离心纺丝技术的新发展

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离心纺丝是一种具有工业化前景的微纳米纤维制备方法,具备产出率高、无污染等特点。介绍近年来离心纺丝辅助设备、成纱设备、新型离心纺丝设备的发展情况,以及离心纺丝产品在医疗卫生、环境保护和电化学等领域的应用,指出未来的研究方向。
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针对当前社区负荷在夏季高峰时段偏高,峰谷差较大的问题,通过调用需求响应资源对社区负荷进行调控。主要研究社区能源平台中的可控电力负荷(居民、商业)调度策略,重点分析电动汽车和空调这两类负荷,在满足用户舒适度的前提下,构建用电成本最低与社区负荷峰谷差最小的多目标负荷优化调度模型。其中对居民变频空调和商业中央空调分别采取温控和轮控调控方式,电动汽车则采取有序充电模式,并采用改进粒子群算法对模型进行求解。仿真结果表明,通过对电动汽车、空调负荷以及储能设备的合理调控,可以明显地降低用户的用电成本,改善社区负荷曲线特
长期以来,我国广大村镇地区主要的房屋结构形式为砖砌体,但传统砖砌体结构房屋存在严重的抗震安全隐患.该文采用芯柱式构造柱,基于预制模壳的现场装配式施工,从构造柱的精准
间歇性分布式光伏电站的大量接入,增加了配电网运行的不确定性,给配电网的运行灵活性带来很大的冲击。首先分析配电网中,与主网联络点、储能和需求响应负荷所能够提供灵活性大小的计算方法;然后,建立考虑灵活性的含分布式光伏配电网双层优化调度模型,上层模型求解在某一光伏电站出力场景下最小化配电网运行费用的调度方案,而下层模型则求解光伏电站出力波动范围内最严峻的出力场景;其次,为解决满足极端场景的灵活性要求往往需要付出较大的经济代价的问题,引入直觉模糊规划,将原优化调度模型转化为直觉模糊规划模型以得到综合最优的调度方案
复合绝缘子憎水性检测是保障绝缘子安全可靠运行的重要手段,其中从憎水性图像中有效去除噪声并保持边缘信息是进行绝缘子憎水性识别的重要前提。使用思路简单,运算复杂度低且滤波过程能有效克服梯度反转问题的引导滤波算法进行憎水性图像处理。在此背景下,首先分析了引导滤波的原理;然后结合憎水性图像本身的特点,将引导滤波引入憎水性图像去噪处理中;最后通过滤波实验和定量实验结果分析验证引导滤波算法在憎水性图像边缘提取
针对超稀疏矩阵变换器(USMC)电压传输比较低的问题,提出一种含Boost升压电路的USMC新型拓扑结构。首先,在USMC的直流环节增加Boost电路,提高直流环节的输出电压,使得逆变级能够输出更高电压,从而拓宽电压传输比范围。然后,结合SVPWM调制策略,推导出新型USMC拓扑结构的电压传输比以及输出功率因数范围,为USMC的应用奠定理论基础。最后,Matlab/Simulink仿真结果验证该拓扑结构的可行性和有效性。
为提高微电网中光伏逆变器的功率控制性能,改善光伏发电的并网电流质量,首先建立光储微电网中光伏主电路的状态空间模型,基于此模型,提出一种“嵌入式”的鲁棒重复控制模型,改进传统重复控制中的内模结构,并加入鲁棒补偿器,通过线性矩阵不等式法求得最优配置,以提高控制系统的稳定性能和跟踪精度。然后结合准比例谐振(QPR)控制良好的滤波效果,提出一种基于改进鲁棒重复控制与QPR并联的光伏电流控制策略。最后在RTDS仿真平台上对所提策略进行验证,仿真结果表明,该策略可以有效地提高光伏逆变器的电流跟踪性能和谐波抑制能力
由于弱电网中电网阻抗的存在,采用电压前馈控制会对逆变器系统的稳定性产生不利影响。为保留电压前馈控制的优点,首先根据阻抗稳定性分析的方法,分析弱电网中电网阻抗变化时采用电压前馈控制出现的问题,并指出失稳原因和不稳定区域。其次,提出相位超前补偿的方法,增大逆变器输出阻抗的相角,减小由电压前馈控制引起的不稳定区域,保证当电网阻抗变化时,该系统仍具有较强的鲁棒性。最后在Matlab/Simulink进行仿真,仿真结果验证该方法的有效性和可行性。
为有效识别有载分接开关的弹簧储能故障,提出一种基于神经网络响应面模型的有载分接开关弹簧储能故障的识别方法。首先,采用有限元法建立有载分接开关的故障仿真模型;然后,基于仿真试验和均匀试验设计生成响应面模型的训练样本,通过样本训练构建神经网络响应面模型;最后,采用意愿函数构造的多目标识别算法对表征弹簧储能不足的力学参数进行识别,通过仿真对UCL型有载分接开关弹簧储能不足故障的识别结果进行验证。研究表明,基于神经网络响应面模型能够有效识别弹簧储能不足故障,识别结果与参考值的最大相对误差为3.93%,验证该方法的
中长期合同电量交易是中国新一轮电改初期主要的交易形式。由于风电的不确定性,中长期合同电量分解面临着巨大的挑战。在此背景下,提出考虑风电不确定性的中长期合同电量分解算法,建立发电成本、电量偏移和碳排放最小的日前电量分解优化模型,并通过归一化加权法将其转化为单目标模型,再通过修正算法解决实际发电量与计划电量的偏差问题。算例表明,该分解算法可在实现节能减排、电量偏差最小的同时,保证分解结果公平可行。
数据驱动的用电异常检测一般根据设置的特征指标项,对用户用电行为进行分类或聚类分析来识别用电异常,受不同行业用电行为多样性影响,实际应用中往往存在误报率偏高的问题。在此背景下,利用同类细分行业用户具有类似用电行为规律的特点,提出基于行业性用电特性提炼特征指标项进行用电异常检测的方法。基于路灯专变用户的实际负荷数据,首先分析路灯专变用户的负荷构成和用电行为特性,进而建立能准确刻画路灯专变用户用电行为的特征指标项;其次根据特征指标项的统计特性分析,采用直方图双峰法设置了用电异常路灯用户的判定阈值,识别实际电网中