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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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    喷射速率型线对氨-柴双燃料发动机燃烧过程的影响

    史程程腾飞石磊张正...
    12143-12151页
    查看更多>>摘要：面对全球气候变暖的压力,在内燃机中使用无碳燃料减少排放受到了广泛关注.为了研究柴油喷射策略对氨-柴双燃料发动机的燃烧以及排放特性.以Caterpillar 3401柴油发动机为研究对象,利用CONVERGE软件建立仿真模型,研究了在40％氨能分数、相同喷油量和喷油持续期的条件下不同喷射速率型线(梯形、楔形、斜面、三角形和矩形)对氨-柴双燃料发动机燃烧及排放特性的影响.结果表明:柴油喷射速率型线对柴油、氨气及空气的混合有着显著影响,从而影响燃烧及排放.当喷射速率型线为梯形时,在喷油中期喷射速率高并且氨-柴混合时间长,使得氨-柴混合更加均匀,相应的未燃氨的排放最低.相较于矩形喷射速率型线,梯形、楔形、斜坡形和三角形喷射速率型线指示平均压力分别提高4.36％、0.76％、1.09％、3.08％.由于最高温度差异较小,导致每种喷射速率型线下的氮氧化物变化较小.本文提出了一种改善氨-柴双燃料发动机燃烧及排放性能的喷射速率型线方案.

    氨气柴油双燃料数值模拟喷射速率型线

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    不同冷却剂对铅冷快堆堆芯物理参数的影响与分析

    李凯旋张子雄魏强林刘义保...
    12152-12158页
    查看更多>>摘要：随着中国能源结构深化改革的推进,积极发展核能已成为主要趋势.第四代核能系统代表着核电发展的趋势和技术前沿,因此铅冷快中子反应堆的研究在国际上备受关注.基于麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology,MIT)开发的反应堆蒙特卡洛中子输运方程开源软件OpenMC,以铅冷快中子欧洲示范堆(advanced lead fast reactor European demonstra-tor,ALFRED)为研究对象,选取两种不同的堆芯冷却剂开展铅冷快堆堆芯物理计算.结果表明:在装载相同燃料的情况下,采用铅-铋冷却剂可以提高堆芯的初始反应性271×10-5;堆芯在正常商运状态下具有更高的堆芯有效缓发中子份额;堆芯的中子能谱更宽、更硬;对于燃料中的239Pu核素,燃烧效果更好.因此,ALFRED堆芯采用铅-铋合金冷却剂时,具有更高的有效增殖因子,有望提高堆芯的控制性和燃耗性能,并有效减少放射性废物的产生.研究成果为铅冷快中子反应堆欧洲示范堆堆芯设计和性能优化提供了有益的参考.

    铅冷快中子欧洲示范堆(ALFRED)冷却剂有效增殖因子燃耗计算

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    基于改进深度残差收缩网络的电缆早期故障识别

    唐丹吴浩蔡源郑超文...
    12159-12168页
    查看更多>>摘要：电缆早期故障的多次发生易造成电缆出现永久性故障,给电网的稳定运行带来严重的影响.为了在永久性故障发生前准确识别出电缆早期故障,提出一种基于改进深度残差收缩网络的电缆早期故障识别方法.首先通过改进的完全自适应噪声经验模态分解方法(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)进行故障信号处理,并利用相关系数筛选本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF);然后对IMF分量求其复合多尺度排列熵作为进一步的特征提取,以构建特征数据集;最后利用改进的收缩模块,多尺度卷积层、Self-Attention和SimAM注意力机制对深度残差收缩网络进行改进.使用改进的深度残差收缩网络进行电缆早期故障识别实验.实验结果表明:该算法能准确识别出电缆早期故障,且具有一定的抗干扰能力.

