摘要：[目的]纳米材料因具有表征尺度小,比表面积大的特性,在土遗址修复材料领域的应用关注度日益提升.针对辽宁地区土遗址受损严重、亟待修复的问题,本文聚焦纳米二氧化钛(TiO2)和氧化石墨烯(graphene oxide,GO),探究二者对土遗址修复材料无侧限抗压性能、三轴抗剪性能和微观结构的影响,以及纳米TiO2-GO的协同增强机理.[方法]以有机硅-复合改性土(S-GLS)为基础,研究不同添加比例的纳米TiO2 和GO对纳米TiO2-GO改性土(SN-GLS)物理性能的影响,其中纳米TiO2 质量分数为1%、3%、5%,GO质量分数为0.02%、0.025%和0.03%;通过无侧限抗压试验和三轴剪切试验,获取SN-GLS在对应工况下的力学行为特征和应力-应变全过程曲线;借助扫描电镜(SEM)与压汞孔隙率(MIP)试验,分析SN-GLS的微观结构形态、孔隙特征及其分布规律.[结果]随着TiO2-GO的掺入,SN-GLS的抗压强度和抗剪强度均显著提升.三轴剪切试验结果显示,试样的宏观破坏形式发生转变,由原有的斜向剪切破坏,转变为鼓胀与多剪切破坏的组合形式,即试样中间部位产生侧向鼓胀,裂缝以竖向、横向发展的多形式剪切带呈现.当TiO2 和GO的掺量分别达到3%和0.025%时,根据28d龄期SN-GLS的应力-应变全过程曲线显示,其应变在2.5%～4%区间达到峰值,且残余强度保持率为75%～90%,这表明纳米TiO2-GO的掺入提升了原始土的延性,使SN-GLS具有更优的抗剪性能与塑性变形特征.同时,该掺量下,SN-GLS的7d龄期黏聚力较S-GLS提升了61.8%,28 d龄期黏聚力提升了 42.7%且内摩擦角提高了1°.扫描电镜与压汞孔隙率试验结果显示,与S-GLS相比,SN-GLS的微观结构优化及力学性能提升,源于GO与纳米TiO2 的协同作用,具体表现为:GO的掺入使SN-GLS形成粗糙且褶皱的层状结构,增大了原始土的层间距,其表面含氧官能团为原始土水化反应提供成核位点,起到"模板"作用,促使SN-GLS内部生成更多水化产物(如C-S-H),因而力学性能得到显著提升.纳米TiO2 通过小尺度效应与填充效应,填充土样内部孔隙并增强土颗粒间的连接;同时改变土样骨架的排列方式,提高其定向性,最终使SN-GLS的分形维数较S-GLS增大0.0459.上述作用共同导致SN-GLS的孔隙分布显著优化,中孔隙占比较S-GLS降低 18%,小孔隙占比增加 16%,微孔隙占比增加 2%;中孔隙向小孔隙、微孔隙转化,微观结构更致密,总孔隙率较 S-GLS 减小10.09%.[结论]本文为土遗址修复材料的研究与改进提供了新的思路,纳米TiO2 和GO在土遗址保护和加固方面具有潜在应用价值.

摘要：[目的]在新型电力系统建设背景下,高比例可再生能源的大规模接入及柔性负荷的广泛普及,显著加剧了系统的随机性、波动性,叠加电网规模的不断扩大,导致控制变量急剧增多,对传统电网电压和潮流控制策略提出了严峻挑战.现有电网分区方法主要依赖节点间电气距离进行无功分区,难以适应源荷双侧特性剧烈变化的新型电力系统运行需求.为此,本研究提出一种综合考虑多重因素的电网分区优化方法,旨在降低高比例新能源接入下的电网整体控制难度,提升分区自治运行能力.[方法]本研究的核心在于建立了一套分区指标体系及优化模型,突破传统分区仅关注拓扑连接的局限,创新性地同时考虑分区内部电气连接紧密程度和源荷匹配程度,分别构建了基于电气距离的无功分区指标和基于源荷匹配的有功分区指标.以此为基础,构建了电网分区优化模型,以最小化无功分区指标为主要优化目标,旨在最大化分区内部电气紧密程度,简化无功电压控制.将有功分区指标满足要求作为关键约束条件,用以限制分区间有功功率的频繁交互,并减少分区内部净负荷的剧烈波动,保障分区内部源荷平衡.同时,为高效求解所构建的非线性复杂优化模型,提升寻优速度并避免算法陷入局部最优解,本研究创新性地提出一种仿生联合优化策略,充分利用了遗传算法的全局搜索能力和萤火虫算法的快速局部求精能力.[结果]采用标准IEEE 39 节点系统进行算例验证.仿真结果表明,本文算法能够显著提升分区内部源荷匹配度,有效降低分区之间及分区内部的净负荷波动,减少了不必要的潮流交互,有效降低系统无功控制难度,使分区内部节点电气紧密性增强,简化了分区内部的电压无功调节过程.萤火虫-遗传仿生联合算法表现出优越的求解性能,能够快速、有效地获得优化的分区方案.[结论]本研究的创新点主要是在电网分区模型中同时集成了基于电气距离的无功控制优化目标和基于源荷匹配的有功平衡约束,克服了传统方法对源荷变化适应性不足的缺陷.提出了高效、鲁棒性强的萤火虫-遗传仿生联合优化算法以求解分区模型,有效提升了寻优速度和精度.本文算法为解决新型电力系统复杂网络结构下的分区运行控制难题提供了新的技术途径,对提升电网安全稳定运行水平和促进新能源高效消纳具有较高的理论价值与实际意义.

