Probabilistic SDG model description and fault inference for large-scale complex systems

Large-scale complex systems have the feature of including large amount of variables that have complex relationships, for which signed directed graph （SDG） model could serve as a significant tool by describing the causal relationships among variables. Although qualitative SDG expresses the causing effects between variables easily and clearly, it has many disadvantages or limitations. Probabilistic SDG proposed in the article describes deliver relationships among faults and variables by conditional probabilities, which contains more information and performs more applicability. The article introduces the concepts and con- struction approaches of probabilistic SDG, and presents the inference approaches aiming at fault diagnosis in this framework, i.e. Bayesian inference with graph elimination or junction tree algorithms to compute fault probabilities. Finally, the probabilistic SDG of a typical example of 65t/h boiler system is given.     

气候变暖对黑龙江省五大连池兴安落叶松径向生长的影响

【目的】龙门石寨熔岩台地是五大连池火山群演替顶极群落兴安落叶松天然林的主要分布地。探讨近51年(1968—2018年)龙门石寨兴安落叶松树木径向生长对气候变暖的响应特征,进而为了解气候变暖背景下五大连池火山群植被演替趋势提供科学依据。【方法】采用Mann-Kendall检验方法确定研究区近51年气温变化的趋势和可能发生气温突变的年份,运用树轮气候学方法分析1968—1981年和1982—2018年两个时间段兴安落叶松径向生长对气候变化的响应特征。【结果】五大连池近44年(1975—2018年)平均气温呈增加趋势,且1981年为研究区年均气温升高的突变点。气候变暖后兴安落叶松年轮指数和胸高断面积增量都下降,年轮指数呈上升的趋势,而胸高断面积增量处于下降趋势,但均不显著。树木径向生长对于气温升高的响应出现了“分离效应”。水热条件共同控制兴安落叶松树木生长,但气温是径向生长的主要影响因子,气候变暖显著改变了兴安落叶松径向生长与气候因子的响应模式,树木径向生长对年平均气温、年平均最低气温和寒冷指数的响应敏感性显著增强。研究期上一年11月的降水以及当年2、3月和生长季前(4—5月)的平均最低气温是决定兴安落叶松年轮宽度的主要因素。【结论】1981年后五大连池气候显著变暖,气候变暖未显著改变兴安落叶松的径向生长,升温造成的干旱胁迫可能是树木径向生长对气温变化响应的“分离效应”及气候变暖后树木径向生长与气候因子的响应显著改变的重要原因。     

基于改进灰狼算法-BP神经网络的智能巡检机器人电磁兼容故障诊断

智能巡检机器人巡检电力线路时可能受到电磁干扰而影响工作甚至发生故障,为有效地完成智能巡检机器人电磁兼容故障的诊断,提出一种基于改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer, IGWO)优化BP神经网络(IGWO-BP)的故障诊断模型。由于智能巡检机器人电磁兼容故障征兆与故障原因之间具有复杂的非线性关系,采用一般BP神经网络诊断模型存在着收敛速度较慢,易陷入局部最优,诊断准确率偏低的缺陷。针对以上问题,利用IGWO-BP的权值与阈值,将优化后的BP神经网络应用于智能巡检机器人电磁兼容故障诊断。仿真结果表明,相比于GWO-BP神经网络和一般BP神经网络,IGWO-BP神经网络诊断模型收敛速度加快,网络泛化能力增强,故障诊断准确率提高。     

考虑碳交易成本及区域能源优化的配电网扩展规划研究

随着《碳排放权交易管理办法》的正式实施,加速了碳排放权交易的进度,在此背景下考虑区域综合能源系统(regional integrated energy system, RIES)接入配网后需求响应、可再生资源消纳和碳排放交易成本的影响,提出一种新的配电网规划方法。首先,对区域综合能源系统结构进行概述,介绍典型区域综合能源系统的构成及特点;其次,将碳交易成本、弃风弃光成本和需求响应引入配电网扩展模型当中,综合考虑系统的碳排放、弃风弃光和需求侧响应对区域综合能源系统的影响,促进系统整体的优化运行。在上述基础上构建考虑区域综合能源系统优化的配网扩展优化双层模型,采用改进粒子群算法(improved particle swarm optimization, IPSO)和预测校正内点法(prediction correction interior point method, PCIP)求解规划层和运行层模型。最后,运用算例系统对构建的模型和方法进行验证。结果表明：配电网扩展规划时,充分考虑区域综合能源系统优化,能够提升可再生能源的消纳,降低整体的扩展规划成本。     