    电缆早期故障改进的完全自适应噪声经验模态分解方法(ICEEMDAN)复合多尺度排列熵改进深度残差收缩网络故障识别

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    基于改进海鸥算法优化SVM的变压器故障诊断方法

    时宇辉袁至王维庆孙汝羿...
    12169-12176页
    查看更多>>摘要：变压器故障诊断率不足一直是制约着电网运行安全和效率低下的关键问题.为解决这一问题,提出基于改进海鸥算法优化支持向量机(improved seagull optimization algorithm support vector machine,ISOA-SVM)的变压器故障诊断方法.首先开始构建SVM的油中溶解气体分析的故障诊断模型并通过核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)对油中数据处理;其次通过ISOA寻找到SVM的最优核函数参数和惩罚系数;最后将数据归一化输入ISOA-SVM模型进行诊断,判断变压器的运行状态,并将结果与其他算法优化模型进行比较,仿真结果显示,该模型故障检测方法在识别故障速度以及识别精度上明显优于其他模型,有助于保证变压器的稳定运行.

    变压器核主成分分析(KPCA)支持向量机(SVM)优化海鸥算法故障诊断

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    跟网型与构网型变流器混合并网的暂态特性分析及故障穿越控制

    朱冰张龙司文佳陈俊儒...
    12177-12187页
    查看更多>>摘要：当跟网型(grid-following,GFL)和构网型(grid-forming,GFM)变流器混合并网时,它们通过电网阻抗相互耦合.在电网发生故障时,由于耦合项的存在,两个变流器的暂态特性将变得更加复杂.一旦其中一方出现稳定性问题,将对另一方产生影响,使得故障穿越变得困难.首先建立两变流器混合并网系统的数学模型,分析平衡点的存在条件,并使用相平面法揭示故障时的相互影响机理.然后,提出一种根据电压跌落程度调整GFM功角的方法,并作用于GFL改进其锁相环.同时考虑GFL电流注入的影响,对GFM的故障电流进行限制,以此实现混合故障穿越控制.所提方法可以保证GFM在故障期间输出无功电流对电网提供支撑,同时保证GFL根据电网导则注入电流,有效防止两个变流器的过电流和功角失稳.最后,通过仿真验证该控制策略的正确性和有效性.

    跟网型变流器构网型变流器故障穿越暂态功角控制锁相环

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    基于优化VMD与斜率熵的目标辐射噪声特征提取方法

    周照翔占春连
    12188-12199页
    查看更多>>摘要：为了在复杂多变的环境中有效提取目标辐射噪声的特征信息,提出一种基于优化变分模态分解(variational mode de-composition,VMD)和斜率熵的目标辐射噪声特征提取方法.采用蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,BOA),提出基于BOA的参数优化VMD算法(BOA-VMD),实现VMD最佳参数组合的自适应选取,从而对四类辐射噪声信号进行分解,得到一定数量的固有模态函数(intrinsic mode functions,IMF).计算各IMF分量的斜率熵作为特征值,通过仿真实验和实际噪声信号进行实验分析,并与散布熵、波动散布熵和排列熵3种特征相比较.结果表明:所提出的基于BOA-VMD与斜率熵的特征提取方法可以实现不同种类目标的分类识别,并且在单特征和多特征条件下均具有最高识别率,而且随着提取的特征数量的增加,最高识别率也会随之增加.

    目标辐射噪声特征提取变分模态分解蝴蝶优化算法斜率熵

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    基于混合算法优化的叶片涂胶行走机构速度控制

    张敬龙何春燕王建国李明博...
    12200-12210页
    查看更多>>摘要：风电叶片涂胶行走机构的速度控制直接影响涂胶质量与稳定性.针对涂胶过程中控制速度时自适应力差、控制精度不足、抗干扰能力弱等影响设备涂胶质量与效率问题,分析涂胶设备整体布局及行走机构的结构,建立控制电压输入和齿条速度输出的状态方程数学模型及卡尔曼-遗传优化的模糊PID(proportional-integral-derivative)控制器.采用遗传算法对模糊控制器中的控制规则和因子进行优化,从而实现行走机构速度追踪的精准控制;加入卡尔曼滤波器算法,用来减小干扰对系统的影响.利用行走机构样机验证遗传算法优化的模糊PID控制算法.实验结果表明:基于遗传算法优化的模糊PID控制算法超调量为0.8％、调节时间为0.153 s,相对于模糊PID及PID控制算法均有所改善.基于卡尔曼遗传优化的模糊PID相较于遗传优化的模糊PID,响应时间提高10倍,降低干扰16倍.卡尔曼遗传算法优化的模糊PID提高了系统的控制精度、稳定性及抗干扰能力,从而提高涂胶设备涂胶质量与涂胶效率.

