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161.
为解决新型电缆贯通供电系统的接触网和牵引电缆使用现有分段保护方案会误动作的问题,研究负荷电流对接触网电流纵差保护的作用机理,提出接触网采用故障分量电流纵差保护方案;并利用相量法分析空载情况下电容电流对牵引电缆现有保护方案的影响,通过在每个分段回路牵引电缆的首、末两端空载时并联电抗器,及负载时切除电抗器,实现电流纵差的保护.研究结果表明:接触网中的负荷电流由两侧牵引变压器一起供给是引起接触网电流纵差保护误动作的原因,而提出的采用故障分量电流构成的接触网短路保护不受双边供电下正常负荷电流的影响;空载情况下,电容电流会使牵引电缆末端电流较首端电流的幅值和相角发生变化,导致保护误动作,提出的牵引电缆首末两端并联电抗器的方法可以解决这个问题. 相似文献
162.
163.
神经网络适合于全局建模预测,在确定性混沌系统时间序列的预测中获得广泛应用.许多混沌系统由于参数的慢变导致系统的动力学特性不断发生变化,全局预测方法很难适用,为此提出一种具有固定时间窗的神经网络滚动预测算法.对典型变参数Henon和Ikeda混沌时间序列的预测结果说明,该算法具有较好的跟踪预测性能. 相似文献
164.
165.
针对我国现有规范关于乳化沥青冷再生混合料初期强度评价的空白,选取磨耗试验作为评价方法,用对比试验确定了试验的关键参数,包括成型方式、养生温度、养生相对湿度以及养生时间;分析了不同乳化剂种类、乳化剂剂量、乳化沥青用量、水泥剂量和矿料级配对乳化沥青冷再生混合料初期抗磨耗性能的影响,据此提出相应的技术要求;利用方差分析法,分析了不同影响因素的显著性。结果表明:提出的磨耗试验简单、可靠,可用于评价乳化沥青冷再生混合料的初期抗磨耗性能;马歇尔击实法或旋转压实法均可作为磨耗试验试件成型方式,推荐采用大型马歇尔击实法(双面各击实75次)作为标准成型方式;养生条件对乳化沥青冷再生混合料磨耗损失影响较大,随温度的升高或养生时间的延长,磨耗损失均逐渐减小,随相对湿度的增加,磨耗损失逐渐增大;结合我国国情,拟定磨耗试验试件标准养生温度为25℃,养生相对湿度为70%,养生时间为4 h。以磨耗损失不大于3.5%为控制指标,可作为优化乳化沥青冷再生混合料配合比设计的依据;影响乳化沥青冷再生混合料初期抗磨耗性能的各因素依次为水泥剂量乳化剂种类矿料级配乳化沥青用量乳化剂剂量,水泥剂量、乳化剂种类和矿料级配对冷再生混合料初期强度影响显著。 相似文献
166.
本世纪80、90年代崛起的跨国海运公司是当前及可预见未来的世界航运主角,其全球性经营战略的走势,将在很大程度上对世界航运业的发展格局发挥重要的作用,亦将对上海国际航运中心的建设产生深远的影响。对世界上一些著名跨国海运公司的经营战略进行了考察,并就其中具有共性的要点作出了初步的归纳,即:海运航线主干化和全球化,营销网络自营化和当地化,运输工具大型化,物流系统综合化,管理技术信息化和竞争对手联营化。作者指出,鉴于跨国海运公司上述的经营战略要点,上海国际航运中心在建设取向上,一开始就要充分考虑到如何主动顺应这一世界航运业发展的新趋势。换言之,即从现在起,就必须在港。规范科学化、海运辅助服务系统化和航运管理现代化等几个主要方面大作文章,妥为规划,预谋良策。基于此种认识,从宏观的角度提出了一些相应的论证和建议,以供有关方面作为决策参考。 相似文献
167.
以聚丙烯汽车雷达支架为研究对象,以拉伸强度为评价指标,设计全因子试验,分析激光焊接工艺参数对焊接质量的影响。结果表明:焊接拉伸强度的主效应依次为焊接速度、焊接输出功率、焊接面积和焊接高度。所建立的预测模型拟合度较高,最优工艺可应用于实际生产中。 相似文献
168.
结合边坡落石灾害现状,基于落石模型试验,系统分析落石质量、下落高度、垫层厚度、加筋位置、加筋材料等因素对落石冲击力及其动态演化的影响,揭示落石冲击棚洞的动力响应规律,结合垫层自重与落石冲击作用双因素影响确定垫层最优厚度,并对垫层设计提出优化建议。结果表明:随着垫层厚度增加,棚洞所受落石冲击力呈非线性减小,减小幅度先大后小而后趋于稳定;在同一垫层厚度下,棚洞所受落石冲击力随落石高度和落石质量近似呈线性增大;当复合垫层设计为“5 cm河砂+聚苯乙烯泡沫(EPS)+10 cm河砂”时,落石中心处土压力峰值相较于纯河砂垫层降低约60%,缓冲耗能效果最佳;通过多元回归分析得到了落石冲击力计算公式,且计算结果与实验数据吻合良好。 相似文献
169.
基于深度学习方法建立的车内声品质评价模型不需要高度依赖声学理论和经验知识,可以有效提取深层次特征,客观高效地获得符合主观感受的评价结果。为获取噪声中符合人耳对声音感受的频率信息,便于在深度学习中进行特征提取,采用对数梅尔频谱和时频遮掩相结合的方法对采集到的噪声样本进行预处理。为有效提取车内噪声深层次特征,融合卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM)各自的优点,建立了融合特征提取层。使用全连接和Softmax输出单元组合构建了分类器模块。在合适的超参数下,模型通过充足的训练获得了96.88%的训练准确度。使用大量样本对模型进行验证,得到93.69%的验证准确度;采用混淆矩阵对模型进一步验证,总体的预测评价等级与真实评价等级偏差不大,证明模型的预测结果与主观评价结果具有很好的一致性。 相似文献
170.