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16安闸刀最高负荷是多少``
基于灰色神经网络组合模型的日最高负荷预测
针对电力日最高负荷受多种因素影响,变化趋势复杂,难以通过建立准确的数学模型进行预测的问题,提出灰色动态模型对电力日最高负荷进行预测,在此基础上构造了灰色神经网络组合预测模型。该模型避免了变权组合预测模型的主观与繁琐,能有效地将灰色预测弱化数据序列波动性的优点和神经网络较强的非线性适应能力相融合。算例结果表明该方法的可行性和有效性,预测精度也得到了改善。
高负荷缝隙弯曲扩压叶栅展向负荷实验
高负荷缝隙弯曲扩压叶栅展向负荷实验
实验研究了不同冲角下压气机采用带切向缝隙的大转角弯曲叶片对叶栅展向负荷的影响.研究结果表明,切向缝隙射流能够有效地增加整个叶展的扩压因子,提高气流的折转能力,缝隙反弯叶片出口静压比沿展向呈现"C"形分布特点,缝隙射流控制技术与弯曲叶片技术相结合是未来高负荷扩压叶栅发展的一个研究方向.