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能量再生型可逆轧机驱动系统研究

能量再生型可逆轧机驱动系统研究

作者：耿效晗太原科技大学

学位级别：硕士

可逆轧机凭借其生产灵活性高、投资成本低等特点,广泛应用于中小型轧钢企业。可逆轧机一般以电动机作为单动力源直接带动轧辊等回转部件动作,需要按照负载峰值载荷对电动机进行选型,电动机也会工作在低效率区间,导致系统装机功率过大、... 详细信息

可逆轧机凭借其生产灵活性高、投资成本低等特点,广泛应用于中小型轧钢企业。可逆轧机一般以电动机作为单动力源直接带动轧辊等回转部件动作,需要按照负载峰值载荷对电动机进行选型,电动机也会工作在低效率区间,导致系统装机功率过大、总体驱动效率低。而且可逆轧机回转部件转动惯量大,周期性频繁启停,制动能量通过机械制动以热能的形式耗散,能量再生利用一直没有较好的解决方案。面对全球环境恶化、能源匮乏等问题,国家明确提出要不断提升高能耗产品和设备的能效水平,加快节能减排先进技术的研发和推广应用。在此背景下,原有驱动方案已经不满足当下需求。为解决原有驱动方案存在的问题,本文进行了以下研究:对新型驱动系统的结构设计提出了操作性、功能性、节能性、制动性、可靠性5点设计准则,再结合国内外研究现状,提出了能量再生型可逆轧机并联式电液混合驱动系统。然后定义了正向轧制准备、电机单独正向驱动、混合正向驱动、制动能量回收等7种工作模式,并以正转为例对其工作原理和能量流进行了分析。最后提出了基于传感器信号的工作模式识别方法,并在此基础上制定了相应的控制策略。将可逆轧机的轧制过程简化为轻载启动、重载匀速轧制和减速制动3个阶段,并对这3个阶段中传动轧辊等回转部件所需克服力矩的组成进行分析。然后构建电动机、蓄能器和二次元件液压泵/马达关键元件的数学模型,对各元件的特性进行了分析,为下一步的参数匹配做准备。以某型号可逆轧机轧制特定轧件为例,以正反各轧制一道次为工作周期,在保持部分原有元件不变的基础上,以可逆轧机轧制效率、蓄能器使用寿命及负载平衡能力为约束条件,以降低系统电动机的装机功率和提升整机节能效果为目标,对所提电液混合驱动系统中电动机、二次元件液压泵/马达和蓄能器等关键元件进行参数匹配。通过AMESim软件建立其仿真模型,以能量回收利用率及节能率为评价指标,对所提出驱动系统的特性进行了分析研究。结果表明:经过参数匹配后的能量再生型电液混合驱动系统所受冲击明显降低,电动机的装机功率降低了7%,轧制效率提高了13%左右。系统能量回收及再利用效率分别为82%和92%,整机节能效果可提升15%。所提系统对可逆轧机的低碳、环保、节能等方面具有重要的促进作用。

关键词：可逆轧机电液混合驱动能量回收参数匹配能效分析

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废锂离子电池碳热还原优先提锂工艺优化

化工进展 2024年第4期43卷 2174-2182页

作者：周铭贤叶小舟上海电气集团股份有限公司中央研究院上海200070

对废旧三元锂离子电池正极材料采用碳热还原-通二氧化碳水浸的工艺进行优先提锂。本文采用单一变量法探究焙烧过程中焙烧温度、焙烧时长、有效加碳量及水浸过程中水浸时长、水浸固液比、二氧化碳流量、逆流水洗级数等参数改变带来的金... 详细信息

