基于BP神经网络CFRP约束混凝土抗压强度预测

为研究BP神经网络对CFRP约束混凝土抗压强度的预测能力以及神经网络模型的输出性能,在大量的实验数据基础上,建立了CFRP约束混凝土抗压强度的BP神经网络预测模型,探讨了不同数据组合对神经网络模型预测精度的影响;基于神经网络理论,将高精度BP神经网络模型生成了可方便应用的一般公式和简化公式,并与已有经验公式进行了对比分析.研究结果表明:BP神经网络能够很好地挖掘输入输出参数的数据信息,得到高精度的预测模型;相比于传统回归模型,用purelin代替sigmoid做传递函数推导得到的简化线性方程式仅增加了一项常数项,其预测值与试验值比值的平均值为1.011,变异系数为0.112,具有更高的预测精度和稳定性.     

基于形态结构特征的对流单体自动分割方法研究

风暴单体是形成各类强对流灾害天气的基本单元,它们的雷达回波形状复杂、内部分布不一、外层相互交织,从而造成单体分割困难.提出了一种基于形态结构特征的对流单体自动迭代分割方法.以雷达图片中区域树结构单体分割结果为初始输入,在每次迭代分割过程中,首先计算各个分割结果的3个形态结构特征,然后通过一个预先训练的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器判断分割结果是否为对流单体,对非单体的分割结果进行再次分割.通过3种不同类型的风暴案例进行测试,结果表明,本文方法能够有效地识别出聚集的单体和处于分裂/合并状态的单体,并且能够获得单体的完整结构.在定量评估测试中,本文算法获得了0.84的临界成功指数评分,高于传统的风暴单体识别与跟踪算法(Storm Cell Identification and Tracking,SCIT)方法(0.55)和单阈值方法(0.49).     

基于门控权重单元的多变量时间序列预测

多变量时间序列各变量间依赖性较强,数据变化趋势不明显,预测难度高.传统研究采用带门控机制的循环神经网络及变体进行预测,但序列间存在相互依赖关系,突变数据段建模预测不精确.基于信息熵,本文提出一种新的改进门控权重单元,利用信息熵技术量化数据序列的变化程度,动态调整权重矩阵刻画数据的变化趋势.基于4个公开数据集分别进行实验,实验结果表明新模型比传统循环神经网络模型具有更好的预测性能.     

基于鲸鱼优化算法的类图重构研究

为了提高软件质量,组合使用重构技术、软件度量和元启发式搜索可以有效改进软件的结构而不影响其功能.本文提出一种基于鲸鱼优化算法的类图重构方法,并结合耦合、继承、抽象3个指标所构建的质量模型来指导类图重构序列寻优.在6个不同的开源程序上使用鲸鱼优化方法对类图进行重构,研究结果表明:基于鲸鱼优化算法的类图重构在质量增益上优于模拟退火算法和爬山算法,可有效提高重构质量.     

基于深度神经网络的高环境适应性水声通信系统研究

深度神经网络中的自动编码器(Autoencoder,AE)通过收发端两个神经网络模块进行全局优化,利用端到端的训练方式以提高通信系统的可靠性.然而,现有对AE的研究未针对信道进行特殊设计,尤其对于时变的水声信道的多径效应,难以进行灵活调整,降低了该方法的实用性.本文提出一种提高水声通信系统信道环境适应性的Attention-Autoencoder网络模型,基于Attention网络可以高效地从大量信息中筛选出关键信息的特点,设计了一种针对水声信道的Attention机制,该机制能够增加网络提取水声信道特征的能力,使系统的适应性大大提高.仿真验证和湖试实验结果表明,基于Attention-Autoencoder网络模型的通信系统与基于文献中AE模型和没有引入神经网络的水声通信系统相比,具有更高的信道环境适应性.     