摘要：[目的]在电力系统运行过程中,继电保护装置起到至关重要的作用.然而,设备长期运行,老化和损坏现象不可避免,其会导致继电保护装置产生异常变位数据,这些异常数据如果不能得到妥善处理,将会影响电力系统的安全稳定运行.因此,如何有效处理继电保护装置的异常变位数据成为一个亟待解决的问题.[方法]研究提出了一种自主可控的容错存储算法,该算法通过对继电保护装置的状态进行评估,分析潜在的扰动因素.在此基础上,运用模型预测控制(MPC)技术预测可能出现的异常数据.MPC是基于系统的动态模型,通过预测未来系统的状态来提前进行决策,并针对预测到的异常数据实施校正,旨在将数据恢复到原始状态.同时,利用数据弹性理论和粒度率来计算补偿存储强度,数据弹性理论有助于衡量系统在面对故障时的承受能力,而粒度率则与数据的细化程度相关,通过将两者结合确保数据的准确性和完整性.在研究过程中,构建了基于上述算法的实验环境,通过模拟继电保护装置在不同工况下产生的异常变位数据对算法进行测试.[结果]通过实验验证该算法的效果,算法的容错率高于0.89,意味着在面对大量异常数据时,算法能够成功处理其中绝大部分的数据错误.存储所需占用内存在 20 MB以下,表明算法在存储数据时对内存资源的占用较少.在数据量为10000 个的情况下,数据传输次数仅为401 次,体现了算法在数据传输方面的高效性.[结论]通过研究可知,所提出的自主可控容错存储算法能够有效增强继电保护装置的数据容错能力.对异常数据的准确预测、校正以及合理的存储策略,确保了数据的准确性和完整性,从而提升了继电保护装置在面对设备老化和损坏时的应对能力.在电力系统中采用本文算法有助于提高继电保护装置的可靠性,进而保障电力系统的安全稳定运行.本研究创新之处在于将模型预测控制、数据弹性理论和粒度率相结合,构建了一种全新的容错存储算法.这种综合运用多种技术的方法在处理继电保护装置异常变位数据方面具有独特的优势.本文算法能够提高继电保护装置的数据处理能力,减少因数据异常导致的电力系统故障风险,对于保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义.

摘要：[目的]在"双碳"目标推动下,高比例新能源并网导致系统惯量和阻尼特性削弱,严重威胁了电网稳定性.构网型虚拟同步机控制技术虽然能够主动为电网提供惯量支撑,但新能源系统复杂非线性特点使传统VSG控制在非理想工况下面临着角频率和输出电压失稳的风险,传统方法控制效果不理想.针对这一问题,提出一种基于无源控制的构网型换流器控制策略,突破传统线性控制方法的局限,提高系统动态响应性能、抗干扰能力和鲁棒性.[方法]采用非线性控制设计框架,根据VSG控制原理模拟同步发电机转子运动方程,实现有功频率调节,同时模拟励磁系统实现无功电压控制,建立了包含构网型控制的哈密顿系统模型.基于无源控制理论的核心思想,对建立的哈密顿模型进行数学变换,将其转化为具有端口特性的耗散哈密顿标准形式,该模型具备天然的稳定分析优势,可为控制器设计提供理论基础.同时,根据系统稳定运行需求,设定期望的工作平衡点.为加速系统能量向期望平衡点的耗散,有效抑制振荡并加快收敛速度,注入阻尼项,最终推导得到适用于构网型换流器的有功和无功控制律,实现非线性系统的全局渐进稳定.[结果]仿真测试结果表明,在功率变化、电网电压不平衡、短路故障以及负荷变化的非理想条件下,基于无源控制的构网型换流器控制策略在系统角频率的稳定性方面显著优于传统VSG控制,频率波动幅度明显变小,恢复至期望值的时间大幅缩短.输出电压的超调量降低,调节过程更为平滑,电压恢复稳定的速度更快,有效增强了电压稳定性.[结论]本文提出的基于无源控制理论的构网型换流器并网稳定控制策略,通过将无源控制理论引入到VSG控制设计中,建立了基于耗散哈密顿模型的非线性设计框架.本文设计了基于能量整型和阻尼注入的控制策略,所推导的控制律具有强鲁棒性,无需依赖精确系统模型即可适应复杂运行条件,有效解决了传统VSG控制在面对系统非线性特性时稳定性不足、动态响应慢的缺陷,突破了线性控制参数固化的局限性,为新能源并网系统提供了抗干扰能力强、动态响应快的控制策略,能够支撑新型电力系统稳定运行.

