多层标准厂房设计探讨

本文通过多层标准厂房设计,探讨了建筑参数统一化的有关问题。研究结果表明,对于电子、轻工和机械等类型的建筑物推荐柱网尺寸为(8+8+8)m×6m,生活辅助部分为尽端独立单元式。     

网格计算及其在图像处理中的应用

介绍网格计算的主要技术特点和优势,并探讨网格计算在图像处理中的应用.网格的并行计算能力有效的提高了超分辨率图像处理算法的计算效率,加快算法的运行时间.     

带临界指数的蜕化p-Laplace方程解的存在性

在含有临界指数的p-Laplace方程，由于嵌入Hp^1.p（Ω）→L^p＊b（Ω，｜x｜^-α）不紧，如果直接运用标准变分方法去讨论其临界点的存在是比较困难的．为此，采用集中紧原理，证明了方程的非平凡解的存在性．     

浅谈沥青混凝土路面铺设玻璃纤维格栅的施工工艺

根据施工实践，总结出了玻璃纤维格栅在实际铺设中的施工工艺和应注意的问题。     

中国“乡村旅游重点村”空间分布格局及影响因素

乡村旅游是实现国家乡村振兴战略的重要方面,全国“乡村旅游重点村”可为实施乡村振兴战略提供新契机,该文通过分析全国“重点村”空间分布的影响因素,研究全国“乡村旅游重点村”的特点.该文以全国首批“乡村旅游重点村”中的314个村为研究对象,运用ArcGIS空间分析法探讨全国“重点村”空间分布特征,采用地理探测器法等方法系统分析.研究结果表明：1) 全国“乡村旅游重点村”空间分布区域差异显著,总体结构呈“南北均衡和中部凹陷”的空间分布特征,旅游资源以自然景观为主,人文景观为辅.2) 全国“乡村旅游重点村”空间分布具有空间自相关性,在特定区域空间上呈数量规模集聚,空间密度呈“双核中心,次级中心零星分布”态势,冷热分区与集聚核心中心高度吻合.3) 全国“乡村旅游重点村”点集系统空间分形结构特征明显,空间分布无显著的标度区,分形结构较为简单.4) 影响全国“乡村旅游重点村”空间分布的核心要素主要是旅游资源禀赋、区域社会经济以及区域基础设施条件等.研究结果印证了314个中国“乡村旅游重点村”作为乡村旅游培育重点,具有典型性和代表性.     

大型储罐的三维点云精简方法研究

针对大型储罐三维点云数据散乱、冗余点多等影响计算机显示及容积计算的问题,改进了一种储罐三维点云精简算法。该方法先利用均匀网格法,将待处理的三维点云数据分割成若干小栅格;然后根据随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对每个栅格中的点云数据建立球模型,以保留特征点并滤除冗余数据点,达到精简点云的目的。将该方法与传统的均匀网格法和非均匀网格法进行对比,实验结果表明该方法在保证较高精简率的情况下可以更好地保留储罐点云数据特征。     

钛酸锂电池城区电网储能系统经济性分析模型

储能系统全寿命周期内收益最大化为目标,考虑钛酸锂电池的循环寿命及放电深度对储能系统成本的影响等因素,建立储能系统收入模型和全寿命周期年均成本模型,在此基础上建立基于钛酸锂电池的城区电网储能系统经济性评价模型。算例分析结果表明,该模型能够实现城区电网中钛酸锂电池储能系统的成本控制,可在寿命周期内实现预期的经济效益。     

基于补偿激励的电动汽车与电网联合优化调度

为减少电动汽车(EV,Electric Vehicle)无序充放电对电网造成的冲击影响和促进新能源消纳,考虑EV集群的储能能力和可调备用负荷特性,提出一种基于补偿激励用户引导的电动汽车-新能源-区域电网联合优化调度控制策略。充分考虑车主充放电意向和所能接受的充电成本,建立EV充放电服务系统(EV-CDSS,Electric Vehicle Charging and Discharging Service System)。利用接入系统的EV集群储能作用,辅助区域火电,平抑区域电网功率的波动,改善EV无序充放电,并提高区域电网稳定性和节省EV充电成本。以典型的区域配电网负荷及风光电厂输出功率数据为例,通过仿真,验证了所搭建的EV-CDSS及控制策略的可行性和有效性。     

地磁感应地电场时频变换快速计算方法

随着我国特高压输电线路的建设,我国电网建设遭受地磁感应电流（geomagnetically induced current , GIC）影响的风险将大大增加。基于大地电阻模型利用有限元计算地磁扰动感应地电场（geomagnetic disturbance, GMD）地电场的方法,建模复杂,利用有限元法计算感应地电场成本过高。地磁测深数据得到的视电阻率综合反映了大地的电性结构,文中提出基于视电阻数据及地磁台实测数据直接计算GMD地磁感应地电场的方法。仿真实验表明,该方法可以极大缩短计算时间,减小计算成本,对我国电网应对地磁暴侵害提供了有效算法。计算结果表明地磁暴对各地地电场的影响不均匀,与当地的地质电性结构有很大的关系,同时南北走向的电网将产生更大的GIC,更易受到地磁暴的侵害,应作为主要的关注对象。     

基于卷积神经网络的英文篇章情感量化方法

提出利用卷积神经网络(CNN)预测英文单词情感极性,并利用英文单词情感极性设计量化篇章情感倾向的方法.首先,利用fastText技术训练词嵌入模型,将英文单词转化为定长、稠密的词向量;接着,以词向量作为输入,构造一维CNN模型,并设计出多种具有不同深度的架构;最后,利用CNN预测模型计算篇章中所含英文单词的平均情感极性作为篇章情感倾向的量化分值.实验结果表明:相比于传统的机器学习模型,提出的CNN预测模型能够提升英文单词情感预测精度,所设计的篇章情感量化方法,也与主观判决情感色彩有较好的一致性.