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期刊信息/Journal information
科学技术与工程
科学技术与工程

明廷华

旬刊

1671-1815

ste@periodicals.net.cn

010-62103284

100081

北京市海淀区学院南路86号

科学技术与工程/Journal Science Technology and Engineering北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊向社会介绍科技界、工程界进展情况和为科学家、工程技术专家开展学术交流服务的一份学术性、知识性和动态性杂志。主要内容包括科学技术发展前景和重大建设工程进展情况，科学技术与工程方面的新成果、新知识、科技界和工程界的热点问题等。适合科技工作者、工程技术专家、领导同志、管理干部和图书资料馆（室）订阅。
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    掺氢对天然气燃烧室燃烧及排放特性影响

    赵昊楼国锋刘少鹏
    223-229页
    查看更多>>摘要：天然气混合氢气燃烧可有效降低含碳物质的排放.但掺混氢气会改变燃料性质,进而影响燃烧进程,故有必要对掺氢燃烧进行深入研究.主要研究了以混氢天然气为燃料的燃气轮机的燃烧特性和排放特性,采用数值模拟的方法研究不同的掺氢比(H2体积含量为0～100％,一共6种工况)对GE-10实验型燃气轮机燃烧室燃烧过程的影响.研究结果表明,随着掺氢比的增加,火焰温度上升,燃烧反应区前移.在低掺混比下火焰筒出口处的温度分布随掺氢比增大趋向均匀,当掺氢比超过0.6时,出口处温度分布均匀性大幅下降.此外,混合燃料中氢气成分的增加会导致局部释热量提高,进而导致NOx排放增加,当掺氢比超过0.8时,NOx排放量增加的幅度变大.同时,随着掺氢比的提高,CO和CO2的排放量显著减少,H2O的生成量显著增加.研究结果将为后续混氢燃烧技术在工业燃气轮机上的应用提供理论指导.

    天然气掺氢燃气轮机燃烧特性排放特性

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    喷油器柱塞副动态泄漏及特性

    张勇薛程雄高振波
    230-237页
    查看更多>>摘要：为了研究高压共轨喷油器柱塞副的动态泄漏特性,建立了柱塞副间隙燃油流动的数学模型,通过有限差分法对数学模型进行数值计算,研究了不同轨压下柱塞副燃油的平均动态泄漏率的变化趋势,与试验值进行对比,验证该数学模型的有效性,并分析了轨压、进口燃油温度、柱塞最大升程和喷射脉宽四种因素对柱塞副动态泄漏量的影响及在不同柱塞速度下,油膜压力、厚度和温度参数的变化趋势.结果表明,在一个喷油循环内,动态泄漏率的变化曲线与控制腔油压变化曲线相似,平均动态泄漏率随着喷油器的轨压、入口燃油温度和柱塞最大升程的增加而增加,但随着喷射脉宽的增加而减小;随着柱塞速度由正速度到负速度的过程,油膜的厚度逐渐变薄,油膜的温度整体上升,油膜的压力变小.

    高压共轨柱塞副动态泄漏率数值分析

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    基于机组出力变化量与最大调节速率关系的自动发电控制指令优化调度

    张婉颖王建东魏梦瑶尚晋...
    238-244页
    查看更多>>摘要：随着新能源并网容量的增加,电网的调频波动现象加剧,为加快消除电网频率偏差,提出了一种基于机组出力变化量与最大调节速率关系的 自动发电控制(automatic generation control,AGC)指令优化调度方法.首先,基于机组的实发功率历史数据,采用分段线性表示方法自动查找具有连续增、减变化趋势的数据段,计算每个数据段的出力变化量和对应的调节速率形成数据样本集合,从集合中筛选出可以描绘机组出力变化量与调节速率关系的样本点,由多项式拟合得到机组出力变化量与最大调节速率之间的关系式;然后,以负荷调节时间最小化为 目标,考虑机组出力变化范围及机组不同出力变化量下对应调节速率的约束条件,得到电网AGC指令的优化分配结果;最后,通过仿真和工业案例验证所提方法的有效性,也验证了机组在频率波动时能够快速响应,有效降低频率偏差.

    调度优化自动发电控制分段线性表示调节速率

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    基于谐波注入法的差分式非接触电压测量

    张耀叶永杰李昊熊思宇...
    245-251页
    查看更多>>摘要：当前基于电容耦合的传感器尚无有效、便捷的耦合电容动态校准方法,影响测量精度.因此,提出了基于谐波注入的差分式非接触电压测量方法,首先,利用感应探头与跨阻运算放大器将基频信号引入测量系统;其次,通过屏蔽罩,减小外界杂散电容变化带来的干扰,改进探头并引入差分式电路结构,消除运放输入电容的影响;再次,对测量电路注入谐波,并利用离散傅里叶变换(discrete Fourier transformation,DFT)实现对响应信号中基波信号与谐波信号的提取,通过计算谐波源与谐波响应信号的比值,求解出耦合电容参数,实现其动态校准;最后,将校准的电容参数代入基波方程,实现基波电压信号的测量.通过仿真结果表明,所提的测量方法可在10 kV的应用场景中满足对变化的耦合电容校正要求,且最大的电压测量误差小于0.4％.