摘要：[目的]强雷电活动区域的输电线路运行时易遭雷击,同塔双回线路因结构紧凑、电磁耦合效应显著,雷击故障率一直偏高.现有防雷措施多依赖统计经验,无法有效区别绕击、反击等不同类型的雷击故障,难以实现精准防护,导致线路跳闸事故仍时有发生,严重威胁电网安全稳定运行.为此,本文提出一种基于深度学习的雷击故障识别方法,可实现绕击与反击的高精度自动识别,为输电线路的差异化防雷设计及运行维护提供有效的技术支撑.[方法]采用电磁暂态仿真软件ATP-EMTP,构建220 kV同塔双回输电线路雷击故障仿真模型,获取不同雷电流幅值、接地电阻条件下的过电压响应数据.针对雷击信号的非平稳性及模态混叠问题,引入集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法,通过加入高斯白噪声抑制模态混叠,提取前4 阶本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)以保留主要特征成分.随后采用频率切片小波变换(frequency slice wavelet transform,FSWT)计算多频段能量比,并与雷电流幅值、接地电阻共同构建多维特征集.在分类模型方面,提出CNN-LSTM-Attention深度学习架构:利用CNN提取空间特征,通过LSTM捕捉时序依赖特征,借助Attention机制聚焦关键信息,从而实现复杂信号特征的有效融合与识别.[结果]实验结果表明,本文方法在绕击与反击识别任务中表现优异.模型整体识别准确率达98.6%,查准率与查全率均超过98.5%,F1 分数最低为0.99.与SVM、CNN等基准模型相比,该方法在识别精度上具有明显优势.10 次独立对照实验结果显示,模型平均准确率达到99.7%,方差为0.00093,充分验证了该模型的稳定性和可靠性.[结论]基于EEMD-FSWT特征提取与CNN-LSTM-Attention融合模型的雷击故障识别方法,能有效表征同塔双回输电线路雷击信号的时频特性,实现绕击与反击的高精度区分.该方法不仅提升了故障诊断的准确性和实时性,更为电网差异化防雷策略的制定提供了重要数据支持.研究成果对降低输电线路雷击跳闸事故率、保障电力系统安全稳定运行具有重要工程应用价值与良好推广前景.

摘要：[目的]随着网络规模与复杂性的激增,传统网络运维技术在处理海量告警数据时面临准确性低、噪声干扰严重、根因定位困难等挑战.现有Apriori与FP-Growth等关联规则算法因缺乏对告警数据相关性及层级根因的深入分析,导致压缩效率低下且误报率较高.通过引入图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN),设计了一种智能告警压缩算法,以解决传统方法在数据关联性挖掘、噪声抑制及多层级根因分析中的不足,从而提升了网络运维的智能化水平与告警处理效率.[方法]首先,针对告警数据的异构性与冗余性,提出基于滑动时间窗口的动态预处理机制,通过时间同步规则与去冗余操作,构建高精度告警事务库.其次,将预处理后的告警序列转化为图结构数据,利用节点特征矩阵与邻接矩阵表征告警事件及其关联关系.在此基础上,设计多层图卷积神经网络模型,通过局部卷积聚合邻域节点特征,结合归一化技术解决图结构数据的不平衡性,并引入ReLU激活函数增强非线性特征提取能力.模型参数设置包括输入特征维度、隐藏层结构、Adam优化器及Dropout机制,以平衡模型复杂度与泛化性能.最后,基于真实网络故障数据集,对比分析GCN与ResNet、Apriori、FP-Growth算法的性能差异.[结果]实验结果表明,本文算法在告警准确度与运行时间上均显著优于传统方法.具体而言,当数据量增至 6 000 条时,GCN算法的告警准确度超过92%,较Apriori(83%)、FP-Growth(87%)和ResNet(84%～94%)算法表现更优且波动更小.在运行效率方面,GCN算法的平均处理时间与FP-Growth接近(当数据量超过1000 条时相差不足5%),并显著低于ResNet算法.此外,GCN算法通过捕捉告警数据的非线性关联与层级根因,有效抑制了噪声干扰,验证了其在复杂网络环境中的鲁棒性.[结论]基于图卷积神经网络的告警压缩算法,通过深度融合告警数据的时空特征与拓扑关联,实现了高精度、低冗余的告警信息提取.对比传统方法,该算法在准确度与效率上均展现出显著优势,为网络运维的智能化转型提供了可靠的技术支撑.未来工作将聚焦于模型轻量化设计与实时性优化,以进一步适应大规模动态网络场景的需求.

