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面板-挤压墙接触面的大型单剪试验及力学特性研究

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华北水利水电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：孙大伟许鑫洋周少贇三峡大学防灾减灾湖北省重点实验室三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室

对于设置有挤压墙的面板堆石坝，研究面板-挤压墙接触面的力学特性是准确预测混凝土面板应力和变形的基础和评估大坝安全的重要参考。目前在面板-挤压墙接触面试验方面，存在一定的循环切剪试验成果而缺少单剪试验成果。为此，依托200m... 详细信息

对于设置有挤压墙的面板堆石坝，研究面板-挤压墙接触面的力学特性是准确预测混凝土面板应力和变形的基础和评估大坝安全的重要参考。目前在面板-挤压墙接触面试验方面，存在一定的循环切剪试验成果而缺少单剪试验成果。为此，依托200m级高坝，采用下盒装混凝土板和叠环装挤压墙板的二层填料模式，开展面板-挤压墙界面的大型单剪试验。鉴于试验过程中挤压墙板无断裂发生，面板与挤压墙板两块混凝土板之间发生滑动，所以采用无厚度单元模拟接触面变形较为合理。为此，采用损伤理论并引入包含虚剪应变的损伤因子，提出了描述接触面的剪应力-虚剪应变软化和硬化力学特性的损伤模型。确定了面板堆石坝的接触面模型参数，研究成果可应用于面板堆石坝应力变形计算，有助于提高后续有限元计算结果的精度。

关键词：堆石坝本构模型单剪试验挤压墙损伤

含乙烯基全氟聚醚-b-聚硅氧烷制备及其在硅橡胶中的性能

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复合材料学报 2024年

作者：吕宁宁冯裕智文敬滨温萍路明霄唐旭东天津科技大学化工与材料学院中石油(上海)新材料研究院

耐溶剂性能差是制约硅橡胶发展与应用的重要因素之一，氟改性是解决该问题的有效手段之一。通过叔丁醇钾引发环硅氧烷阴离子开环制备了多乙烯基聚硅氧烷（Vi-PSi），与全氟聚醚硅氧烷反应制备含乙烯基全氟聚醚-b-聚硅氧烷嵌段共聚物（PF... 详细信息

耐溶剂性能差是制约硅橡胶发展与应用的重要因素之一，氟改性是解决该问题的有效手段之一。通过叔丁醇钾引发环硅氧烷阴离子开环制备了多乙烯基聚硅氧烷（Vi-PSi），与全氟聚醚硅氧烷反应制备含乙烯基全氟聚醚-b-聚硅氧烷嵌段共聚物（PFPE-b-PMVS），采用FT IR、1H NMR确定了其结构，并研究了PFPE-b-PMVS对甲基乙烯基硅橡胶（MVQ）力学性能、硫化性能、耐溶剂性能和热稳定性的影响。结果表明，随着PFPE-b-PMVS含量的增加，高温硫化交联后，改性MVQ的拉伸强度先增加后降低，当PFPE-b-PMVS添加量为2%时，拉伸强度和断裂伸长率可达11.38 MPa和396%；焦烧时间(t10)和正硫化时间(t90)随着PFPE-b-PMVS的增加而降低；耐溶剂性能随PFPE-b-PMVS添加量的增加吸附量降低，当PFPE-b-PMVS添加量为20%时，在对二甲苯溶剂中，吸附溶剂比未改性MVQ降低83.22%；热失重10%温度随PFPE-b-PMVS用量增加而降低。

关键词：全氟聚醚聚硅氧烷改性硅橡胶耐溶剂性能力学性能

全功率小型变速抽水蓄能机组双层MPC虚拟惯量控制策略

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中国电力 2024年

作者：许常昊关伟东王越张金帅王鹏周宁尚博文中国农业大学信息与电气工程学院国网河南省电力公司电力科学研究院

在配电侧发展微型可变速抽水蓄能，有利于以更为环保的方式提升配网消纳新能源的能力。提出一种全功率变速抽水蓄能机组双层模型预测控制（model predictive control，MPC）虚拟惯量控制策略。该策略包含一个标准层MPC和辅助层MPC，标准... 详细信息

在配电侧发展微型可变速抽水蓄能，有利于以更为环保的方式提升配网消纳新能源的能力。提出一种全功率变速抽水蓄能机组双层模型预测控制（model predictive control，MPC）虚拟惯量控制策略。该策略包含一个标准层MPC和辅助层MPC，标准层MPC基于确定的系统预测模型，产生最小化的频率偏差信号，传递给辅助层MPC，而辅助层MPC考虑光伏的随机性，以跟踪标准层MPC预测的频率偏差为目标，同时产生功率和导叶控制信号。通过对含有全功率抽水蓄能机组的系统进行仿真分析，表明了所提的控制策略具有良好的频率调节性能，有助于提升配网的光伏消纳能力。

关键词：变速抽水蓄能机组全功率变流器虚拟惯量控制调频控制模型预测控制

高导热氮化铝/环氧树脂复合材料的高频沿面放电特性

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中国电机工程学报 2024年第13期44卷 5374-5385,I0030页