对废旧三元锂离子电池正极材料采用碳热还原-通二氧化碳水浸的工艺进行优先提锂。本文采用单一变量法探究焙烧过程中焙烧温度、焙烧时长、有效加碳量及水浸过程中水浸时长、水浸固液比、二氧化碳流量、逆流水洗级数等参数改变带来的金属元素浸出率的影响。在焙烧温度700℃、焙烧时长120min、有效加碳量(75.56%含碳量的炭粉)为14%(质量分数)、液固比10mL/g、水浸时长180min、二氧化碳通入量100mL/min、三级逆流水洗的最佳条件下,可以达到锂的浸出率为96.31%,钴、镍、锰金属的浸出率均低于0.1%。同时考察了该工艺对于不同型号的废三元锂离子电池回收的适用性,发现提锂效果均在90%以上,具有良好的原料适应性。此外,通过X射线衍射、透射电子显微镜、扫描电子显微镜探究碳热还原前后的物相变化。

关键词：废旧三元锂离子电池碳热还原优先提锂浸出率

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基于多智能体深度强化学习的多船协同避碰策略

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计算机集成制造系统 2024年第6期30卷 1972-1988页

作者：黄仁贤罗亮武汉理工大学高性能舰船技术教育部重点实验室湖北武汉430064 武汉理工大学船海与能源动力工程学院湖北武汉430064 武汉理工大学三亚科教创新园海南三亚572019

为了提高多船会遇时智能避碰策略的协同性、安全性、实用性和节能性,在中心化训练去中心化执行框架下,结合优先经验回放机制提出一种多智能体Softmax深层双确定性策略梯度PER-MASD3算法,用于解决多船协同避碰问题,该算法不仅解决了双延... 详细信息

为了提高多船会遇时智能避碰策略的协同性、安全性、实用性和节能性,在中心化训练去中心化执行框架下,结合优先经验回放机制提出一种多智能体Softmax深层双确定性策略梯度PER-MASD3算法,用于解决多船协同避碰问题,该算法不仅解决了双延迟确定策略梯度(TD3)算法存在的值估计偏差问题,还在模型训练过程中引入熵正则项,以促进探索和控制随机控制策略,采用自适应噪声对不同阶段的任务进行有效探索,进一步提升了算法的学习效果和稳定性。通过实验验证,所提算法在解决多船协同避碰问题上具有较好的决策效果、更快的收敛速度和更稳定的性能。

关键词：多智能体深度强化学习协同避碰中心化训练去中心化执行优先经验回放多智能体Softmax深层双确定性策略梯度

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GPR158在胶质瘤中的临床意义及其对胶质瘤恶性行为影响的研究

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GPR158在胶质瘤中的临床意义及其对胶质瘤恶性行为影响的研究

作者：翁苓效海南医科大学

学位级别：硕士

【目的】GPR158在多种肿瘤与神经系统疾病中发挥着重要作用,但其在胶质瘤中的生物学行为及功能尚未阐明。本课题旨在使用生物信息学方法明确GPR158表达与胶质瘤患者预后的关系,探讨其临床意义,分析其生物学功能,并使用体外细胞实验了解G... 详细信息

【目的】GPR158在多种肿瘤与神经系统疾病中发挥着重要作用,但其在胶质瘤中的生物学行为及功能尚未阐明。本课题旨在使用生物信息学方法明确GPR158表达与胶质瘤患者预后的关系,探讨其临床意义,分析其生物学功能,并使用体外细胞实验了解GPR158表达对胶质瘤细胞迁移、侵袭等恶性行为的影响。【方法】1.使用GEPIA数据库分析TCGA、GTEx中GBM、LGG以及正常组织GPR158m RNA的表达差异。通过UALCAN数据库进一步分析GPR158蛋白在胶质瘤与正常组织之间的表达差异。利用HPA数据库从免疫组化角度分析正常组织与不同级别胶质瘤组织中GPR158的表达差异。2.通过CGGA、TCGA数据库下载胶质瘤患者的基因表达与临床信息,分析GPR158表达与胶质瘤患者生存信息、临床病理特征的相关性。3.将CGGA数据库中的患者信息作为训练集进行单因素、多因素Cox回归分析,明确GPR158的预后价值,并构建预测模型,以TCGA数据库中患者信息为验证集进行外部验证,明确预测模型准确度。4.将CGGA、TCGA数据库中患者的各基因分别与GPR158进行Pearson相关性分析,从中挑选出相关性>0.5且P效果。***158与突触传递和肿瘤免疫功能密切相关。4.体外细胞实验显示敲低GPR158对胶质瘤U87、U251细胞系的迁移、侵袭有抑制作用。【结论】***158与胶质瘤患者的生存预后呈现正相关趋势。***158可以作为胶质瘤的独立预后因素。***158在免疫、突触传递中发挥重要作用。4.低表达GPR158在体外条件下抑制胶质瘤细胞的迁移、侵袭。