摘要：[目的]针对具有通信时滞的线性多智能体系统,研究了其在事件触发机制下的一致性控制问题,旨在降低通信次数的同时确保系统的稳定性.传统一致性控制策略多依赖周期性信息更新机制,频繁通信不仅占用资源,还可能引发系统不稳定问题.为此,本文针对含通信时滞的多智能体系统,提出了一种结合钉住控制策略与积分型事件触发机制的分布式控制方法,实现对智能体状态的一致性驱动.[方法]首先,在多智能体系统中引入一个虚拟领导者,将系统一致性控制问题转化为误差系统的渐近镇定问题.其次,设计了包含局部状态、邻居信息与领导者引导项的反馈控制器,并结合积分型触发函数构造触发时序,减少更新次数.随后,基于所构造的误差系统模型,采用Lyapunov-Krasovskii方法构建泛函结构,系统考虑了当前状态、通信滞后项、双重积分项、触发误差项与滞后导数项的共同作用,并得到可使闭环误差系统全局渐近稳定的充分条件.在确保稳定性的基础上,进一步分析了事件触发机制可能引发的Zeno行为问题.通过引入误差能量增长上界与积分触发函数的动态变化约束,得到了触发间隔的正下界表达式,给出了避免Zeno行为的一组充分条件.最后,通过数值仿真验证了本文控制策略的有效性.[结果]仿真结果表明,在存在通信时滞的情况下,积分型事件触发机制在保证一致性收敛的同时,显著降低了事件触发次数和控制能耗.此外,收敛曲线更加平稳,避免了高频小扰动引起的过度触发现象,表现出良好的收敛稳定性与能效兼顾性.[结论]与传统、动态事件触发机制相比,本文控制策略在保证一致性的前提下,在通信与能量利用方面表现出更优的综合性能,证明其在资源受限的多智能体系统控制中具有更高的应用价值,为含时滞多智能体系统的分布式控制研究提供了新的理论支持与方法框架.

摘要：[目的]随着燃气轮机发动机逐渐实现自主研发,被誉为"皇冠上的明珠"的发动机叶片研发备受关注,燃气轮机发动机的叶片部分为空心叶片,陶瓷型芯是形成空心叶片内腔的主要部件.由于燃机发动机空心叶片的尺寸较大,在浇注过程中高温保温时长相对较长,使得陶瓷型芯在高温保持的时间也随之延长.为确保陶瓷型芯满足大尺寸空心叶片的铸造要求,对其长时高温蠕变行为的研究尤为重要.因此,本文聚焦氧化铝含量对硅基陶瓷型芯长时高温蠕变行为的影响展开研究.[方法]以熔融石英为基体,制备不同氧化铝含量的硅基陶瓷型芯样品.样品经过 1200℃烧结后,采用悬挂法进行1500℃保温1h的蠕变测试实验,观察陶瓷型芯蠕变变形特征并测量蠕变变形量;采用扫描电镜(SEM)观察陶瓷型芯蠕变后样品的断口微观组织,利用 X 射线衍射(XRD)设备分析不同状态下陶瓷型芯的相组成.[结果]当氧化铝质量分数为 20%时,陶瓷型芯的显孔率最低,且烧结后及1 500℃/1h保温后的方石英相对含量均最高;当氧化铝质量分数为10%时,陶瓷型芯的蠕变变形量最小.氧化铝含量较高时,其与二氧化硅在高温下发生反应,会促进黏性流动烧结,进而导致陶瓷型芯蠕变变形增大.[结论]氧化铝对硅基陶瓷型芯烧结过程中熔融石英向方石英的相转变具有一定促进作用;经高温保温后,随着氧化铝含量的升高,氧化铝会参与反应形成莫来石相,引发黏性流动烧结,从而增大陶瓷型芯的蠕变变形量.若要获得高强度、长时蠕变性能优异的硅基陶瓷型芯,需要合理控制氧化铝添加量.

摘要：[目的]现有研究针对不同设备间迁移学习的齿轮故障诊断仍存在不足,尤其是在小样本条件下,诊断准确率仍待提高.为此,提出一种结合自校准卷积分散注意力网络(SCResNeSt50)模型与迁移学习策略的小样本齿轮故障诊断方法.[方法]基于连续小波变换对齿轮信号进行时频分析,生成时频图作为模型输入.采用ResNeSt网络结构融合分散注意力机制与自校准卷积改进传统卷积神经网络对时频图的线性处理方式,即使用自校准卷积替代ResNeSt模块中的常规卷积,以实现自适应响应校准和多尺度特征编码,从而扩大感受野并增强故障特征表征能力.采用迁移学习策略,通过微调源域预训练模型的分类器参数,并冻结特征提取层,以实现目标任务的有效适配,同时保留源模型的通用知识和特征表示,提高小样本条件下的齿轮故障诊断准确率.[结果]在东南大学齿轮箱数据集与康涅狄格大学齿轮数据集上进行实验,验证了方法的有效性.实验包括变工况迁移学习与跨数据集迁移学习两类场景,并与现有故障诊断方法进行对比分析.结果表明,在变工况迁移学习实验中,目标域诊断准确率分别达到98.7%和98.9%;在东南大学数据集向康涅狄格大学数据集的迁移实验中,当目标域训练集中每种齿轮状态的样本量分别为25、20、16、12、8 及6 个时,诊断准确率分别达到98.1%、98.1%、97.8%、97.5%、96.5%及93.1%.[结论]方法在多个实验中均取得优于其他方法的诊断准确率,表明改进的自校准卷积有效提升了齿轮故障特征的表征能力,而迁移学习策略在小样本条件下显著增强了故障诊断的可靠性.该研究为小样本条件下的齿轮故障诊断提供了可行的解决方案,推动了智能故障诊断技术的发展.

