基于混合并联器件的串联变换器故障运行研究

高压大功率电力电力变换器的需求日益增加,而单个功率器件难以满足应用的需求,因此需采用器件串联的方式。宽禁带半导体器件SiC MOSFET具有高频、高耐压、高开关速度的优势,基于SiC MOSFET的串联变换器不仅满足高压大功率的需求,而且满足高频、高功率密度的发展趋势,但由于器件工艺的不成熟,基于纯SiC MOSFET的串联变换器成本昂贵、过载能力弱,容错率低。基于Si IGBT/SiC MOSFET混合并联器件的串联变换器具有低导通损耗、低开关损耗、高短路耐量的优势,满足高压、高频以及高功率密度的应用需求,而且在变换器中器件失效的条件下仍可以带故障运行,提高了系统的容错率。在此介绍了基于并联混合器件的串联变换器结构,基于功率器件的失效模式制定了相应的故障处理策略,并分析了基于混合并联器件的串联变换器的可靠性,最后基于搭建的串联变换器实验样机验证了该变换器的故障运行能力。     

一种考虑风力机实际大转动惯量的改进最优转矩法

考虑实际大型风力机的大转动惯量,在传统最优转矩控制方法的基础上,提出一种增大加速转矩(IAT)的改进方法,缩短系统的调节时间,以此提高风力机的性能。通过建立小信号分析方法,与最优转矩法相比,证明该方法具有更好的动态特性。最后,在风力机专业仿真软件FAST中进行对比仿真,在不同风况下验证所提出的改进方法具有更好的风能捕获效率。     

结合局部全局特征与多尺度交互的三维多器官分割网络

目的 高度适形放射治疗是常用的癌症治疗方法,该方法的有效性依赖于对癌组织和周边多个危及器官（organ at risk,OAR）解剖结构的精确刻画,因此研究三维图像多器官的高精度自动分割具有重要意义。以视觉Transformer(vision Transformer,ViT)和卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）结合为代表的三维医学图像分割方法表现出了丰富的应用优势。然而,这类方法往往忽略同一尺度内和不同尺度间的信息交互,使得CNN和ViT特征的提取和融合受限。本文提出一种端到端多器官分割网络LoGoFUNet(local-global-features fusion UNet),旨在应对现有方法的缺陷。方法 首先,针对单一器官分割,提出在同一尺度下并行提取并融合CNN和ViT特征的LoGoF(local-global-features fusion)编码器,并构建了一个端到端的三维医学图像分割多尺度网络M0。此外,考虑到器官内部以及器官之间的相互关系,该方法在M0网络的基础上设计并引入了多尺度交互（multi-scale interacti...     

2.25Cr-1Mo/奥氏体不锈钢堆焊接头熔合区碳的迁移及成分分析

异种钢焊接接头在焊接时或使用期间,发生失效的主要区域通常在熔合区[1],长期以来,异种钢接头熔合区一直是焊接工作者研究的重点.虽然国内外对异种钢接头的熔合区进行了大量的研究[2～4],但仍然有许多问题,尤其是基体为铸造组织的铸钢堆焊奥氏体不锈钢,其基体组织和成分的不均匀性也会对熔合区组织产生不利的影响.对在2.25Cr-1Mo钢上堆焊奥氏体不锈钢的焊接性试验[5]的基础上,重点研究了堆焊接头熔合区碳的迁移及其成分分析,为正确指导大型汽轮机高压模块中分面堆焊及类似产品焊接生产提供了理论依据.图6表3参8     

储氢-氢氧联合循环储能系统及应用案例分析

储能技术是解决清洁能源并网发电所带来的间歇性和波动性问题的主要技术之一,引入储氢系统与风电联合运行实现并网发电.系统以氢气作为能量转换中间介质,通过电解水生产氢和氧,将多余或不稳定的电能储存起来,在需要时再将储存的氢和氧通过氢氧联合循环发电的方式转换为电能,实现并网发电.系统易规模化、无污染,可最大限度地发挥清洁能源的发电能力,能量转换效率达到40％.选取江苏省某一风电场进行案例分析,根据风电场的真实日负荷运行曲线设定了氢氧联合循环发电系统的装机容量和相关运行参数,并对联合运行动态系统进行了案例分析,结果显示该储能系统可以将间歇性的风电转化为稳定的电力输出,从而实现大规模风电并网发电,是解决清洁能源并网发电瓶颈的有效途径之一     

环境因素对锌空气电池失水的影响

分别改变环境相对湿度、温度和空气流通速度,对比锌空气电池在不同环境下恒流放电后的失水情况,分析环境因素对锌空气电池失水的影响。实验结果表明:随着环境相对湿度的增加,电池失水量逐渐减少;随着环境温度和空气流通速度的增加,电池失水量在一定范围内随之增加。在湿冷的环境下,电池在放电过程中会吸收空气中的水分。在干热的环境下,当相对湿度与温度达到一定值,电池失水导致自身含水量低于50%时,电池将无法正常工作。     

“电路原理”课堂教学改革实施及思考

针对"电路原理"课程信息量大、电路图复杂等缺点,合理安排课程内容结构,将多媒体信息技术应用到"电路原理"课堂教学过程中,针对课程实践教学环节引入课程设计项目,提升学生电子制作能力,组建电路原理网络课程,构建多元化课程考核指标,改进"电路原理"课程教学质量。     

基于条纹边界编码光系统的三维分层重构技术

给出了一种基于条纹编码光的三维分层重建技术;为了提高结构编码光的抗干扰性,采用一种基于时空多帧编码的投射条纹图像,通过整合分析多帧图像不同条纹间的跳变关系得到被测物象的光栅条纹编码从而有效提高结构光的抗干扰性;采用一种新的基于组合数学的编码算法以利于条纹编码自动化;在既有文献基础上,提出新的基于条纹边界编码光的三维分层重构数学模型。实验结果证明,在3D重建方面,该技术具有较强的鲁棒性。     

基于深度学习的HARQ辅助空天地融合网络时延受限容量预测

空天地融合网络（Satellite-Aerial-Terrestrial Integrated Network,SATIN）可以满足未来网络对全时全域全空通信和网络互联互通的需求。为了降低用户端传输时延并满足高频谱利用效率的要求,研究了基于深度学习的混合自动重复请求（Hybrid Automatic Repeat reQuest,HARQ）辅助的SATIN的时延受限容量（Delay-Limited Throughput,DLT）。为了提升性能预测效率和实时性,提出了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的性能预测方法,采用了一种去除池化层的改进CNN模型。预测结果表明,所提出的CNN预测结果较优,较Elman、BP等传统机器学习方法有更好的预测性能,其误差在10浮动,且预测时间较其他方法大幅度减少。     

负压环境下荔枝保鲜数值分析及实验研究

荔枝中富含营养物质,对改善国民身体素质颇有益处,但荔枝在常温下几天就会褐变,货架期非常短。为探究荔枝在负压环境的温度分布,该实验对球状荔枝进行真空预冷传热传质模拟和实验研究,模拟了真空室内压力的变化和温度分布。然后,在真空预冷期间,将荔枝分成质量均匀的4组,分别在加湿比重为0%、2%、3%、5%的情况下加湿,利用热电偶测量荔枝表面和中心的温度。研究结果表明,在传热传质模拟验证中,实验中真空室内压力和温度变化与模拟值基本吻合,当加湿比重为3%时,中心温度和表面温度下降最快,其中表面温度下降到4℃,中心温度下降到10℃,且预冷到相同的温度时,该条件下所需时间也最短。