- 孔峻松;李梦丽;白晨辉;张明;廉哲;孙奎峰;宿艳彩;国洪猛;
反应釜是气液两相反应过程中的核心设备，其内部复杂的流场特性对反应效率和产品质量有着至关重要的影响。由于实验手段在捕捉和分析反应釜内气液两相流的细微特征上存在一定局限，因此数值模拟方法成为研究该领域的重要工具。文中建立了气液两相反应釜的两种不同叶浆的三维模型，利用FLUENT软件进行了气液两相流仿真模拟，在模拟湍流运动时选用了K-epsilon湍流模型。重点分析了两种组合四层桨叶装置在反应釜内的流场特性和气体分布情况，基于两种叶浆的气液两相分布变化、气相均匀性、流场速度分布变化以及速度矢量分布变化等进一步分析了四宽叶浆和四斜叶浆的差异。最终得出在同一搅拌釜、同一转速、相同桨径条件下，四宽叶桨在排量、平均速度和功耗方面均优于四斜叶桨，且四宽叶桨还有助于提高釜内的流动均匀性，可进一步促进气液两相的混合。
2025年05期 v.39;No.173 10-19页 [查看摘要][在线阅读][下载 2106K] [阅读次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[下载次数：16 ] |[网刊下载次数：0 ] - 杨云皓;韩国政;朱国防;
输电线路的绝缘子损坏给电力系统带来诸多安全隐患，引发电弧、火灾等危害。实时高效的绝缘子损害识别技术成为解决该问题的关键。在大量实验的基础上，提出一种基于SA-YOLOv5s的输电线路绝缘子损害识别方法，该方法在YOLOv5s模型的卷积模块中引入CBAM注意力机制，提高模型特征提取能力；使用GhostC3模块替代主干网络的C3模块，降低模型复杂度；使用C2f残差模块替代颈部网络的C3模块，提高检测准确性；使用MPDIoU损失函数替代CIoU定位损失函数，提高检测精度；融合改进多尺度的SAHI切片超推理，提高预测结果的精度与准确度。实验结果表明，改进SA-YOLOv5s模型在数据集上检测的P_(mA0.5)值为95.2%,P_(mA0.5:0.95)值为61.9%,检测速度为98帧/s,且绝缘子、绝缘子破裂、表面闪络损坏的预测准确度分别达到99.2%、100%与100%。改进模型满足复杂环境下对小目标及密集目标的检测需求。
2025年05期 v.39;No.173 20-29页 [查看摘要][在线阅读][下载 1610K] [阅读次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[下载次数：6 ] |[网刊下载次数：0 ] - 吴懋颖;张闯;王新;卢瑾;
随着云计算技术快速发展，企业逐渐采用云原生架构来构建业务系统，这虽然突破传统单集群架构的资源限制，但随着系统云化程度越高，单一数据中心服务、网络故障对业务系统的影响程度将会越大，尤其面对地震、火灾等极端地域级灾难情况下，会导致大面积、长时间的业务中断和数据恢复困难等问题。针对上述问题，双活容灾技术起到了至关重要的作用，基于双活容灾研究现状，从接入层、数据层、应用层3个层次考虑，阐述异地双活的容灾建设方案，为大规模分布式异地双活容灾架构设计提供一定参考价值。
2025年05期 v.39;No.173 30-37页 [查看摘要][在线阅读][下载 1421K] [阅读次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[下载次数：1 ] |[网刊下载次数：0 ] - 罗青青;舒升;周正贵;方银银;
针对印刷电路板(PCB)缺陷微小难测问题，提出了一种基于改进YOLOv8s的PCB缺陷检测算法，该算法添加Transformer编码单元，并引入DwConv网络标准卷积，实现了提升实时检测PCB缺陷的精度，实验结果表明，改进之后的YOLOv8s模型，P_(mA)从0.909提升到了0.951,增加了4.2%。通过与其他主流目标检测方法相比，改进YOLOv8算法展示了更好的检测精度。
2025年05期 v.39;No.173 38-44页 [查看摘要][在线阅读][下载 1203K] [阅读次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[下载次数：25 ] |[网刊下载次数：0 ] - 张佳鹏;宋公飞;夏永康;
研究了基于离散时滞观测的非周期性间歇控制来稳定高非线性随机时滞系统的问题。设计了一种离散延迟观测的非周期间歇控制器，所设计的控制器可以使受控的随机系统均方指数稳定。与普通的间歇控制器的不同，此间歇控制器是基于离散延迟观测的。利用Lyapunov函数、It■公式、M矩阵和间歇性控制策略，建立了受控系统稳定的充分条件，并证明了受控系统的指数稳定、几乎确定的指数稳定以及几乎确定的渐近稳定。最后，通过计算一个数值算例来说明理论结果的有效性，并进行数值仿真。
2025年05期 v.39;No.173 45-55页 [查看摘要][在线阅读][下载 1034K] [阅读次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[下载次数：2 ] |[网刊下载次数：0 ] - 陈万康;张红英;刘振;高雁辉;颜义鹏;
为提取和整合多种影响风电功率的因素，减少单一因素波动带来的预测误差，基于图卷积网络(Graph Convolution Networks, GCN)提出了一种历史风速和功率数据相结合的模型。该方法以风机为结点，通过构建风机间的图结构，对风场风速与功率两种因素特征提取，该模型可捕捉风速和风功率之间的复杂相互作用，以及风场内不同风机之间的协同效应，有效提取局部和全局特征，适应风电功率的非线性和时变特性。通过在实际风电场数据上的实验结果表明，与传统方法相比，基于GCN的模型在短期风电功率预测上具有更高的准确性和稳定性，为风电场的调度和运行提供了可靠的参考，使模型在面对不同的环境条件时表现得更为稳定。
2025年05期 v.39;No.173 56-60页 [查看摘要][在线阅读][下载 1525K] [阅读次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[下载次数：8 ] |[网刊下载次数：0 ] - 刘明众;王子祎;
为了对城区地表沉降量进行准确预测，提出基于蜣螂优化算法(DBO)改进深度置信网络(DBN)的城区地表沉降量预测模型。首先，针对深度置信网络存在参数调整困难的问题，引入蜣螂优化算法对参数进行优化设置；其次，以小基线集干涉测量技术(SBAS-InSAR)获取淮南特征区的地表沉降量作为原始序列进行预测计算，采用k折交叉验证以避免过拟合风险，并对比分析了反向传播神经网络、DBN和DBO-DBN模型预测结果。结果表明：(1)DBO-DBN模型预测的准确率为96.30%,均方根误差为0.840 mm,R~2值为0.992 6,相较于BP神经网络和DBN模型，改进后的DBO-DBN预测精度提高，地表沉降预测值与真实值绝对误差趋势表现最好。(2)P1、P2两个特征点未来12个月的沉降量进行预测，结果显示P1点未来沉降量在一定范围内波动，P2点未来沉降量基本稳定，二者均未呈现明显的沉降趋势。
2025年05期 v.39;No.173 61-69页 [查看摘要][在线阅读][下载 1573K] [阅读次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[下载次数：17 ] |[网刊下载次数：0 ]