摘要：[目的]在道路工程的实际建设中,高含盐量软土因其特殊的物理力学性质,往往难以直接满足工程建设的技术要求.因此,有必要针对高含盐量软土的固化特性展开系统性研究,通过深入分析软土固化过程中呈现的各种特性,为该类软土在道路工程中的合理利用提供理论支撑与技术参考.[方法]本文综合运用室内试验与理论分析方法,针对高含盐量软土开展室内固化处理,并就固化软土的强度特征及其微观作用机制展开了研究.设置了水泥单掺试验以及水泥、石灰、粉煤灰三因素、三水平正交试验.围绕这两类试验,着重探究了含盐量分别为 1.5%、3.5%、5.5%和7.5%时对高含盐量固化软土无侧限抗压强度的影响.为了更深入地理解其中的作用机制,后续又运用X射线衍射仪(XRD)与扫描电子显微镜(SEM)对经过固化处理的高含盐量软土的微观机理展开进一步研究.[结果]水泥单掺试验的结果表明,在软土初始含水量与含盐量恒定的前提下,水泥固化高含盐量软土存在最佳掺量;此外,通过设定不同掺量的水泥、石灰与粉煤灰复合固化处理含盐量为7.5%的软土,其经过7、14 与28d养护后的试样无侧限抗压强度最大分别能达到326、388 与593 kPa,能够较好地满足实际项目的建设需求.[结论]当采用 7%水泥+3%粉煤灰+3%石灰的组合作为无机胶凝性固化剂时,不同含盐量软土均能取得较为理想的固化效果.需要注意的是,在固化剂配合比保持不变的条件下,随着软土中含盐量的逐渐增加,固化软土的强度呈现持续劣化的趋势,并且氯盐对固化软土强度的影响还会随着养护龄期的增加变得愈发显著.

摘要：[目的]工业控制系统(industrial control system,ICS)中设备间通信过程高度依赖工控协议来实现,协议安全性对保障ICS稳定运行起到关键作用.漏洞挖掘与入侵检测等作为ICS安全防御体系的核心技术组件,其有效性依赖于对工控协议结构及语义功能的精确解析.协议逆向分析作为解析协议结构与语义功能的关键技术,其核心环节语义推断精度直接决定协议理解的准确性.然而,受限于工控协议文档缺失、格式异构性强等现实条件,现有语义推断方法普遍依赖专家经验,存在自动化水平不足、跨协议泛化性能有限等固有瓶颈,难以适应实际工业环境中多源异构协议的高精度解析需求.[方法]为解决上述问题,本文提出mBERT协同多源领域自适应与结构化掩码策略的语义推断方法.通过mBERT模型实现跨协议通用语义表示;利用结合注意力权重与位置编码设计的结构化掩码策略,增强模型对协议结构和语义内在联系的表示能力,提高语义推断方法的自动化程度和效率;利用结合对抗训练的多源领域自适应逐步微调策略,提升模型对多个源协议的语义通用表示能力,增强其在多种工控协议上的适用性,实现关键字语义的有效推断.[结果]在辽宁省石油化工行业信息安全重点实验室的典型能源企业攻防演练靶场中开展实验验证,采集了S7comm、Modbus/TCP和EtherNet/IP三种工控协议数据,并利用协议复杂度评分机制组建训练数据集.结果表明,多源领域自适应逐步微调策略能够显著提升模型性能,将其与结构化掩码策略结合,进一步提高了语义推断精度,且本文方法在精确度、召回率与F1 分数指标上均显著优于现有基线方法.[结论]本文提出了mBERT协同多源领域自适应与结构化掩码策略的语义推断方法,在语义推断中采用高维球面映射与多任务损失函数,增强了不同语义类别的区分度与模型对协议语义的深层辨识能力.本文方法不仅显著降低了对人工先验知识的依赖,也提升了语义推断效率与跨协议适用性,为工控协议逆向分析及工业系统安全防护提供了具备理论支撑的新路径.

摘要：[目的]钢结构长期服役过程中,钢构件的应力状态是评估结构安全与健康状态的关键参数.现有基于磁感电动势效应的应力检测方法未考虑磁场方向的影响,磁场角度变化会降低检测结果准确性.因此,通过理论分析和试验研究,量化磁场角度对钢结构柱磁感电动势-应力关系的影响程度.[方法]设计Q235B H型钢短柱轴心受压试验,将锰锌铁氧体U型电磁传感器固定于钢翼缘中心并改变其角度.分级加载过程中,同步采集不同应力水平、不同磁场角度下的磁感电动势信号,所有试验重复两次以保证数据可重复性.基于试验数据,建立不同磁场角度下H型钢柱的磁感电动势-应力关系曲线,分析磁场角度对H型钢柱应力与磁感电动势关系的具体影响规律,明确磁感电动势与应力、磁场角度的定量关系,同时通过磁感电动势梯度均值量化磁场角度对钢结构柱磁感电动势-应力关系的影响程度.[结果]在弹性范围内,磁感电动势与压应力呈显著线性负相关.随着磁场角度的增大,磁感电动势-应力关系曲线的斜率变化显著;磁场方向与主压应力方向平行时,信号灵敏度最高;随着磁场角度的增大,灵敏度呈非线性递减,垂直时灵敏度最低,且不同角度下的关系曲线互不相交.[结论]不同磁场角度下,磁感电动势梯度随应力增加趋于定值,且其均值随磁场方向与加载方向偏离角度的增大而减小,表明磁场角度会影响应力检测结果.基于试验结果建立的磁感电动势-应力数学表达式拟合度较好,且磁感电动势梯度均值与磁场角度符合余弦函数关系.