关键词：胶质瘤 GPR158 预后迁移侵袭

燃机余热驱动的部分加热S-CO循环多联供系统设计与性能分析

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中国电机工程学报 2024年

作者：薛凯李涛刘伟奇任效效种道彤王进仕严俊杰动力工程多相流国家重点实验室(西安交通大学) 中国电力工程顾问集团西北电力设计院有限公司

为减少燃气轮机余热的浪费，提出一种部分加热超临界二氧化碳(supercritical carbon dioxide， S-CO2)循环多联供系统，对烟气热量两级利用实现深度回收。吸收烟气热量的S-CO2在透平膨胀做功，经回热器降温后用于驱动吸收式热泵，提高... 详细信息

为减少燃气轮机余热的浪费，提出一种部分加热超临界二氧化碳(supercritical carbon dioxide， S-CO2)循环多联供系统，对烟气热量两级利用实现深度回收。吸收烟气热量的S-CO2在透平膨胀做功，经回热器降温后用于驱动吸收式热泵，提高烟气能量利用的同时显著降低S-CO2的冷却损失。以年利润最大为目标优化主要运行参数，并对热力学与经济性能进行分析。以某5 MW级燃气轮机为研究对象，结果表明，该系统在优化参数下运行时年化利润1 127.35万元，动态回收期为5年，生命周期净现值达6 530.37万元，具有良好的经济效益。设计工况下系统全年能量利用率67.52%，全年?效率为51.41%，实现了燃气轮机余热的高效利用。压缩机进口参数对系统性能影响较大，温度对性能的影响大于压力，经济性对参数变化最为敏感。

关键词：余热回收超临界二氧化碳循环多联产参数优化性能分析

基于ERP特征与深度学习算法的社交焦虑检测研究

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基于ERP特征与深度学习算法的社交焦虑检测研究

作者：田效东山东师范大学

学位级别：硕士

作为一种普遍存在的情绪障碍,社交焦虑障碍是多个脑区功能异常和协同作用的结果,脑电可以在较高时间分辨率水平上捕获到社交焦虑个体的脑功能异常。传统上,社交焦虑障碍诊断主要依赖于临床医生使用量表进行人工评估,这种方式往往存在主... 详细信息

