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题名压电主动控制在减振和降噪中的应用
被引量：1
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作者
吴昱廷
黄华林
徐俊
史翔
魏晓勇
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机构
西安交通大学电子材料与器件研究所
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出处
《压电与声光》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期456-458,463,共4页
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文摘
利用压电主动控制进行减振和降噪实验具有广阔的发展前景。该文设计了3个相关的方案:简支梁的减振、铝板的降噪和基座的减振。实验结果显示,对于单频信号减振和降噪的效果均可达90%,证明了通过压电主动控制来实现单频的减振和降噪的可行性和显著性。
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关键词
压电效应
主动控制
减振
降噪
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Keywords
piezoelectric effect
active control
vibration reduction
noise reduction
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分类号
TB535
[理学—声学]
TM282
[一般工业技术—材料科学与工程]
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题名燃煤电厂SCR烟气脱硝催化剂寿命预测研究
被引量：5
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作者
唐诗洁
陆强
王则祥
吴昱廷
董长青
杨勇平
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机构
华北电力大学生物质发电成套设备国家工程实验室
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出处
《热力发电》
CAS
北大核心
2019年第3期61-68,共8页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2015CB251501)
北京市科技新星(Z171100001117064)
霍英东教育基金会(161051)~~
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文摘
为保证燃煤电厂烟气脱硝系统的安全、稳定运行,需要制定科学合理的选择性催化还原(SCR)催化剂寿命预测方案。SCR催化剂失效是多个物理和化学因素共同作用的结果,难以用传统的物理模型或数学公式对其失活程度进行预测。本研究针对电厂大数据特性,对原始数据进行预处理,建立了曲线拟合、灰色预测、BP神经网络、灰色神经网络4种预测模型。实例对比分析发现:数据预处理可以提高预测精度;当数据满足等时距特性时,灰色神经网络优化后的直接输出模型预测精度较高;当数据不满足等时距特性时,使用BP神经网络模型预测效果更好。
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关键词
烟气脱硝系统
SCR催化剂
寿命预测
曲线拟合
灰色预测
BP
神经网络
灰色神经网络
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Keywords
flue gas denitration system
SCR catalyst
life prediction
curve fitting
grey model prediction
BP neural network
grey neural network
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分类号
TM621
[电气工程—电力系统及自动化]
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