摘要：[目的]在电力系统中,输电线路作为关键组成部分,常因地处偏僻且绵延千里,易遭受雷击等自然灾害影响导致故障.我国输电线路雷击故障约占总事故的 50%.雷击会引发杆塔绝缘闪络、电压异常甚至供电中断,还会损坏电子设备,造成较大经济损失.为提高输电线路对雷击的抗性,本文对110 kV线路绝缘子雷击闪络电压特性进行分析,以改进输电线路设计,增强其抗雷电能力.[方法]基于电场理论和能量守恒原理,构建电场内电子的能量守恒方程,结合3 种粒子(正属性粒子、负属性粒子、中性粒子)的运动方程和泊松方程,建立绝缘子雷击数学模型.通过数学模型计算雷击电流过电压,获取雷电冲击输电线路的电流标准波形.同时,分析输电线路耐雷电水平与绝缘子串闪络电压的关系,通过过电压分析绝缘子雷击闪络电压特性,进而获取雷击点的电流值与雷击电流过电压.此外,选用110 kV线路的硅橡胶绝缘子进行实验,模拟不同呼高、接地电阻、雷电电流波形和绝缘距离等参数,分析各参数对电压波形的影响.[结果]实验结果表明,绝缘子在遭受不同波形雷击时,电压值会在12 μs后趋于平缓.其中双指数型电压峰值最大,斜角型模型对电压的控制效果最优,绝缘距离大于 5m时电压波形更趋于稳定.与其他方法相比,本文方法得到的电压波形与实际情况更为接近,误差低于1 kV,准确性较高.[结论]杆塔呼高为25m时绝缘子对雷击冲击响应最敏感,接地电阻增大,电压峰值随之增大,斜角型雷击电流模型控制电压效果最佳,绝缘距离大于5m时可提高绝缘子抵抗雷电冲击的能力.研究将数学模型与电场理论结合,综合考虑多种参数对绝缘子的影响,建立了更全面准确的绝缘子串电压波形和数学方程.该研究成果为输电线路设计提供了科学依据,对提高输电线路抗雷电能力,保障电力系统安全稳定运行具有较高的工程应用价值和借鉴意义.

摘要：[目的]随着无人机群在侦察任务中的广泛应用,优化防空反制系统部署已成为提升防御能力的重要手段.无人机群凭借其高灵活性、强生存能力和低成本特性对传统防空体系构成了严重威胁.单一防空系统难以有效应对多目标协同的无人机群,因此,需要通过多系统协同部署,最大化无人机群的飞行成本,迫使其改变路径或放弃任务.本研究旨在设计一种高效的防空反制系统部署方法,以应对无人机群侦察带来的安全挑战.[方法]研究提出了一种基于水波优化(water wave optimization,WWO)和A*算法的防空反制系统部署(water wave and A*deployment,WAD)方法,该方法通过两个核心子模型实现优化:一是构建无人机群的最优路径规划模型,用于计算在给定防空反制系统位置下无人机群的最小飞行成本;二是设计防空反制系统选址优化模型,通过调整系统位置来最大化无人机群的期望飞行成本.WAD算法融合了WWO在全局和局部搜索中的平衡优势以及A*算法在路径规划中的高效性,并通过改进的编解码机制提升了搜索效率,避免其陷入低效解空间.[结果]通过仿真实验验证WAD算法的有效性.实验设计了一个包含 4 个飞行起点、39 个路径点和3 个防空反制系统的场景,结果表明WAD算法能够求解出无人机群期望飞行成本的最大值,并输出优化的防空反制系统部署位置及无人机群的飞行路径.种群最佳适应度随迭代次数的增大而快速收敛,平均在30 次迭代内达到稳定,表明算法具有较高的精度和计算效率,与传统方法相比,显著缩短了优化时间.[结论]WAD算法为无人机群防空反制系统的优化部署提供了一种高效解决方案.通过集成WWO和A*算法的优势,该方法在全局探索与局部开发之间实现了良好平衡,显著提升了部署方案的收敛速度和优化质量.研究结果表明,本文方法适用于复杂侦察场景下的防御需求.未来可进一步研究动态环境下多目标优化的部署策略,探索防空反制系统间的协同机制,引入实时威胁评估,以适应无人机群技术的快速演变.