作为一种普遍存在的情绪障碍,社交焦虑障碍是多个脑区功能异常和协同作用的结果,脑电可以在较高时间分辨率水平上捕获到社交焦虑个体的脑功能异常。传统上,社交焦虑障碍诊断主要依赖于临床医生使用量表进行人工评估,这种方式往往存在主观性。这推动了基于脑电与计算机技术相关的社交焦虑障碍自动检测技术的进步,并逐渐成为了热点研究问题。本文在前期调研中发现大多数研究者使用的是静息态脑电数据集,使用的特征主要是时域和频域特征。任务态脑电数据中蕴藏的事件相关电位(Event-Related Potentials,ERP)往往反映大脑对于特定刺激或任务的神经活动,可以用来研究认知、感知和情绪等脑功能,但是计算机领域的研究者极少关注这一点。此外,现阶段大多数研究仅是关注了各通道采集到的数据本身,较少的研究能够充分利用不同通道之间的信息,挖掘更深层的空间维度信息,分析维度较窄。针对以上问题,本文从特征层面、多通道空间层面和多通道“空间+时间”层面进行了分析和建模。本文的主要贡献和创新点如下:(1)针对模型输入特征的创新。由于社交焦虑障碍任务态数据集稀缺,本研究成功收集了两个独立的社交焦虑障碍任务态数据集,并在这两个数据集的基础上提取了四种ERP成分。在实验设计上,本研究不仅系统比较了ERP成分与传统时域、频域特征的性能,还进一步探索了将ERP成分与其他特征融合后的多模态特征之间的差异。此外,本研究还深入探讨了在不同认知情境下,ERP成分对社交焦虑障碍分类性能的影响,以期更全面地理解ERP成分在社交焦虑障碍识别中的作用。(2)针对社交焦虑障碍脑电多通道空间信息分析不足的问题,本文提出了基于AtEEGNet模型的社交焦虑障碍脑电检测模型。该模型通过注意力机制可以动态地调整对不同通道记录到的电信号的关注程度。这种机制可以帮助模型在处理脑电数据时更加关注不同脑区之间的活动差异和相关性,从而更好地捕获大脑活动的空间特征。(3)针对At-EEGNet模型进行改进及优化的问题。由于脑电数据自身拥有的时间属性,本文从空间和时间相结合的角度优化At-EEGNet模型,提出了Bi At-EEGNet模型,该模型整合了At-EEGNet与双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)两部分,实现了对时域、频域特征的多模态特征融合,从而进一步挖掘社交焦虑障碍多通道脑电数据的多维度综合信息。综上所述,本文提到的工作,主要围绕特征层面、多通道空间层面和多通道“空间+时间”层面展开。通过在收集的两个数据集上提取并分析不同的特征,本文验证了ERP成分的优越性,所提出模型的有效性。在特征层面,本文发现ERP特征相较于其他特征展现出了更为卓越的焦虑分类性能。特别是晚期正电位(Late Positive Potentials,LPP),表现出稳定、准确率高的优点。除此之外,不同认知情境下ERP成分的实验结果表明,在负性或中性面孔刺激下的脑电活动可能更有利于社交焦虑障碍的检测。同时本文对At-EEGNet和Bi At-EEGNet的性能进行了全面的比较和评估,并与当前先进的方法进行了深入的对比。实验结果表明,本文提出的模型在各项指标上取得了显著的优势,展现出优秀的性能。值得注意的是,本文在两个数据集上取得的结果相似,这充分证明了模型稳定性和可靠性,对于社交焦虑障碍的脑电信号分析具有重要的实践意义,为后续的模型优化和应用推广奠定了坚实的基础。

关键词：焦虑多通道脑电 ERP成分 At-EEGNet BiAt-EEGNet

2022年国际足联卡塔尔世界杯守门员技术应用研究

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2022年国际足联卡塔尔世界杯守门员技术应用研究

作者：周宗效广州体育学院

学位级别：硕士

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木塑空心柱轴压力学性能试验与有限元分析

木材科学与技术 2024年第3期38卷 40-48页

作者：高飞李俞谕何文辉郝笑龙欧荣贤王清文华南农业大学生物质工程研究院农业农村部能源植物资源与利用重点实验室广东广州510642 华南农业大学生物基材料与能源教育部重点实验室广东广州510642 华南农业大学水利与土木学院广东广州510642 华南理工大学土木与交通学院广东广州510641

为探究木塑复合材料用作低密度装配式建筑承重柱的可行性,通过材性测试和轴压试验评估共挤出木塑空心柱的轴压力学性能,并利用ABAQUS有限元分析软件模拟探究木塑空心柱壁厚、长细比和内置薄壁圆钢管壁厚对其极限承载力、变形能力和破坏... 详细信息

