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统计能量分析(statistical energy analysis, SEA)是复杂耦合系统中、高频动力学特性计算的有力工具. 本文以波传播理论和SEA的基本原理为基础, 研究周期加筋板中弯曲波传播特性. 分析了周期结构的频率带隙特性和加强筋对板上弯曲波的滤波特性对SEA计算结果的影响规律, 发现经典SEA由于忽视了加筋板中物理上不相邻子系统间存在的能量隧穿效应, 而导致响应预测结果产生最高近 40 dB的误差. 为了解决这一问题, 本文应用高级统计能量分析(advanced statistical energy analysis, ASEA)方法, 考虑能量在不相邻子系统间的传递、转移和转化的物理过程, 从而大幅提高子系统响应的预测精度, 将误差在大部分频段降低至小于5 dB. 设计了模拟简支边界条件的加筋板振动测试实验装置, 实验测试结果与有限元结果符合较好, 对理论模型进行了验证. 相似文献
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Holographic parameters and photobleaching kinetics of the
photopolymers with five different amine photoinitiators are studied.
The maximum values of diffraction efficiency, photobleaching
coefficient and quantum yield follow the sequence: Triethanolamine
(TEA)> Diethanolamine (DEA)> Ethanolamine (EA)> Triethylamine
(TETN)> Diethylamine (DETN). The holographic capabilities of
photopolymer performances are determined by the number of functional
groups in the amine molecular structure. There is an optimum
proportion of the photoinitiator, the photosensitizer and the
monomer in the test of holographic parameters with different amine
concentrations. The maximum diffraction efficiency is 59.26\%,
sensitivity is 1.72\times 10^{ - 3}~cm^{2}/mJ, and the maximum
refractive modulation index is 4.64\times 10^{ - 4}. 相似文献
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随着电力计量业务的不断扩展,迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱,为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要,结合中文分词技术特点,基于联合学习思想,提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型,使其共享实体类别和置信度;同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算,减少了识别误差累积。结果表明,在不需要人工构建特征的情况下,方法的正确率、召回率、F 值等均显著优于以往方法。 相似文献
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添加金属氧化物的V2O5/AC在烟气脱SO2及脱SO2后H2再生制备硫磺的活性研究 总被引:3,自引:3,他引:0
干法脱除烟气SO2的多种催化剂均可在H2气氛中再生,直接制备硫磺。该过程的实现不仅要求再生尾气循环,而且要求催化剂具有双重功能,即在脱硫过程中催化氧化SO2为H2SO4以及在再生过程中将催化还原释放出的SO2进一步转化为硫磺。添加有金属氧化物的V2O5/AC催化剂具备双重功能。着重考察了添加Ce、W、Fe、Co 等氧化物的V2O5/AC催化剂烟气SO2脱除能力及脱除SO2后经H2再生制备硫磺的能力,并对添加Co的催化剂进行了优化。结果表明,在这类催化剂中,对烟气脱SO2起主要催化氧化作用的是V2O5,对H2再生硫磺制备起作用的是添加的金属氧化物。除Ce2O3外,WO3、Fe2O3和CoO都提高了再生中的硫磺收率,CoO的作用最为显著。较合适的催化剂组成是1%V2O5和0.5%CoO。这些金属氧化物在AC上的担载方法,对烟气脱SO2和H2再生结果的影响不明显。硫磺的生成需要CoO向CoS2的转变,再生后催化剂上残余有部分CoS2,且残余硫量还与V2O5量有关。 相似文献