摘要：[目的]随着旋转类机械结构对运行精度和稳定性要求的不断提高,其内部服役轴承的动态性能也面临更加严格的要求.为提高旋转类机械结构的工作性能,揭示轴承在复杂载荷工况下的动态接触特性变化规律显得尤为重要.[方法]基于经典琼斯哈里斯模型和滚道控制理论,依据部件间的几何分析和受力分析,建立了一种五自由度动态接触特性分析模型,该模型系统考虑了离心力和陀螺力矩等因素,并计入轴承球-滚道接触和分离两种工作态的影响,以全面描述球轴承在轴向载荷、径向载荷、力矩载荷和转速等多因素作用下的动态接触特性.此外,构建了一种内循环-外循环式Newton-Raphson迭代算法求解局部方程和全局方程,依据轴承内部几何关系和受力关系简化模型求解变量,以降低模型求解的复杂度.以NSK 7013C轴承为例,分析特定载荷工况下轴承的动态接触特性变化规律.[结果]计算结果显示,当轴向载荷较小且达到一定转速时,轴承内部球-滚道会出现非完全接触状态,非完全接触区域与转速呈正相关;适当增大轴向载荷时,轴承内、外圈接触载荷幅值的变化幅度变小且非完全接触状态消失;单独增大径向载荷会导致轴承内部出现非完全接触现象,当径向载荷增大到一定程度时,非完全接触区域不再增大;在同一载荷条件下,轴承内、外圈接触角和接触载荷随滚动体方位角的变化而变化;不同方向的径向载荷和力矩载荷均使轴承接触角和接触载荷产生波动,其作用效果会相互叠加.[结论]轴向载荷能够改善轴承内部载荷分布,且对个别轴承球出现的分离状态具有一定抑制作用.轴向载荷、径向载荷、力矩载荷和转速对轴承的动态接触特性具有不同程度的影响,且力矩载荷的影响较小.本文创新之处在于系统考虑了轴承外界载荷和轴承球-滚道接触、分离全工作态的影响,分析轴承在复杂载荷工况下的动态接触特性变化规律,为指导轴承的选型、正向设计以及改善旋转机械的工作性能等提供了新的理论支持.

摘要：[目的]在精密仪器、航空航天等领域低频振动控制至关重要,而在低频隔振领域准零刚度隔振系统凭借其显著优势近年来备受关注.在实际工程应用中仍面临准零刚度区间范围不足导致隔振频带受限和低频隔振性能难以进一步提升的技术难题,为了解决该问题,设计了一种新型准零刚度隔振器,以扩大准零刚度区间范围并提升低频隔振性能.[方法]在经典三弹簧准零刚度结构基础上进行了创新性改进,提出了一种结构简单、紧凑且基于半圆凸轮和滚球机构的新型准零刚度隔振器.首先,通过对系统进行静力学分析,确定了准零刚度的实现条件,并推导了系统的力-位移和刚度-位移关系方程,揭示了系统在平衡位置附近的等效刚度趋近于零的特性.其次,建立了系统的动力学特性方程,通过理论分析和数值模拟研究了系统的幅频响应特性,揭示了系统的非线性动力学行为.最后,通过引入力传递率和位移传递率,深入探讨了阻尼比、非线性项系数和激励幅值变化对系统隔振性能的综合影响,优化了系统参数以实现最佳隔振效果.[结果]与传统三弹簧准零刚度隔振系统相比,新型隔振器显著扩大了准零刚度区域范围,从而能够在更宽的频率范围内实现高效的低频隔振,在低频范围内该隔振器的力传递率远低于线性隔振系统,能够更有效地隔离低频振动.[结论]通过优化结构设计和参数匹配,设计的新型准零刚度隔振器有效解决了传统准零刚度隔振系统在实际工程应用中面临的准零刚度区间范围不足和低频隔振性能有限的技术难题.与传统线性隔振系统相比,设计的隔振系统不仅具有更低的初始隔振频率,而且展现出更卓越的低频隔振性能,为工程领域的低频振动控制提供了一种全新的解决方案.

摘要：[目的]在变电站继电保护装置定值校核过程中,传统方法主要依赖人工校核或简单程序校核.人工校核的准确性存在较大差异,且校核效率较低;简单程序校核在效率方面有所提升,但在准确性上仍有改进空间.针对上述不足,本研究提出一种基于深度学习的智能变电站继电保护装置定值校核方法.[方法]首先采用改进卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)对继电保护定值进行识别并利用卷积神经网络(CNN)将文本图像转换为特征序列,其次通过循环神经网络(recurrent neural network,RNN)对特征序列进行识别,最后使用基于词典的连接时序分类(connectionist temporal classification,CTC)损失函数实现转录,从而获得定值文本信息.在此基础上,引入转换门控单元对RNN模块进行改进,形成双向转换门控长短时记忆(bidirectional convert gate long short-term memory,Bi-CGLSTM)网络模型,以实现数据权值的自适应调节.随后,结合中文分词技术开展定值校核并构建完整的定值名称词典,采用Levenshtein距离算法计算待校核文本与标准文本的相似度,并结合改进的正向最大匹配算法完成定值文本匹配,从而实现对继电保护装置定值的逐一校核.[结果]为验证本文方法可行性和有效性,选取某供电公司240份包含10种常用设备型号的定值单作为实验样本进行验证.深度学习模型的训练参数设置为迭代次数100、学习率0.001,权重和偏置参数优化器为Adam.实验结果表明,改进CRNN模型的识别准确率高于97％,本文方法的校核准确率达97.07％,平均校核时间较短,整体性能显著优于对比方法.[结论]改进的深度神经网络能够有效提升大规模数据条件下继电保护装置定值文本的识别精度.基于Levenshtein距离算法与改进正向最大匹配算法的联合应用,不仅保证了校核准确率,还显著提升了校核效率.该方法为智能变电站的智慧运维提供了有力的技术支撑.

