扩展目标跟踪问题,提出一种基于乘性噪声的非线性扩展目标跟踪方法.首先将多普勒距离率纳入雷达非线性量测方程中,通过量测转换将方向和径距转换到笛卡尔坐标系中,构建伪距离率处理极坐标中的距离率,然后除去转换偏差.此后,采用匹配线性化(ML)的方法详细推导最小均方误差估计意义下的最优线性化方程,保留原始非线性量测二阶中心距中的扩展信息,使得线性化后的量测值和原量测值具有相同的二阶中心距,使用卡尔曼滤波公式获得更新的封闭形式解.进一步的,使用高斯瓦瑟斯坦距离(GWD)评测扩展目标的跟踪性能. 最后构造扩展目标和群目标的跟踪实验,验证了该方法的有效性.

绝缘子的表面缺陷可能会严重影响其性能,甚至导致电力故障,因此对绝缘子表面缺陷的准确识别和精确定位是确保电力系统安全运行的关键.绝缘子缺陷检测的重点是准确识别和精确定位其材料表面缺陷,然而基于传统深度学习的方法在检测绝缘子微小缺陷时存在检出率差等局限性.针对该问题,提出了一种基于全局-局部双分支注意力模块(GLDA)的改进型YOLOX-S算法.首先,全局分支使用传统的注意力机制,并对K和V进行下采样以减少计算量,从而捕捉低频全局信息;同时,局部分支有效地融合了共享权重和上下文感知权重,以聚合高频的局部信息;其次,采用自适应空间特征融合(ASFF)模块提取缺陷的多尺度信息,提高绝缘子缺陷检测精度;最后,引入完整交并比(CIoU)损失指标对基线模型的训练损失进行优化.实验结果显示,该方法的准确率、召回率和平均精度均值分别达到93.2%、92.9%和95.2%.

针对现有的桥梁振动损伤识别系统效率低、对微小振动识别效果差等问题, 提出了基于计算机视觉的人行桥损伤非接触识别方案. 采用基于相位的运动放大技术和分段光流法, 并结合基于附加质量的结构损伤识别方法识别结构的损伤. 在实验室人行桥模型上进行了三种不同工况的试验, 验证方案对结构振动识别的可行性,方案通过结构模态MAC值的变化以及振型变化判断出结构是否损伤和损伤发生的位置. 结果表明:由方案识别得到的在三种工况下人行桥在振动时程内的模态信息更为完整, 较传统HS光流法精度更高, 且可以判断出结构是否损伤和损伤发生的位置, 可达到工程结构损伤质量评估的第二层次;方案鲁棒性强且经济性好, 具备广泛的应用前景.

新、旧沥青与再生剂混溶后的流变特性直接影响大掺量再生沥青混合料的性能.采用傅里叶红外光谱仪、动态剪切流变仪,研究了不同比例新、旧沥青与再生剂混溶后的特征官能团、复数模量及不可恢复蠕变柔量的变化规律.基于多应力蠕变恢复试验结果和黏塑性应变模型对沥青力学响应进行预测,并分析了大掺量热再生沥青混合料的路用性能.结果表明:羰基面积指数与沥青指标相关性较差;限制折合亚砜基与芳香族面积指数的范围可有效控制混溶再生沥青再生效果;VP黏塑性应变模型可以评价再生沥青在重复蠕变恢复时的应变响应;建议在混合料配合比设计阶段先调和新旧沥青,然后确定再生剂最佳掺量,以控制混溶再生沥青流变性能.

基于沙漠腹地现场测试,结合Fluent风沙两相流数值模拟针对大风环境下沙漠腹地综合防护的防沙性能开展研究.在沙漠腹地公路通过两台三维超声风速仪测量得到综合防护设施周围瞬时风速和风向,并为数值模拟边界提供风沙流初始风速.采用Fluent建立高立式沙障、草方格沙障和路基数值模型,基于欧拉双流体模型和多介质理论对综合防护设施以及路基周围风沙流的运动进行数值模拟.结果表明:在高立式沙障背风侧,风速快速降低至0~3 m/s,大颗粒沙粒主要沉积在高立式沙障迎风侧;草方格沙障对近地面风速进一步降低;草方格形成稳定的凹曲面产生回流,能保证大风环境下沙面自身不起沙,又能使气流中携带的沙粒在草方格凹槽周围堆积.

为研究聚变堆关键系统厂房结构与场地在环境微振激励下的动力响应,以某聚变堆关键系统厂房为依托,通过实测关键系统典型厂房结构及其所在场地在环境激励与行车激励下的时域响应,基于功率谱法及多参考点最小二乘复指数法提取相应动力特性参数,得到不同测试工况下厂房结构与场地的微振动响应特征,根据敏感设备通用振动准则评价聚变堆关键系统厂房微振性能.结果表明:在环境激励下结构的峰值速度均小于准则限值,结构防微振效果较好;在行车激励下,行车产生的大幅度振动随柱脚传递至场地后,厂房内场地振动的峰值速度超越准则限值,结构防微振效果不理想,需后期对厂房内敏感设备加装防振设施.

基于FLAC3D有限差分软件建立地基-框架结构耦合分析数值模型,分析不同液化夹层埋深和厚度对框架结构地震响应的影响,研究结构层间位移角和沉降量的变化规律.在此基础上,通过概率密度演化理论研究结构的随机地震反应.结果表明:液化夹层厚度不变,随着液化夹层埋深的增加,建筑物最大层间位移角和建筑物整体沉降量都逐渐减小,最危险楼层的出现位置随液化夹层埋深的增加而下移;液化夹层埋深不变,随着液化夹层厚度的增加,建筑物最大层间位移角和整体沉降量都增加.以确定性计算结果为标准,结构抗震可靠度为0.492,表明考虑地震动的随机特性在结构抗震分析中是有必要的.

为研究碳纤维布加固震损方钢管混凝土框架边节点在地震作用下的损伤演化过程,基于4组碳纤维布加固震损方钢管混凝土框架边节点在低周往复荷载作用下的破坏性试验,通过材料性能折减的方法考虑地震损伤的影响,运用有限元软件ABAQUS对碳纤维布加固震损方钢管混凝土框架边节点的地震损伤进行模拟分析.采用改进的双参数地震损伤模型计算其损伤指数,探讨碳纤维布加固震损方钢管混凝土框架边节点的损伤演化规律.结果表明:通过折减材料性能来模拟地震损伤的方法合理有效;选取的地震损伤模型,能够量化分析结构在各个阶段的损伤指数;得到的损伤演化曲线证明碳纤维布能有效降低方钢管混凝土框架边节点的地震损伤程度,与未加固的节点试件相比,经碳纤维布加固的节点试件抗震能力更强,震损加固节点的抗震能力也有明显恢复.

以时滞为分支参数,研究一类具有饱和发生率的时滞SIS模型.分析平衡点的稳定性,讨论模型Turing不稳定性和Hopf分支的存在性,通过相关分支理论确定Hopf分支的方向和稳定性,并给出数值模拟.

通过构造权系数,应用Hermite-Hadamard不等式与实分析的方法,得到一个新的更加精确的半离散Hardy-Hilbert不等式,此不等式涉及多重可变上限函数;作为应用,进一步探索并论证新不等式中最佳常数因子联系多参量的等价条件与一些取特殊参数值的不等式.