风力机模拟器的阻尼补偿策略与实验验证

风力机模拟器作为模拟实际风力机的重要工具,可以简化风电研究的实验过程、缩短研发周期。由于模拟器的转动惯量远小于实际风力机,现有研究主要关注于应用转动惯量补偿算法的模拟器的稳定性问题。文中发现忽略阻尼或阻尼补偿不准确会严重影响模拟的准确性,导致转速偏低以至无法准确模拟实际风力机的机械动态过程,并完善了风力机模拟器的传动链模型,分析了风力机模拟器与实际风机传动链的阻尼差异对动态模拟准确性的影响机理,并设计了风力机模拟器的阻尼补偿策略。基于最大功率点跟踪控制实验验证了阻尼补偿策略,结果表明改进后的风力机模拟器能够更加准确地复现风力机的机械动态过程。     

复杂环境下某厂房工艺设备基础预制桩基施工与监测

介绍了工艺设备基础预制桩基的施工顺序、施工方法、施工措施及施工监测,并且通过实践解决了施工环境复杂、施工工期紧等难题,很好地控制了厂房主体结构及其附属构筑物的沉降与位移,确保了工程的施工质量与工期。     

VoLTE国际漫游与互联标准技术

在GSMA协会的支持下,3GPP组织在R11中对VoLTE国际漫游与互联架构进行了标准化。新架构下其语音呼叫计费实现与当前交换网语音漫游与互联模型完全相同,即将控制面消息和语音数据按照相同方式进行路由。这与早期定义的VoLTE漫游与互联架构完全不同。     

采用浮空场限制环的耐压10kV碳化硅二极管的开发

The design, fabrication, and electrical characteristics of the 4H-SiC JBS diode with a breakdown voltage higher than 10 kV are presented. 60 floating guard rings have been used in the fabrication. Numerical simulations have been performed to select the doping level and thickness of the drift layer and the effectiveness of the edge termination technique. The n-type epilayer is 100 μm in thickness with a doping of 6 × 10^14 cm^-3. The on-state voltage was 2.7 V at JF = 13 A/cm^2.     

分层与笼统调剖堵剂的智能性作用

在调剖施工中,采用笼统管柱还是分注管柱,争议较大。以中原油田近解远调、絮凝体系为例,通过对2种体系的组成、作用机理、最佳使用配方进行研究,笼统、分层调剖增油效果进行对比,结果表明:由于调剖堵剂的智能性作用,笼统调剖效果好于分层调剖。根据这一结论指导2005年分注井的调剖工作,取得了良好的效果,使水井措施结构更趋合理、科学。     

MOCVD生长AlGaN/GaN/Si(111)异质结材料

利用MOCVD在Si(111)衬底上生长了无裂纹的GaN外延薄膜和AlGaN/GaN异质结构。通过优化Si衬底的浸润处理时间、AlN层厚度等参数获得了无裂纹的GaN外延薄膜,研究了SiN缓冲层和插入层厚度对AlGaN/GaN异质结电学性质的影响,2DEG的迁移率和面密度分别达到1410cm2/V.s和1.16×1013cm-2。     

超高压调节酶催化功能及其作用机制

在酶学领域中,超高压和温度类似,作为一种物理学方法,可以用来调节酶催化功能,促使酶的构象发生变化。对超高压调节酶催化功能的原理、影响酶构象的作用机制,以及一些新型研究方法等进行了综述。展望了此项新技术的发展前景。     

TA18钛合金管材织构对环向拉伸性能的影响

利用织构增强原理,开发出了TA18(Ti-3Al-2.5V)钛合金860 MPa级高强度管材,保证了管材的工艺性能,同时又具有优异的力学服役性能。标准规定反映径向织构的管材收缩应变比(CSR)大于1.3,但对上限值未作规定。本研究设计出小管径的环向拉伸夹具,测试了不同CSR管材的环向拉伸力学性能,分析织构对环向抗拉强度的影响,发现存在一个最有利的CSR值为1.75,大于或小于该CSR值时都会导致管材环向屈服强度下降。进一步测定了对应管材的极图和ODF图,从微观结构上可以解释这一规律和本质。环向抗拉强度下降会引起液压系统工作时疲劳强度降低,CSR值的上限在工艺设计时应当加以控制。本研究对发展安全可靠的航空液压系统具有十分重要的理论意义和工程应用价值。     

深度强化学习复原多目标航迹的TOC奖励函数

针对航迹探测领域中探测器获得的目标地理位置通常是同一帧下无法区分的多目标场景,需要利用目标位置信息还原各航迹并区分各目标的问题进行研究,提出采用深度强化学习复原目标航迹的方法。依据目标航迹的物理特点,提取数学模型,结合目标航迹的方向、曲率等提出轨迹曲率圆（TOC）奖励函数,使深度强化学习能够有效复原多目标航迹并区分各目标。首先描述多目标航迹复原问题,并将问题建模成深度强化学习能够处理的模型;结合TOC奖励函数对多目标航迹复原问题进行实验;最后给出该奖励函数的数学推导和物理解释。实验结果表明,TOC奖励函数驱动下的深度强化网络能够有效还原目标的航迹,在航向和航速方面切合实际目标航迹。