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期刊信息/Journal information
重庆理工大学学报
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重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
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    激励参数对横流中合成射流绕流场的影响

    祝健雷健高嘉懿袁迈...
    242-248页
    查看更多>>摘要：为了将合成射流用于垂直轴风力机叶片表面流动控制,采用数值模拟方法,以平板上的合成射流为研究对象,分析横流中合成射流和连续射流的流场特征,比较3种激励频率和3种速度比时合成射流的绕流场.结果表明:速度比相同时,合成射流对边界层作用效果优于连续射流;合成射流在吹吸气不同时刻对边界层作用方式不同;合成射流在横流中的发展轨迹受速度比和激励频率的影响.速度比越大,孔口附近射流轨迹斜率越大;激励频率越大,孔口附近射流轨迹斜率越小.

    合成射流流动控制激励参数数值模拟

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    基于SHAP重要性排序和时空双流的多风场超短期功率预测

    付波李昊权轶李超顺...
    249-258页
    查看更多>>摘要：针对多风场风功率预测中时空特征提取不充分的问题,提出一种基于空间、时间双流特征提取的功率预测方法.采用沙普利加性解释(SHAP)方法分析原始高维数值天气预报(NWP)中各变量的重要性,选择贡献度高的变量子集作为预测模型输入,降低模型复杂度.构建基于自适应动态邻接矩阵的改进图注意力网络(IGAT)提取多风场的动态空间特征;同时将多头注意力机制(MHA)与时间卷积网络(TCN)结合,加强关键时序特征的学习.使用前馈神经网络输出多风场功率预测结果.以西北某十风场的数据进行案例研究,结果表明所提模型的预测效果优于其他模型.

    多风场功率预测变量选择图注意力网络多头注意力机制时间卷积网络

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    耦合碳转移及能量共享的多油气站场IES运行优化

    陈杰王玮焦玉博贺禹铭...
    259-268页
    查看更多>>摘要：在能源转型及"碳达峰、碳中和"背景下,构建基于多能互补的综合能源系统(IES)有助于提高油气站场的节能降耗水平.融入站间碳转移及能量共享,考虑能流供需平衡、CCUS-P2G模块及储能装置运行等约束,以运行成本最低为目标,提出一种针对多油气站场IES协同运行的混合整数规划模型,确定各油气站场IES的最优运行方案.以3个油气站场组成的能量系统为研究对象,验证模型的优化性能.结果表明,设备间的相互协调可有效提升系统的能量利用率,消纳自然清洁能源,防止弃光、弃风.此外,相较各油气站场独立运行,多油气站场协同运行能降低11.8％的运行费用.该研究可为油气站场的低碳经济运行提供理论指导.

    油气站场综合能源系统碳转移能量共享优化

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    基于RSM法的柴油机进气系统参数优化研究

    徐照明邓晰文何述超
    269-275页
    查看更多>>摘要：开展进气参数优化是改善柴油机"气油配合"状态,提高柴油机动力性、经济性和排放性的关键.以1台高压共轨柴油机为研究对象,结合已有实验数据搭建了柴油机GT-Power一维性能仿真模型,在最大扭矩工况点处,以进气压力、进气温度、进气门开启角、排气门开启角为变量进行单变量扫值,研究了扭矩和有效燃油消耗率随进气系统参数变化的规律.基于RSM法构建了扭矩和有效燃油消耗率的二次回归模型,得出了影响扭矩和有效燃油消耗率权重排序,开展了平衡最大扭矩和最低有效燃油消耗率的多目标优化,并得到了优化标定参数.实验结果显示:进气压力、进气温度、进气门开启角、排气门开启角分别为2.27 bar、369 K、459°CA、255°CA时,参数组合使得扭矩提升到311.08 N·m,较原机提升了6.51％;有效燃油消耗率降低到204.11 g/(kW·h),较原机降低了6.25％;最大气缸压力为154 bar,涡轮前排气温度为883 K,未超限制要求.这表明RSM法用于柴油机进气系统参数协同优化是可行的,优化后达到了相应的目标要求.

    柴油机RSM法进气系统参数优化

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    考虑预测误差不确定性的源-荷-广义储低碳经济动态优化调度

    吴佩芝徐天奇李琰李晓兰...
    276-285页
    查看更多>>摘要：基于确定性模型的低碳经济调度方法无法准确描述不确定因素对电网碳排放的影响.据此,从系统层面考虑源-荷两侧不确定性,构建了一种低碳经济动态优化调度模型.采用混合高斯概率密度估计刻画风、光预测误差的不确定性,提出一种考虑净负荷预测误差的正负旋转备用容量概率约束方法;为减少系统的碳排放量,一从发电端考虑,引入碳交易机制,建立含有阶梯型碳交易成本的系统总运行成本最低的调度目标函数;二从用户层面考虑,将需求响应负荷同实际储能设备视为广义储能参与日前-日内滚动优化调度;在IEEE39节点系统进行不同场景分析,验证了所提的调度模型实现系统低碳、经济运行目标的有效性,也挖掘了需求响应负荷的减碳潜力.

