抽水蓄能电站引水调压室先增后甩工况最高涌浪研究

以国内某抽水蓄能电站为例,选取先增后甩工况作为最高涌浪的控制工况,分别采用解析法和基于特征线的数值仿真法,对比分析了最高涌浪的发生条件及2种方法的差异。结果表明:数值仿真法考虑了导叶启闭规律的影响,相较于采用流量突变模型的解析法,调压室水位波动发生滞后,更准确地模拟了调压室的水位波动过程;导叶启闭规律越长,工况转换越多,则滞后时间越久,但几乎不影响调压室的涌浪极值;2种方法共同验证了先增后甩工况的最不利叠加时刻为初始工况与叠加工况的Z-V曲线相切时刻,相应产生的调压室涌浪最高;数值仿真法由于发生叠加工况时流量为渐变,因而切点的发生时刻在Z-V曲线上产生后移,但2种方法的调压室的涌浪极值十分接近。     

高耸桥墩保护性爆破拆除关键技术

为解决高耸钢砼桥墩上部倾斜导致的工程质量不合格问题,采用保护性控制爆破将上部倾斜部分钢砼桥墩予以拆除,同时保留下部未偏斜部分桥墩不受破坏。采用开设组合形状切口,预开定向窗、导向窗;设置组合高差卸荷槽,预伤钢筋弱化抗压抗拉能力为关键措施的控制爆破方案。方案实施取得了十分满意的效果,上部拟拆除部分桥墩顺利倾倒下坠,下部保留部分桥墩完好无损。采用保护性控制爆破技术能高效、安全地解决类似高耸钢砼桥墩(构筑物)部分拆除、部分保留利用的问题,并能取得可观的经济、社会效益。     

应用卡尔曼滤波的激振力时域识别方法研究

激振力识别属于结构动力学中的第二类反问题,为识别振动系统的激励力,本文基于卡尔曼滤波器和最小方差估计的方法,分别建立了以系统位移和加速度为输入参数的激振力时域识别方法.推导了两种方法的识别公式,并对两种方法的识别结果和识别结果的稳健性进行了仿真分析.仿真结果表明,两种方法对噪声方差初值的设定均不敏感;以加速度幅值为输入的方法识别精度优于以位移幅值为输入的方法;以位移幅值为输入的方法识别结果稳健性较好.最后采用力锤敲击试验验证了识别方法的有效性和精度.     

智能终端的最简情感表达

为了使用低自由度水平的执行器构建引起用户特定情绪感受的表达性模式,提出智能终端产品的最简情感表达方法,首先在统一的效价-唤醒度情感模型下对灯光、音乐、运动和振动4种低自由度执行器的情感表达能力进行分析;然后通过实验得出各执行器在不同的参数条件下可以表达的情感范围,以及执行器自由度水平的取值与用户所感受到的情感愉悦度、唤醒度的相关关系.在实验结果的基础上,设计与开发了一款最简情感表达设计辅助工具,用于辅助设计师在智能终端产品的设计研发过程中对产品的情感表达能力进行快速原型搭建.     

高精度夹芯阀外径动态视觉测量系统

为了解决人工测量夹芯阀外径效率低、精度低的问题，本文设计了一套高精度夹芯阀外径动态视觉测量系统。该视觉检测系统能够处理带有毛刺干扰的夹芯阀图像，从而以实现夹芯阀凸台外径的高精度测量。首先，针对上料装置的定位偏差，提出一种基于连通域分析的夹芯阀轮廓动态跟踪方法，能够快速动态跟踪夹芯阀轮廓ROI，针对夹芯阀的复杂外形，提出一种鲁棒的去除毛刺干扰的算法，能够剔除掉偏差较大的坏点。再对正常轮廓点使用最小二乘算子实现外径测量。试验结果表明，该测量系统能够准确地测量出 ?16mm、?33.5mm、?38mm三种规格的夹芯阀的外径值，重复精度分别能够达到0.003mm、0.005mm和0.006mm，完全满足夹芯阀的检测要求，在实际工业应用中具有良好的可行性。     

“洞洞鼠”再升级酷冷至尊MM711天狼星RGB游戏鼠标

初听“天狼星”这一称呼,你很难将它与游戏鼠标结合起来。尽管酷冷至尊MM711天狼产品参数人体工学右手设计传输方式USB有线工作方式光电最大分辨率16000CPI按键数6个颜色白/黑色背光RGB背光尺寸116.6mm×62.6mm×38.3mm重量60g参考价格399元天狼星RGB游戏鼠标的侧面也有不少洞,并时线材还拥有屏蔽环,接口部分采用镀金星RGB游戏鼠标并没有拥有丰富的功能,可事实上酷冷至尊这款添加了RGB背光的打洞游戏鼠标却是近期市面上少有且值得提及的游戏鼠标新品。     

基于近红外光谱技术的马铃薯叶片含水率高效预测

提出了运用近红外光谱技术检测新鲜马铃薯叶片中含水量的方法，并通过预测结果和运算量的对比得出一种高效率的预测方法。采集了900～2100 nm波段范围内110个新鲜马铃薯叶片的光谱反射率信息，经SG（Savitzky-Golay）平滑、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）3种预处理后，分别建立偏最小二乘回归（PLSR）模型和BP神经网络模型，再运用回归系数（regression coefficients, RC）法在全波段光谱中提取特征波长，同样经3种预处理后分别建立预测模型。结果表明：在运用光谱全波段信息构建的模型中，经多元散射校正（MSC）预处理建立的BP神经网络模型预测效果最好，预测集决定系数R²为0.9791，均方根误差RMSE为0.3723；在基于特征波长构建的模型中，经SG平滑预处理建立的神经网络模型预测效果最优，预测集决定系数R²为0.9658，均方根误差RMSE为0.4759；验证了特征波段结合BP神经网络建立的模型与全波段建立的模型预测结果相差不大，因而能够极大地减少运算量，提高预测效率。     

粗晶热影响区比例对09MnNiDR焊接接头冲击韧性的影响

通过对09MnNiDR低温压力容器用钢埋弧焊焊接接头热影响区不同位置处的冲击吸收能量的测试、冲击断口以及微观组织的观察分析，确定了09MnNiDR焊接接头的组织特征以及最薄弱区域，并深入讨论了最薄弱区域对焊接接头冲击韧性的影响. 结果表明，在?70 ℃时，焊接接头母材、亚临界热影响区、临界热影响区、细晶热影响区平均冲击吸收能量均在270 J以上，表现出良好的韧性. 焊缝的平均冲击吸收能量为139 J. 焊接接头韧性最薄弱区域为粗晶热影响区，当缺口完全位于粗晶热影响区时，冲击吸收能量为20 J，相比于母材冲击韧性损失高达92.7%. 粗晶热影响区的显微组织为粗大的粒状贝氏体、板条贝氏体以及块状铁素体组成的复合组织. 随着缺口尖端前沿粗晶热影响区比例的增加，其分布位置越靠近缺口尖端，试样的冲击吸收能量越小，充分体现出最薄弱区域对冲击韧性的影响.