鲁西汶东凹陷晚更新世以来孢粉记录及环境意义

通过对鲁西地区汶东凹陷内晚更新世—全新世37个沉积物样品中孢粉定量统计分析,共统计了孢粉2718粒.统计结果显示:在18个样品中发现丰富的孢粉,共鉴定62个属种,其中临沂组地层藻类植物孢子明显增多.在对孢粉的种类、数量及其组合特征进行系统总结分析的基础上,对汶东凹陷地区的植被特征进行了分析,对其气候变化特征进行了反演.结果表明,晚更新世以来植被演变特征为:落叶阔叶林—地面植被覆盖低的荒漠—草原—河流、湖泊遍布的荒滩;气候变化趋势为:温暖湿润,略偏干—寒冷干燥—温暖湿润.     

无压烧结凹凸棒块材的热导率研究

为探索凹凸棒天然矿物作为隔热材料的应用潜力,采用无压烧结方法制备了凹凸棒块材,研究了烧结温度对样品相组成、表面形貌、孔隙率以及热导率的影响.结果表明：随着烧结温度的升高,凹凸棒块材由以700℃时的石英相为主,转变为800～900℃时的石英与顽火辉石两相共存以及1 000～1 200℃时的石英、顽火辉石和方石英三相共存;微观结构由疏松的纤维形态,转变为以SiO₂为基体、MgO·SiO₂为第二相的致密结构,孔隙率显著降低.凹凸棒块材的热导率随着烧结温度的升高而增大,700℃下烧结的凹凸棒块材具有极低的热导率,室温下热导率为0.16 W/(m·K),且几乎不随测试温度的变化而变化,因此凹凸棒天然矿物作为隔热材料具有很大的潜力.     

河南省辖市农业科研系统院所2011—2020年获省奖情况分析与思考

【目的】通过分析河南省辖市农业科研系统院所获省奖情况,为增强其创新能力支撑地域农业高质量发展提供对策建议。【方法】本研究对河南省辖市级农业科研系统院所10年（2011—2020年）获得的河南省科学技术奖励情况等为研究对象,并对其进行了差异化分析研究。【结果】地市级农业科研院所对推动河南农业经济发展做出了很大贡献,但地市院所之间创新能力存在差异、个别领域基础研究薄弱等问题。【结论】建议地市级农业科研院所密切加强省内外合作,充分发挥地域优势,多学科协同发展,实现农业全链条的协调提升,为本地域农业经济发展做出贡献。     

基于嵌入式系统的弹载存储测试系统设计及仿真

弹载存储测试系统是得到弹载机构实时状态的重要手段.用嵌入式系统改进弹栽机构运动测试技术,加强通讯功能,为完成弹载存储测试系统提供了核心技术.结合身管武器的特点,从硬件和软件两个方面设计了基于嵌入式系统的新型弹载存储测试系统.该系统具有成本低、实时性强、体积小、抗干扰性强、可编程以及断电也不丢失数据等特点.试验表明,该系统能够可靠、实时的完成高精度数据采集与存储.     

基于分类基因的非常规突发事件免疫风险识别模型

运用免疫学基因理论研究非常规突发事件识别问题,构建了突发事件免疫风险识别框架,建立了基于信息熵的免疫风险识别器模型,在突发事件分类免疫基因假设的基础上进行了突发事件信息免疫模拟,总结出各类事件在显性概率、变异概率以及能量的阈值,并将单一的能量指标转化为分类信息,揭示了突发事件分类信息映射关系,研究显示非常规突发事件存在较多问题信息,但大多隐藏于大量的可控信息与可辨信息中,并通过案例分析验证了模型的科学性。模型的应用有利于对非常规突发事件的预测识别,更有利于免疫系统与非常规突发事件进行更深层次的学科融合。     

基于能量随机分布的特大森林火灾SOC模型

在分析森林火灾事件的特征、事件演变规律的基础上,提出了一种基于能量随机分布的特大森林火灾SOC(Self-Organized Criticality,简称SOC)模型,较好地模拟了特大森林火灾的演化过程,与实际的特大森林火灾爆发过程也比较吻合,并基于此构建了情景推演和小规模能量释放模型,最后运用多智能体仿真技术,以2009年澳大利亚森林火灾为原型进行模拟,结果很好地再现了特大森林火灾的演化过程,以及显示了灭火效率、小规模能量释放的方式对火灾的控制作用。