为探究木塑复合材料用作低密度装配式建筑承重柱的可行性,通过材性测试和轴压试验评估共挤出木塑空心柱的轴压力学性能,并利用ABAQUS有限元分析软件模拟探究木塑空心柱壁厚、长细比和内置薄壁圆钢管壁厚对其极限承载力、变形能力和破坏模式的影响。模拟分析结果与试验测试数据高度一致,验证了模拟方法的有效性。试验研究表明,木塑空心柱主要通过局部压溃破坏,并表现出明显的弹塑性阶段。有限元分析结果表明,增加壁厚能提高木塑空心柱的初始刚度和极限承载力,其中8 mm厚度在成本、重量及承载能力方面具有最佳性价比。随着长细比的增加,木塑空心柱的承载力和刚度逐渐降低,破坏模式也从强度破坏转向失稳破坏。内置3 mm薄壁钢管显著增强了木塑空心柱的承载力和延性,其力学性能能够满足建筑对抗压承重构件的要求。

关键词：木塑空心柱轴压力学性能有限元分析载荷-位移关系极限承载力

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面向深度强化学习的后门攻击与防御机制研究

面向深度强化学习的后门攻击与防御机制研究

作者：沈效羽广州大学

学位级别：硕士

强化学习在现实世界的许多领域都有广泛的应用,例如机器人控制、游戏玩法优化、金融交易策略、智能交通管理等。强化学习采用了马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP),令智能体根据当前环境的状态,选择最优的动作,并通过与环... 详细信息

强化学习在现实世界的许多领域都有广泛的应用,例如机器人控制、游戏玩法优化、金融交易策略、智能交通管理等。强化学习采用了马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP),令智能体根据当前环境的状态,选择最优的动作,并通过与环境的交互来获得奖励,从而学习到在不同状态下选择最优动作的策略。近年来,随着深度学习技术的发展,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)作为强化学习与深度学习相结合的一种方法,取得了许多令人瞩目的成果。深度强化学习通过将深度神经网络应用于强化学习任务中,能够处理大规模、高维度的状态空间和动作空间,从而解决了传统强化学习方法面临的维度灾难等问题。然而,随着深度强化学习取得重大进展,其暴露的安全问题也逐渐显现。由于深度神经网络的黑盒性质,深度强化学习模型容易遭到对抗攻击、后门攻击以及隐私泄露等。因此,研究深度强化学习的攻击与防御机制具有现实意义。目前,深度强化学习的攻击与防御方法还存在诸多问题,其中包括:后门攻击缺少隐蔽性,攻击时的后门样本容易被用户察觉;适用于传统分类算法中的后门防御方法在强化学习中失效。本文以Atari游戏为场景,就上述问题展开深入的研究和探讨。本文的主要贡献如下:(1)针对强化学习后门的隐蔽性与泛化性问题,提出了基于FGSM与对抗训练的对抗式后门攻击。该方案通过FGSM算法生成对抗扰动,将其作为低值触发器投入到后门训练中。并在后门训练过程中结合对抗训练,使得后门在训练后具有更低的泛化性,对随机噪声有较低的敏感度。相较于主流攻击方案,本方案训练得到的后门更难以被观察和检测。此外,该方法训练出的模型在性能表现上与原始的强化学习模型相当。(2)针对原Neural Cleanse算法与原模型遗忘方法在强化学习场景中失效的问题,提出了基于Neural Cleanse与模型遗忘的后门防御方案。通过对当前后门逆向方法原理的分析,本文将Neural Cleanse优化为适用于强化学习的后门逆向算法。此外,在后门消除阶段,本文通过将强化学习问题转化为监督学习问题,成功应用了模型遗忘方法。实验结果表明,本文提出的方法能够有效逆向出后门模型的高值触发器,并且能够有效消除后门。

关键词：深度强化学习后门攻击对抗攻击后门逆向模型遗忘