    风电叶片涂胶设备机电系统模糊控制遗传优化卡尔曼滤波器

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    一种基于压电驱动的扭转式MEMS电场传感器设计与仿真优化

    刘阳饶宇飞李海峰王誉铮...
    12211-12219页
    查看更多>>摘要：电力传感技术是实现新型电力系统数字化转型的关键,其中电场参量是重要的监测对象之一.提出一种基于压电驱动的扭转式微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)电场传感器.该微机电系统电场传感器的通过驱动结构带动屏蔽电极在感应电极表面周期性振动实现电场的调制测量.其压电驱动结构为4个对称分布的L型压电悬臂梁,屏蔽电极和感应电极为两对交错耦合的梳齿电极构成.接着通过COMSOL仿真软件建立了结构的固体力学-静电耦合模型,计算了敏感结构的谐振频率和振动幅值.结果显示:结构的工作模态下的谐振频率可达到25 047 Hz,在3 V的交流驱动电压下屏蔽电极末端位移为85.06 μm.进一步通过参数扫描方式对敏感结构的关键参数进行仿真分析.优化了梳齿电极的长度、宽度、间距、个数等参数以及感应电极长度、感应电极宽度、梳齿电极的个数和感应电极间距.最后完成了传感器的测试.测试结果表明:该传感器的灵敏度为3.24 mV/(kV/m),测量误差最大仅为3.75％.

    微机电系统(MEMS)电场传感器压电驱动COMSOL

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    变刚度机器人关节的模糊自适应控制器研究

    郭怀超哈乐刘佳龙崔浩东...
    12220-12226页
    查看更多>>摘要：为了增强人机交互的安全性和环境适应能力,提出了一种新颖的变刚度机器人关节样机.采用永磁体和空心电磁线圈构成变刚度机构,可通过调整系统的磁通量实现关节刚度的快速改变.基于分子电流法和虚位移法成功构建了变刚度关节的刚度模型.随后,开发了变刚度关节位置与刚度协调控制器以及模糊自适应控制器.实验结果表明:在不断增加关节刚度的情况下,关节位置和轨迹跟踪的精度得到提高,而随着运动频率的增加,精度呈下降趋势.模糊自适应控制器在控制该变刚度关节位置阶跃和轨迹跟踪性能方面要优于传统控制器,具有更好的跟踪精度与更快的响应速度.

    永磁体磁通量变刚度模糊自适应跟踪精度

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    基于实验方案设计的卷积神经网络超参数优化方法

    徐慧智吕佳明
    12227-12238页
    查看更多>>摘要：卷积神经网络是人工智能的重要组成部分,在自然语言处理、图像识别等领域表现优异.卷积神经网络模型超参数配置涉及训练策略,在卷积神经网络大模型优化方面起着至关重要的作用.现有超参数优化方法耗时耗力,遍历整个超参数空间,容易陷入局部最优解.首先,构建3个不同深度的自建卷积神经网络作为优化对象,以提高模型在验证集上的准确率为优化目标找到最佳的超参数配置.其次,考虑优化神经网络大模型的训练过程并提高模型性能的需求,提出一种基于实验方案设计的卷积神经网络超参数优化方法.最后,为了验证方法的有效性,依据均匀设计理念构建训练方案,生成超参数优化组合,进行主观经验生成训练方案的对比实验.结果表明:所提出的优化方法在收敛速度、准确率和计算效率上更具优势.该方法为实现卷积神经网络大模型的高效训练提供支持,具有良好的通用性,可以应用于不同规模的卷积神经网络训练任务.

    均匀设计超参数优化卷积神经网络(CNN)正交设计机器学习

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