摘要：[目的]针对智能电网中电能供需优化匹配与调控越来越复杂,且传统静态优化方法不能满足智能电网优化需求的问题,提出了一种自学习最优控制方法来解决冰蓄冷空调(IAC)系统的最优控制问题.[方法]本文采用自适应动态规划-粒子群(ADP-PSO)算法解决系统最优控制问题,设计了双层迭代自适应动态规划方法学习最优控制策略,其中内层迭代计算时变换迭代控制律序列,外层迭代时优化迭代值函数.为获得适用于IAC系统的最优控制,开发了并行控制方案,该方案能够在最低运营成本的情况下满足冷却负荷需求.[结果]仿真结果和比较研究验证了所提算法的有效性.[结论]本文提出的自适应动态规划-粒子群算法可获得最优能量匹配,该策略可使迭代值函数收敛到最优,获得最优控制策略,使系统运行成本最小化.

摘要：[目的]针对电力应用中无人机通信环境安全进行评估,并设计提出一种有效的安全架构与设计方案,以解决电力巡检中无人机通信面临的电磁干扰、数据安全等问题,确保无人机在复杂电磁环境下的高效协同作业和数据安全传输.[方法]研究分析了无人机协作无线网络结构及其面临的安全威胁,特别是电力线附近强烈的电磁干扰对无人机通信的影响.提出了一种基于身份密码学的无人机协作无线网络解决方案,通过设计增强型通信协议与防干扰机制,确保无人机在强电磁环境下仍能稳定地传输关键数据.此外,研究还引入了实体间的相互验证、签名及通信数据的身份验证机制,以提升无人机通信的整体安全性.[结果]实验结果表明,所提出的安全评估架构设计方案在不同无人机数量、通信失败率、电磁干扰强度和数据包大小下均表现出较高的数据恢复率和较少的资源消耗.特别是在高电磁干扰环境下,系统仍能保持较高的数据恢复率和容错能力,可有效抵御潜在的网络入侵和数据窜改威胁.[结论]提出的安全评估架构与设计方案能够显著提升电力巡检中无人机通信的安全性和可靠性,降低信息泄露的风险,并在复杂电磁环境下实现高效协同作业.研究创新之处在于:结合了身份密码学和公钥机制,设计了一种轻量且高效的安全解决方案,为电力巡检任务中的无人机通信网络提供了有效安全保障.

摘要：[目的]随着AI与5G技术的不断发展,数据中心已经成为未来发展的重要基础设施.数据中心的高能耗特性与当前低碳发展需求间存在突出矛盾,而单纯依赖清洁能源供电的优化路径又存在多重瓶颈,如废热回收难和效率低等问题.因此,本文针对数据中心的余热回收问题展开研究,提出一种规模化制氢容量配置方法,以期为数据中心供能系统的绿色低碳发展与绿氢生产效率提升提供新思路.[方法]首先,分析数据中心能耗架构,构建水冷模式数据中心输出热能的数学模型,并建立有关电解液温度变化对电解制氢效率影响的数学模型,将电解液温升系数作为数据中心与电解制氢的耦合节点,为后续废温水协同机制的构建奠定基础.其次,分析数据中心能耗特征与氢能需求,基于废热回收加热电解液理论,构建数据中心+清洁能源+绿氢运行架构并设计与之匹配的运行模式.建立系统整体动态供需平衡模型后,根据清洁能源出力情况与数据中心运行情况制定电解制氢的多种运行模式.最后,综合考虑数据中心负荷特性、清洁能源出力波动、氢能市场需求等因素,构建了以系统经济性、碳排放量、可再生能源消纳率为优化目标的制氢容量配置模型,设计了基于改进时序差分算法和粒子群算法的多目标优化求解方法,并采用Matlab软件进行了仿真分析.[结果]数据中心+清洁能源+绿氢协同运行模式能够在典型日场景下减少2.59％的年用电量能耗,辅助调峰市场的定价方法可以引导系统按不同目标运行,并能在不同程度上满足系统的经济性与低碳性需求.多维度技术的创新性耦合,推动了数据中心能源系统的结构性变革.[结论]本文提出的规模化电解制氢容量配置方法,既能满足数据中心废热利用的消纳需求,又能降低供能系统对化石能源(柴油)的依赖程度,可为数据中心构建可调负荷-储能-供能三位一体的新型能源系统提供新的技术路径,进而助力我国经济的数字化转型及"双碳"目标的稳步推进.