基于EMD-PF-GRNN的短期风电功率预测研究

针对短期风电功率预测,将风电输出功率作为时间序列信号,由于其所具有波动性、非平稳性的特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)、粒子滤波(PF)和广义回归神经网络(GRNN)的组合预测模型。首先,利用EMD对风电功率序列进行分解,获得各个相对平稳的模态分量;然后,将分解得到高离散度的数据采用PF进行分析处理,低离散度的数据采用GRNN进行分析处理,其中,通过粒子群算法(PSO),根据各低离散度数据自身特点优化GRNN的平滑因数,以进一步提高其预测性能和精度;最后,通过线性叠加各分量的预测结果得到最终风电功率的预测值。结果表明,与PSO-GRNN和单一GRNN结构相比,EMD-PF-GRNN预测模型的预测误差降低了6%左右,预测精度更高,可以更好的预测风电功率。     

基于曲率模态识别桥梁结构损伤的机理分析

阐述了曲率模态参数的特性,从有限元动力响应基本原理出发,分析了曲率模态用于识别桥梁结构损伤的机理,说明了曲率模态是一类对结构局部变化有敏感性的动力学参数,对于进一步在实际工程中识别桥梁结构损伤行为具有重要的指导意义.     

渡槽整体结构环境激励模态试验

为获得渡槽整体结构动力特性,开展单向SIMO法、双向MIMO法环境激励模态试验,选用增强频域分解法识别纵向、横向、竖向、横竖双向模态参数.结果表明:2种方法识别出的模态大多数谱峰明显、识别效果较好;纵向模态以排架结构振动为主,槽身整体平动或转动或不动;前4阶横向模态以排架结构振动为主,槽身整体平动或转动或横摇,第5阶模...     

基于动力学仿真的后桥壳改进设计算

某越野车后桥改型后进行台架试验,其桥壳发生了断裂.为了解决此问题,应用ADAMS仿真软件,建立了后悬架动力学模型.然后采用后轮道路载荷谱作为输入载荷,再进行仿真分析,得到了最大峰值载荷时各连接点处的载荷.采用有限元方法对该车后桥壳结构强度、刚度进行计算分析,发现了桥壳断裂的原因,并对其进行了改进设计.改进设计后的后桥壳经台架试验再无断裂现象.     

液压重载机械臂有限元分析

针对磨机更换衬板所用的液压重载机械臂,建立了三维模型,采用有限元方法对其静态和模态进行仿真.考虑了液压油的影响,计算了液压缸的等效刚度,得到了机械臂的应力、变形分布云图以及固有频率和振型,仿真结果与液压缸视为刚性时的结果相比,更合理,为机械臂的设计提供了理论依据.本文采用的方法为液压机械臂的分析和仿真提供了一种新的方法...     

浙江天童及周边地区常绿阔叶林退化群落的植物区系分析

浙江天童及周边地区的常绿阔叶林退化群落包括五个类型：常绿阔叶林退化前期群落、落叶阔叶林群落、针阔混交林群落、针叶林群落以及灌丛群落.通过对退化植被各群落类型的区系分析,得出了天童地区常绿阔叶林退化群落的区系组成特征,具体如下：（1）天童及周边地区退化植被的植物区系包括72科138属204种,其物种多样性低于常绿阔叶林的成熟群落;（2）本植物区系地理成分与常绿阔叶林成熟群落一致,表现了明显的亚热带植物区系性质,是热带向温带的过渡;（3）人类的干扰导致了各退化群落中国特有成分的下降;（4）各退化群落类型与常绿阔叶林成熟群落保持了较高水平的科、属和种的相似性.综上所述,天童及周边地区退化植被保持了亚热带常绿阔叶林的植物区系特征,从植物区系学的角度来看,具有恢复为地带性常绿阔叶林成熟群落的潜力.     

一种基于多任务学习的多模态情感识别方法

为了通过设置辅助任务学习到更具有情感倾向性的视频和语音表示,进而提升模态融合的效果,提出一种基于多任务学习的多模态情感识别模型,使用多模态共享层来学习视觉和语音模型的情感信息.在MOSI数据集和MOSEI数据集上的实验表明,添加两个辅助的单模态情感识别任务后,模型可以学习到更有效的单模态情感表示,并且在两个数据集上的情...     

省级基础地理信息数据库质量控制探讨

结合本单位在省级基础地理信息数据库建设中数据质量控制的实践,重点讨论基础空间数据DEM(数字高程模型)、DOM(数字正射影像图)、DLG(数字线划图)质量检查的内容及方法。     

从地图的演变看地理科学的进展

地理科学的发展有赖于地图,地理科学的每一个进步都推动着地图的演变并可以从地图上反映出来。地理3S等技术,正日益改变着地图的面貌和传统的地图观念,使读图时代变得更加生动活泼、多姿多彩。     

滚动轴承故障诊断研究方法及进展

近年来,机电设备的故障诊断技术越来越受到重视,已成为当下研究的热点,故障诊断方法发展很快.滚动轴承是机械传动中重要的零部件之一,其性能直接影响机构的整体运行,为了推动滚动轴承故障诊断技术的发展.本文针对滚动轴承故障诊断研究方法及进展进行系统综述.论文通过介绍总结短时傅里叶变换;经验模态分解;经验小波变换等常用的故障诊断...