    非接触测量谐波注入差分式分布电容电压传感器

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    基于资源预选的车联网分布式调度方案

    李亚刘瑞鹏
    252-259页
    查看更多>>摘要：第三代合作伙伴(the 3 rd generation partnership project,3 GPP)为长期演进车对外界信息交互技术(long term evolution-vehicle to everything,LTE-V2X)定义了集中式(模式3)和分布式(模式4)两种通信模式.模式4支持直连通信,采用基于感知的半持续调度(semi-persistent scheduling,SPS)资源分配方案,车辆通过感知选择最佳的子信道.为了解决模式4中SPS算法存在的资源选择不确定性以及资源利用率低等问题,提出了资源预选方案,提前确定预选资源位置,并在感知过程中根据信道拥塞程度调整感知窗口大小和参考信号接收功率强度的加权方式,从而降低资源碰撞概率,提高传输的可靠性.仿真结果表明,与标准中SPS机制相比,所提出的资源分配方案在较高车流密度场景下可以有效提升数据包接收率,降低了通信时延,满足车联网(Internet of Vehicle,IoV)高可靠低时延的目标.

    车联网半持续调度资源分配资源碰撞数据包接收率

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    基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割

    胡承鑫曾曙光管灵董纯柱...
    260-266页
    查看更多>>摘要：散射中心是描述雷达目标高频散射机理的重要特征,准确提取雷达目标散射中心参数对解析雷达目标有着极其重要的研究意义.为了提高散射中心参数计算速度,通常将整幅合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分解为多个包含散射中心的小区域,对每个小区域分别进行特征提取和参数计算.根据雷达目标散射中心的特点,提出了 一种基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割技术.首先,对雷达图像进行Frost滤波、基于水平集方法(level set method,LSM)的图像分割和面积滤波的一系列图像预处理获得目标感兴趣(region of interest,ROI)区域,然后对预处理后的图像利用局部密度聚类算法检测散射中心并进行区域分割.实验中,采用模拟数据和真实数据对所提方法和传统图像分割算法展开数值实验,实验结果验证了所提方法在雷达目标散射中心区域分割的有效性和优越性.

    雷达目标散射中心局部密度聚类区域分割

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    伤员运载机器人楼梯环境运动稳定性

    纪兆俊李艳杰卜春光郎智明...
    267-273页
    查看更多>>摘要：针对伤员运载机器人在楼梯环境的运动稳定性问题,分析机器人各关节运动对机器人运动稳定性的影响,建立机器人运动学模型.结合稳定锥方法与伤员运载机器人实际结构,通过MATLAB软件计算分析重心调整机构对机器人稳定性的影响,验证机器人通过重心调整后上楼梯运动的稳定性.仿真和实验表明,伤员运载机器人的重心调整机构能够有效地调整机器人的重心,调整后的机器人能够稳定地在楼梯环境中将伤员运出.

    运动学仿真稳定锥稳定性MATLAB

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    蜉蝣算法在供应链库存优化中的应用

    赵文丹韩雪
    274-280页
    查看更多>>摘要：针对蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA)全局搜索能力差、搜索精度不高和自适应能力弱等问题,提出一种多策略融合的蜉蝣算法.首先,提出吸引力增强因子,同时引入自适应动态调节的重力系数,来平衡搜索和开发能力;其次,提出中值位置作为群体位置的一部分,加强种群交流,避免陷入局部最优;最后,引入正弦余弦策略,增强全局搜索能力,提高收敛精度并增强稳定性.8种典型功能函数的仿真结果证明改进后的算法收敛能力提高、收敛精度加强.将改进后的蜉蝣算法应用于工程中,在供应链库存系统中调节比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation,PID)参数,与其他算法相比,成本下降9.5％,证明该算法在工程上具有适用性.

    蜉蝣算法正弦余弦策略中值位置供应链库存参数优化

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    基于主成分分析-BP神经网络的风电备件需求预测

    李晓娟张芳媛喻玲
    281-288页
    查看更多>>摘要：风电机组具有结构复杂,运维困难,且长期处于恶劣的工作环境的特点.风电备件的需求预测有助于为风电场配备最合适的备件数,以确保风电场的平稳、高效运行.构建主成分分析-反向传播(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)模型,针对受多因素影响的复杂备件,先利用PCA将影响风电备件的要素进行筛选,再利用BP神经网络算法,得到最为精确的预测结果.比较自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型、BP神经网络预测和PCA-BP神经网络预测的结果.结果表明:PCA能显著降低神经网络预测误差,预测的精度为93.94％,高于BP神经网络预测的88.39％和ARIMA模型的85.31％,所以PCA-BP神经网络模型的预测精度准确且有可靠结果,能够适用于风机备件的需求预测.

    主成分分析神经网络风电备件需求预测

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    基于遗传算法的核电备件库存模型仿真优化

    谢宏志韩亚泉
    289-299页
    查看更多>>摘要：备品备件是核电厂设备检修的物质基础,然而持有过量的备件库存将增加核电厂运营成本,通过设置合理的备件库存参数,在保障供应和控制库存之间寻找到一个合理的平衡点.针对核电备件库存参数设置问题,将遗传算法引入备件库存参数优化领域.通过建立核电备件库存参数评价方法,将核电备件库存参数设置转换为多变量优化问题,使用遗传算法计算最优库存参数.选用大亚湾核电厂的备件进行仿真测试,当给备件增加多种领用波动时,使用遗传算法计算的备件库存参数均优于当前数据库中的库存参数,结果表明遗传算法应用到备件库存参数优化领域具有重要的实用价值.

    备品备件核电厂库存模型遗传算法

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