    碳交易机制混合高斯需求响应负荷广义储能净负荷预测误差优化调度

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    一种WTMSST结合自适应参数VMD的滚动轴承故障诊断

    施天惠黄民
    286-294页
    查看更多>>摘要：针对现有轴承故障诊断中常用的时频分析方法存在变换系数在时频平面上分布相对离散,时频谱能量模糊等共性问题,提出了一种基于小波变换的时间重分配多同步压缩变换(WTMSST)结合经蜣螂算法(DBO)优化变分模态分解(VMD)的滚动轴承故障诊断方法.该方法采用了一种根据重分配同步压缩变换(WTSST)优化的WTMSST算法,通过固定点迭代减少了在强频率变化下的群延迟,然后通过以最小包络熵为适应度的DBO算法优化VMD输入参数,根据峭度重构信号后,运用WTMSST进行故障特征提取.采用凯斯西储大学的数据集进行测试,验证该法准确描述了信号的冲击特征,并证明其较过往处理方式具有更好的性能.

    故障诊断时间重分配同步压缩变换固定点迭代变分模态分解蜣螂算法

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    曲轴综合测量机几何误差建模及敏感性分析

    王亚晓杨科科
    295-302页
    查看更多>>摘要：为提高曲轴综合测量机测量精度,针对其几何误差元素多,逐一进行补偿工作量大、过程繁琐等问题,基于多体系统理论和齐次坐标变换建立曲轴综合测量机的几何误差模型,采用Sobol敏感性分析方法进行分析,识别出对测量精度影响较大的关键几何误差项.通过对曲轴综合测量机随动测板不同位置处的误差元素敏感性系数进行分析计算,从21项几何误差中识别出10项对曲轴综合测量机测量精度影响较大的关键项,为合理经济地提高曲轴综合测量机测量精度提供依据.

    曲轴综合测量机多体系统理论Sobol敏感性分析蒙特卡洛估算关键几何误差

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    基于拼接技术的大量程绝对式直线时栅位移传感器自校准方法研究

    黄猛樊星辰陈磊王中行...
    303-311页
    查看更多>>摘要：针对大量程直线位移传感器扩展测量范围和实现绝对定位互相矛盾的问题,在其应用场合缺乏高效安装高精度参考器件的条件,导致难以频繁在线校准以保持其测量精度,基于拼接技术提出一种适用于直线时栅位移传感器的误差延拓自校准新方法.,将复杂的大量程绝对式测量拆分为单段栅尺上的绝对位移测量和栅尺拼接后的绝对位置判断;将绝对位置数据作为位置判断依据并构建双测头结构,实现接缝处感应信号的平滑过渡;利用原生的双测头结构获得定距测量序列,结合误差延拓法构建周期误差函数,再使用快速傅里叶变换获得测量序列幅度谱重构误差函数.为了验证上述方法的可行性和有效性,制作了单段栅尺长度为600 mm的传感器样机进行实验.结果表明,2段栅尺拼接后在量程903 mm内能够实现绝对位置测量;采用自校准方法后传感器单周期内平均误差峰值从2.00μm降至0.59μm,误差补偿效果为70.50％;大量程误差峰值从18.93μm降至0.75μm,误差补偿效果为96.04％;此外,通过校准效果对比实验证明了误差延拓自校准方法优于基于傅里叶谐波补偿的比较校准法,误差校准效果提升约76.20％.

    大量程绝对式位移传感器误差校准时栅

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    侧边抛磨光纤抛磨表面粗糙程度分析

    韩玉琪唐洁媛廖建尚凌菁...
    312-320页
    查看更多>>摘要：为探索利用侧边抛磨光纤(SPF)实现微探针型的"光纤上的实验室",利用灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征分析方法分析SPF抛磨表面粗糙程度;基于基尼系数和袋外样本(OOB)误差估计的随机森林(RF)特征重要性排序方法优选纹理特征子集,实现在SPF抛磨表面上精确识别不同粗糙程度的抛磨区域.实验表明,SPF抛磨表面平坦区域具有对比度均值、熵均值高,二阶矩均值、均匀性均值以及相关性均值低的纹理特征特点;基于纹理特征重要性排序方法,衡量了GLCM纹理特征各参数对SPF抛磨表面不同粗糙程度分类识别敏感的强弱,优选出由方差、二阶矩、熵、对比度构成的特征子集,结果表明,利用优选特征子集对SPF抛磨表面粗糙度进行RF分类验证实验,分类精度可达到95.65％.可为探索SPF传感器件中粗糙抛磨表面与环境材料的光耦合机制对传感器灵敏度的影响提供依据,为探索在SPF抛磨面上精确识别高传感灵敏度区域提供参考.

    侧边抛磨光纤纹理特征灰度共生矩阵随机森林光纤传感器

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    征稿启事

    封2,封3页
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