作者：解曾祺韩耀萱李志辉任瀚文李庆民王忠东新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 北京市昌平区102206 埃克塞特大学数学与物理工程学院英国埃克塞特EX44QJ

环氧树脂(epoxy resin,EP)因其优异的绝缘性能被用作高频变压器的主绝缘材料,但受限于材料的散热能力在强电-热耦合应力下容易发生沿面放电,采用三维导热网络法进行改性是有效的解决方案。该文采用硅烷偶联剂接枝改性氮化铝颗粒,分别制... 详细信息

环氧树脂(epoxy resin,EP)因其优异的绝缘性能被用作高频变压器的主绝缘材料,但受限于材料的散热能力在强电-热耦合应力下容易发生沿面放电,采用三维导热网络法进行改性是有效的解决方案。该文采用硅烷偶联剂接枝改性氮化铝颗粒,分别制备填料随机分布与含导热网络的氮化铝/环氧树脂复合材料,与纯环氧树脂同时进行高频沿面绝缘特性与放电过程温度分布测试。实验结果表明,含氮化铝三维导热网络的EP复合材料可在提升高频绝缘性能的同时抑制材料表面的高频致热效应,在10kV/10kHz高频正弦电压下,相比于纯环氧树脂,总放电幅值从81.47V下降到了24.01V,放电后材料表面最大温升由145.9℃下降至117.6℃。进一步给出环氧复合材料的导热-绝缘协同提升机理:(1)导热网络结构在提供规整的热流传输通道的同时,抑制了填料与基体界面的电场畸变;(2)导热网络结构能显著提升表面浅陷阱密度,减少电荷脱陷的势垒,增强对放电的抑制作用;(3)在高频沿面放电过程中,f/K-AlN/EP自身导热率提升迅速,电导率提升缓慢,消散热量与抑制放电的趋势提升显著,提升了高频沿面放电寿命。

关键词：高频变压器氮化铝导热网络环氧树脂沿面放电

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施用茚虫威饵剂后红火蚁的蚁巢迁移及弃尸行为

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植物保护 2024年第3期50卷 307-311,326页

作者：韩冬银马泽文朱俊洪李磊王建赟符悦冠张方平中国热带农业科学院环境与植物保护研究所农业农村部热带作物有害生物综合治理重点实验室海南省热带农业有害生物监测与控制重点实验室海口571101 海南大学植物保护学院海口570228 中国热带农业科学院三亚研究院三亚572024

红火蚁Solenopsis invicta是典型的社会性昆虫,在防控过程中容易引起红火蚁巢体迁移和弃尸等现象,影响防控效果。本研究对标记好的蚁巢施用茚虫威饵剂,然后定时观察新增加的蚁巢数量和工蚁弃尸量。结果表明,施用0.08%和0.1%茚虫威饵剂后... 详细信息

红火蚁Solenopsis invicta是典型的社会性昆虫,在防控过程中容易引起红火蚁巢体迁移和弃尸等现象,影响防控效果。本研究对标记好的蚁巢施用茚虫威饵剂,然后定时观察新增加的蚁巢数量和工蚁弃尸量。结果表明,施用0.08%和0.1%茚虫威饵剂后,所有处理均有新蚁巢出现,施药后5~10 d,新蚁巢大量出现,随后蚁群趋向稳定,新增蚁巢减少,至处理后25~30 d,再次出现新蚁巢。0.1%茚虫威饵剂15 g/巢处理在施药后5 d出现8个新蚁巢,药后10 d和30 d分别又新增5个蚁巢,其他时间新增蚁巢数较少。按处理剂量,药后30 d,2种药剂15 g/巢处理出现的新巢数量均显著高于25 g/巢处理。0.1%茚虫威15 g/巢处理,校正蚁巢累计增加率高达124.98%,0.08%茚虫威饵剂15 g/巢处理为89.05%;0.08%和0.1%茚虫威饵剂25 g/巢处理,校正蚁巢累计增加率分别为12.00%和51.34%。施用15 g/巢饵剂后2 d开始有大量工蚁尸体被丢弃,至药后4 d弃尸量达最大值,0.08%和0.1%茚虫威饵剂处理弃尸量分别为330.5头/巢和300.2头/巢,随后呈逐步下降趋势,至14 d,弃尸量降至最低。施药后8 d内弃尸量达总弃尸量75.26%以上,至药后10 d,已达总弃尸量的90.08%以上。施用0.08%和0.1%茚虫威饵剂25 g/巢的处理新蚁巢出现较少,表明施用相对低剂量的饵剂,更容易引起蚁巢迁移。红火蚁的弃尸行为主要发生在饵剂施用后的前8 d。

