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基于脉冲声波的气泡步进操控

脉冲声波已被广泛应用于工业和医疗等领域。使用脉冲波可以提高声空化效应在催化和清洗应用中的能量利用率。此外，脉冲波也可以用于气泡操控，进而实现靶向送药。

凯撒斯劳滕智能制造学院王寻团队与南京大学声学研究所陈伟中教授团队合作，基于Doinikov气泡动力学模型，对脉冲声波驱动下液体中双气泡动力学问题进行了研究。研究表明气泡脉动和平移规律与脉冲声波中心频率和气泡谐振频率有关。当脉冲声波中心频率与气泡谐振频率接近时，气泡脉动剧烈，移动速度增加。增加单个脉冲中的声周期数也可加快气泡移动速度。当使用脉冲波串时，提高脉冲重复频率和脉冲声压幅度可促进气泡快速移动。该研究为基于脉冲声波实现液体中气泡的“步进”操控打下了理论基础。

该研究成果近期发表于声学领域知名期刊《超声声化学》(UltrasonicsSonochemistry)。

构建精度高的短期风电功率组合预测模型

超短期风电功率的准确预测能有效改善风电功率的模糊程度，对电力系统的优化调度、系统稳定性和运行成本控制至关重要，对电网稳定运行具有重要意义。

电气学院自动化系丁云飞团队针对风电时间序列信号的间歇性和波动性，提出了一种基于总体平均经验模式分解和基于改进的鲸鱼优化算法的核极限学习机的混合预测模型，用于预测短期风电功率。该模型将非平稳风电时间序列分解为一系列相对平稳的分量，通过改进的鲸鱼算法优化初始值和阈值，最后叠加预测输出值以获得风功率值的最终预测。该预测模型不仅能够降低预测的复杂度，而且在预测精度和稳定性方面，性能更高，计算成本更低，从而能够降低风电备用容量，实现电网及风电场的安全高效运行。

近日，相关成果论文发表于能源顶刊《RenewableEnergy》。

成功揭示汽车用高强钢激光焊异种接头的动态力学性能与热影响区软化机制

近年来，基于于结构轻量化和车身终身寿命减碳的新能源车车身用超高强度钢获得大量

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