基于神经网络矫正的非线性短时负荷预测模型

为了解决传统神经网络负荷预测模型中,当预测日天气出现快速变化时预测误差随之增加的问题,提出了一种改进的未来一小时实时负荷预测模型。在该模型中,预测负荷通过对预测日的类似日负荷数据加一个矫正值来获得,矫正值从神经网络产生,网络结构得到简化。由于采用在线实时学习方式,该模型可以学习快速的天气变化和预测误差之间的关系,减小预测误差。仿真结果验证了该模型的有效性。     

基于粗糙集与神经网络的电力负荷新型预测模型

针对电力系统多因素负荷预测问题的复杂性,融合粗糙集方法与神经网络方法各自的优势,提出一种新型的负荷预测模型——粗糙集径向基函数神经网络模型(RSRBFN).运用粗糙集方法和信息熵概念,在不改变样本分类质量的条件下约简负荷影响因素,简化了网络输入变量.通过消去冗余信息,提炼学习样本,获得典型样本.用典型样本约简隐含层神经元和训练网络,并将网络连接权值学习的非线性极值问题转化为线性规划问题,使网络结构得到优化,提高径向基神经网络的计算效率和预测精度,增强实用性.数值实验结果说明RSRBFN模型是可行、有效、实用的.     

零均值随机变幅载荷作用下零件疲劳可靠度尺寸的计算方法

本文根据现有的疲劳理论,提出了进行零均值随机变幅载荷作用下零件疲劳可靠度尺寸的计算方法。这个计算方法同时也适用于零均值随机变幅应力下,零件给定可靠度时的寿命计算及给定工作寿命时的可靠度计算。计算过程简单,适合于工程应用。     

活载作用下的梁式桥静力分析

在桥梁设计中，为了考虑荷载横向分布的影响，常使用基于空间理论的某些简化方法。当采用计算机程序分析时，查表取得某些输入数据是不方便的。建议取空间结构为物理模型，采用有限条法解内力或位移影响面，然后用动态规划法搜索最不利的荷载位置及其最大值。     

人体体力极限负荷试验研究

本文对人体在不同强负荷下运动所能维持的最大时间和恢复时间进行分析研究，探索体力负荷与持续时间的关系，并根据人体在高强度运动中心率的变化来分析探讨以相对心率为指标来徇极限负荷的可能性。     

GY型短应力线轧机立柱载荷分布的规律

本文通过理论分析与电测实验相结合的方法对ＧＹ型短应力线轧机的立柱荷分布规律进行了研究，得出了立柱间载荷分布的一般规律，并分析了立柱间产生偏载的原因。     

60t／h中试增压流化床锅炉蒸汽负荷调节特性

增压流化床锅炉主要有两种负荷调节方法：一是改变密相床高度，二是改变床温，本文以即将在徐州安装搬运的６０ｔ／ｈ增压流化床锅炉为对象，通过计算对上述两种调节手段进行了比较。结果表明，只改变床温，负荷的调节范围很有限（７９．３％～１００％）；而利用改变密相床高的方法，可在较大范围内（５５．５％～１００％）调节锅炉负荷，若同时调节床高和床温则可获得更大的负荷调节范围，且过热器出口的蒸汽温度变化幅度也很小。     

Reliability of Reinforced Concrete Buildings During Construction

The safety analysis of reinforced concrete buildings during construction should be based on the comprehensive understanding of loads, load effects, structural resistance, and available safety index of the structure. This paper analyzes the characteristics and probabilistic models of resistance, loads, and load effects. A method was developed to calculate the probability of failure based on Monte Carlo simulation and models proposed in previous articles. Construction examples were used to analyze the influence of live load on the probability of failure. The results show that when the live load increases, the maximum probability of failure increases with acceleration. The results suggest that the construction live load should be carefully addressed during construction.     

热轧窄带钢辊缝预设及头尾厚差预报

在实测的基础上得到了适于窄带热轧生产线的辊缝预报模型。经生产性试验表明，本研究给出的辊缝预设值与现场实测非常接近，将其作为控制窄带精度的手段，可取代目前对人工经验“试调”的依赖，具有重要的实际应用价值；对轧件头尾厚度差的计算不但考虑了奥氏体再结晶软化程度对轧机负荷的影响，还考虑了轧辊弹性压扁与轧制压力的耦合对压力及辊缝的综合影响，从而显著提高了带钢头尾厚差的预报效果。这对控制带钢的通条尺寸、提高产品精度具有重要意义。     

相空间重构中最优时滞确定方法研究

针对自相关函数法在确定相空间重构最优时滞中存在的缺点,提出了一种改进方法。该方法对自相关函数进行了扩展,并借助于信息熵来确定时滞值的上限,因而能够同时判别时间序列中存在的线性自相关与非线性自相关。在理论分析的基础上,给出了新方法的应用步骤。最后,通过电力系统短期负荷的预测,验证了该方法的有效性。