关键词：红火蚁茚虫威蚁巢迁移弃尸

基于VMD-GAF-MCNN的多传感融合海缆裸露状态识别

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光通信研究 2024年

作者：王伟汪文东游鹏肖泽鑫安博文崔桂艳国家能源集团东台海上风电有限责任公司国华(江苏)风电有限公司上海安馨信息科技有限公司

【目的】桩基冲刷及海缆登陆段的冲刷监测常采用多波束（侧扫）声呐方法进行扫描测量，根据扫测图像评断冲刷程度，但缺乏实时性，仅在运维时间才获取相关数据。目前海缆冲刷监测常采用温度分析和振动分析，但现场采集的分布式光纤传感... 详细信息

【目的】桩基冲刷及海缆登陆段的冲刷监测常采用多波束（侧扫）声呐方法进行扫描测量，根据扫测图像评断冲刷程度，但缺乏实时性，仅在运维时间才获取相关数据。目前海缆冲刷监测常采用温度分析和振动分析，但现场采集的分布式光纤传感信号具有非平稳、非线性且易受噪声干扰的特点，以及单一传感器提取特征信息不完备的问题，提出一种基于优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）、格拉姆角场（Gramian Angular Field，GAF）和多尺度卷积神经网络（Multi-scale Convolutional Neural Networks，MCNN）的多传感融合海缆裸露状态识别方法，提高登陆段海缆裸露状态识别的准确率。【方法】本文提出的优化VMD-GAF-MCNN使用信号处理和深度学习的方法实现。首先，提出一种基于希尔伯特变换（Hilbert Transform， HT）计算包络峰度最大值的VMD模数优化方法，利用优化VMD对分布式光纤传感信号进行分解，并利用相关系数法筛选本征模态分量（Intrinsic Mode Functions，IMF），提取各阶本征模态分量与原始信号相关系数最大的IMF分量；其次，提出一种格拉姆角场二维图像编码方法，利用GAF将分布式光纤测温系统（Distributed Temperature Sensor，DTS）和分布式光纤声传感系统（Distributed Acoustic Sensing，DAS）采集的光纤温度信号和振动信号筛选出的IMF分量编码成二维图像；最后，设计多尺度卷积神经网络结构，随机划分训练集和测试集，将训练集输入网络进行训练，测试集验证网络的有效性，实现海缆裸露状态识别。【结果】利用现场采集的海缆光纤温度数据和振动数据进行验证，测试准确率达到99.85%，相较于单一传感器分别提高了0.95%和0.85%。【结论】本文所提方法能够准确识别登陆段海缆裸露状态，为制定海缆运维策略提供技术支撑。

关键词：模式识别多传感融合优化VMD GAF MCNN

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东台吉乃尔盐湖锂盐资源开发利用分析

科技风 2018年第22期 111-111页

作者：高敏东文赟杨尚明青海锂业有限公司青海格尔木816000

我国是世界上盐湖众多的国家之一,锂、钾、钠、镁资源储量巨大。盐湖资源在人民生活和国民经济发展中的重要性众所周知。本文将主要介绍青海东台吉乃尔盐湖锂盐矿床介绍。

关键词：盐湖资源国名经济东台

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

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电网技术 2024年第7期48卷 2948-2957,I0087-I0088页

作者：龙小慧秦际赟张青雷段建国上海海事大学物流工程学院上海市浦东区201306 上海海事大学中国(上海)自贸区供应链研究院上海市浦东区201306

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... 详细信息

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。

关键词：光伏发电模态分解相似日聚类卷积神经网络最小二乘支持向量回归机注意力机制

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改进关联策略的三维多目标跟踪算法

现代电子技术 2024年第16期47卷 85-89页

作者：易可夫文昭程胡荣东长沙理工大学交通运输工程学院湖南长沙410000 长沙理工大学汽车与机械工程学院湖南长沙410000 长沙智能驾驶研究院有限公司湖南长沙410208

为提高基于激光雷达的三维多目标跟踪准确度,提出一种基于检测的3D多目标跟踪算法。使用深度神经网络从激光点云中获取目标的位置信息后,对目标跟踪算法中的关联策略进行了优化。首先,估计出目标的速度信息,与位置信息一同纳入观测值,在... 详细信息

为提高基于激光雷达的三维多目标跟踪准确度,提出一种基于检测的3D多目标跟踪算法。使用深度神经网络从激光点云中获取目标的位置信息后,对目标跟踪算法中的关联策略进行了优化。首先,估计出目标的速度信息,与位置信息一同纳入观测值,在BEV视角下使用卡尔曼滤波器对目标的状态进行预测与更新;然后,基于目标与激光雷达的距离来评估目标位置的不确定度,用于修正观测模型中的协方差矩阵;最后,在马氏距离中添加对目标测量的不确定性加权项,使用匈牙利算法进行数据关联。在大规模自动驾驶数据集Nuscenes上对所提算法进行了测试,得出其跟踪精度超过了现有的基线方法。消融实验结果表明,所提出的改进措施能有效提高三维多目标跟踪的性能。

关键词：三维多目标跟踪关联策略激光雷达点云不确定度评估卡尔曼滤波器协方差矩阵马氏距离匈牙利算法