电动汽车空调制热系统设计及研究

针对纯电动汽车空调系统制热功耗高且低温环境工况下制热效果差的问题,提出一种通过回收电机余热为乘客舱制热来减少制热功耗的空调系统.运用AMESim软件建立了电机余热循环系统模型并通过电机余热制热试验验证了该模型的准确性,建立了热泵空调制热系统模型并通过热泵空调制热试验验证了该模型的准确性,结合两个系统建立了带有电机余热回收的热泵空调系统仿真模型,分析了电机余热制热性能和电机余热辅助热泵空调制热性能.试验结果表明,电机余热单独制热在中等车速、环境温度高于10℃的工况下能够满足制热需求;电机余热辅助热泵空调制热能够有效提高制热效率,在电机转速为3000 r/min、压缩机转速为4000 r/min、环境温度为-5℃的工况下,等效制热能效比能够达到3.4,比同工况下热泵空调单独制热模式的能效比提高了约48％.该系统可以有效提高纯电动汽车的能源利用率,改善空调系统的制热性能.     

基于动态燃料成本双层优化的 燃煤发电企业管控模型

为使燃煤发电企业降低燃料成本,实现燃料科学管控,提出一种综合考虑发电可靠性和生产经济性的燃料成本双层优化模型,上层为电煤采购库存混合整数规划模型,下层为混煤掺烧非线性优化模型,双层模型交替迭代协调优化,实现燃料管控动态决策.针对优化模型高维多约束情况,提出一种混沌映射初始化和高斯变异结合的改进灰狼优化算法.以某燃煤电厂模拟运营进行算例验证分析,结果表明,所提模型可以降低燃煤电厂7.80％的燃煤成本,证明了所提模型与求解算法的有效性和可行性.     

配电物联数据驱动业务以及边云协同功能研究

当前配电物联数据驱动业务中数据资源分配均衡性差、规划效率低,影响协同功能的实现。本文改进了配电物联数据驱动业务以及边云协同功能。通过事件驱动收集底层用电数据,经过预处理生成区间数据,将数据统一支配实现数据驱动业务。采用API技术使计算机与具有socket接口的设备保持通信,设计云计算中心与边缘设备的通信功能,设置配电网中控制模块功能,从而实现边云协同功能,保障配电网全局运行。实验结果表明：在相同的测试条件下,与传统的配电物联数据驱动业务及协同功能相比,提出的配电物联数据驱动业务中数据资源分配均衡性较高,有效提高配电物联数据资源规划效率,保证了边云协同功能的正常运行,满足实际应用需求。     

Cu含量对2A14铝合金显微组织和腐蚀性能的影响

为了提升2A14铝合金耐局部腐蚀性能,采用扫描电镜(SEM)、点蚀测试、循环阳极极化曲线(Tafel)和电化学阻抗谱(EIS)等分析测试方法,研究了Cu含量对2A14铝合金锻件显微组织和腐蚀性能的影响.结果表明:随着Cu含量降低,诱导点蚀的Al2Cu和AlCuMgSi残余结晶相体积分数减小,点蚀坑密度显著降低,合金抗点蚀性能和电化学腐蚀性能大幅提高.     

高层建筑形状及布局对城市街区 行人风环境影响研究

基于风洞试验和计算流体动力学方法(Computational Fluids Dynamics,CFD)研究高层建筑形状及布局对城市街区行人风环境的影响.采用最大风速比和归一化加速面积比,定量研究五种高层建筑形状及四类建筑布局对城市街区行人风环境的影响,确定全风向下的最优建筑形状以及布局,结合CFD数值模拟获得的全域流场信息,揭示建筑形状和布局对于城市街区行人风环境的影响机理.结果表明:在保持建筑高度和街区容积率一致的情况下,高层建筑群周边最大风速比不会随着建筑形状和建筑布局的改变而发生明显变化.但建筑形状和建筑布局会改变建筑群周边高风速区域的面积大小,全风向下的最优建筑形状和布局分别是Y字形和错列式布局,而最不利形状和布局分别是H字形和围合式布局.不同布局下的方形、H字形及X字形高层建筑群的最不利风向均位于斜风向,而十字形及Y字形则为正风向.高层建筑群在行人高度处的风加速现象主要是由狭管效应和角部分离效应造成的.