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本文对比了再压缩超临界CO2 (S-CO2)循环、蒸汽朗肯循环、He布雷顿循环分别应用于铅基堆的最优热学性能,明确了S-CO2循环与铅基堆结合较传统循环的热力学优势。为进一步提高再压缩S-CO2循环的效率,以跨临界CO2 (T-CO2)循环为底循环构建了再压缩S-CO2/T-CO2复合循环,探讨了不同顶循环透平入口温度、压力和压缩机入口温度条件下系统性能的变化规律,对比了S-CO2/T-CO2复合循环和S-CO2循环的热学性能。结果表明:铅基堆再压缩S-CO2循环发电系统较传统循环形式具有更高的热效率;构建的S-CO2/T-CO2复合循环能够有效提高S-CO2循环的效率,在所研究参数范围内,S-CO2/T-CO2复合循环的热效率和效率比S-CO2循环分别最大可提高约4.8%和8.3%;再压缩S-CO2循环和S-CO2/T-CO2复合循环热学性能随顶循环关键参数变化规律具有一致性。 相似文献
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中国科学院近代物理研究所正在进行国际首台45 GHz全铌三锡超导离子源FECR(Fourth Electron Cyclotron Resonance)磁体的研制,该离子源磁体线圈由六个铌三锡超导六极线圈和四个铌三锡超导螺线管线圈组成。由于单根超导线绕制异形六极线圈(非标准鞍型)技术难度大,且铌三锡超导性能对应力敏感,为了测试单个铌三锡六极线圈性能能否达到设计指标,基于铝合金壳层结构和Bladder-Key精确预紧技术,设计了镜像磁场约束结构。本工作主要阐述了运用ANSYS参数化设计编程对镜像磁场结构进行优化设计的过程和优化后的镜像磁场结构,确定了室温预应力大小,并给出了线圈经过室温预紧、冷却降温和加电励磁后的最大等效应力。进一步结合实际六极线圈制作公差(±0.1 mm),分析和评估了公差对镜像磁场结构中六极线圈预应力施加的影响。 相似文献
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研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。 相似文献
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运用了基于相场描述的拓扑优化方法,来寻找在拉伸和压缩中表现出不对称强度行为的连续体结构的最优布局。依据Drucker-Prager屈服准则和幂率插值方案,优化问题可以描述为在局部应力约束下的最小化结构的体积。用qp放松法来解决应力约束的奇异性,并采用基于P-norm函数的聚合方法对应力约束进行凝聚,该方法实现了约束个数的降低,同时引入了稳定转化法来处理大量的局部应力约束和高度非线性的应力行为,以修正应力,提高优化收敛的稳定性。在优化问题求解时,使用拉格朗日乘子法对目标函数和应力约束进行处理。利用伴随变量法进行灵敏度分析,并通过求解Allen-Cahn方程更新相场函数设计变量。数值算例证明了该优化模型和相应数值技术的有效性,相关算例还揭示了考虑拉压不同强度和考虑同拉压强度约束时得到的结构优化拓扑构型具有显著的差异。 相似文献
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恶意服务常利用域名生成算法(DGA)逃避域名检测,针对DGA域名隐蔽性强、现有检测方法检测速度较慢、实用性不强等问题,采用深度学习技术,提出了一种基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法。方法运用词袋模型(BoW)将域名向量化,然后通过Deep-IndRNN提取域名字符间特征,并使用Sigmoid函数对域名分类检测。其主要特点在于:通过将Deep-IndRNN的多序列输入拼接为单向量输入,以单步处理代替循环处理,同时结合Deep-IndRNN能保存更长时间记忆的特点,可有效释放深度学习时占用的GPU、CPU等系统资源,且在保证高准确率和精确度的前提下提高训练、检测速度。实验结果表明,基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法在检测任务中具有较高的准确率和精确度,相比于DNN、CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM-Concat等同类检测方法,能显著提高训练、检测速度,是有效可行的。 相似文献
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利用紫外可见吸收光谱法和电化学法研究了中药小分子原儿茶醛与牛血清蛋白的相互作用,考察了温度和共存金属离子Cu~(2+),Ni~(2+),Zn~(2+)对二者结合常数的影响情况,计算了原儿茶醛与牛血清蛋白作用过程的ΔG,ΔH,ΔS。结果显示,原儿茶醛与牛血清蛋白的结合常数随着温度的升高和金属离子的存在都有不同程度的降低,二者的结合是一个焓和熵共同驱动的自发过程,之间的作用力主要表现为静电引力。运用循环伏安法测试了原儿茶醛与牛血清蛋白相互作用的电化学行为,结果表明,原儿茶醛与牛血清蛋白结合位点数为1,两者之间形成一种电活性的超分子化合物。 相似文献
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