培训系统中虚拟相机运动规划

在仿真培训系统的开发过程中,虚拟相机是我们观察教学场景的工具,将虚拟相机的运动控制中融入认知负荷理论相关知识,可以有助于提高学习者对知识的获取率。通过对虚拟相机运动方式的分析,结合认知负荷理论及机器人学中的路径规划算法,提出一种新的虚拟相机规划方式,从而使学习者获得更好的学习效果。     

高温高低周复合载荷试验加载技术

为了获取航空发动机涡轮转子叶片的疲劳寿命,通过电磁感应加热、高低周复合载荷协调加载控制方法实现正交载荷解耦联合加载,研究了转子叶片在高温环境、低周离心载荷和高周振动载荷耦合响应,并基于涡轮叶片模拟试验件,对上述技术进行了验证.结果表明,该试验技术具备可行性和正确性.可见该技术可以实现航空发动机结构部件的多场耦合复杂载荷...     

防御虚假数据注入攻击的多目标优化模型

随着智能电网的快速发展,虚假数据注入(false data injection, FDI)攻击已经成为未来电力系统运行面临的主要威胁之一。攻击者通过篡改系统原始数据,导致电力系统失负荷(loss of load demand, LoLD),甚至引发级联失效。因此,有必要建立一种成本效益机制来减轻FDI攻击造成的LoLD。提出了一种多目标风险规避优化模型,在FDI攻击的防御成本、电力系统运行网损和LoLD之间进行权衡。采用多目标进化捕食策略对多目标模型进行求解,获取多目标优化Pareto最优解。仿真结果在IEEE 30节点电力系统证明了所提模型的有效性,并且揭示FDI攻击下电力系统运行中存在着较高的LoLD风险。     

基于云计算和改进极限学习机的电网负荷预测

随着智能电网和通信技术的迅速发展,电网系统采集的用户数据规模呈指数增长,传统电网负荷预测方法难以满足海量负荷数据情形下的高效分析和计算需求。据此,依托电力系统数据采集云平台,提出一种基于云计算和改进极限学习机的电网负荷预测模型,采用Map-Reduce网络架构,部署于Hadoop平台,利用分布式计算方式进行电网负荷的精准建模和预测分析。结果表明,相比已有方法,本研究方法具有负荷预测精度高、运行速度快的优势,可为后续智能电网系统建设及管理运用提供一种新颖的解决思路。     

基于载荷均衡的韧性配电网分布式故障恢复

韧性电力系统旨在应对电力系统的极端事件,高效的故障恢复是提高配电网韧性的重要手段。为了提升配电网的韧性,提出了基于载荷均衡的分布式故障恢复方法。首先,相邻馈线终端单元根据故障恢复区负荷、相邻馈线容量及负载率,计算各相邻馈线完成故障恢复后的负载率期望值。然后,各相邻馈线终端单元均以该期望值为目标,分别完成各自的故障恢复路径。最后,根据各相邻馈线的故障恢复路径形成故障恢复区的故障恢复方案。算例分析结果表明,该方法在保证各馈线载荷均衡的前提下可以有效而快速地实现故障恢复。     

多重运输调度问题的模拟退火算法

提出了多重运输调度问题的模拟退火算法,实际运算表明,该算法具有较快的收敛速度,是一个较实用的算法。     

掘进机截割头钻进工况载荷的计算机模拟

基于单个截齿的受力模型,对掘进机截割头钻进工况栽荷进行了计算机模拟,为截割头的结构设计和参数优化提供了理论依据。     

负反馈放大器的单向传输

以电压串联负反馈为例,采用晶体管的广义h参数,对反馈网络的负载效应做了定量分析。得到负反馈放大器放大倍数一般表达式的使用条件,同时强调了反馈系数与信号源内阻及负载电阻无关。     

基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法

为了提高标准最近邻数据关联算法的关联效果,提出了基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法．改正了Hong提出的多速率运动模型中关于过程噪声的一处错误,然后把该模型应用于最近邻数据关联算法,并推广到多帧情况．新算法使用序列关联量测更新目标状态,有效降低了最近邻算法中误关联对跟踪效果的影响．仿真结果表明,该算法在减少计算量的同时大大减少了跟踪丢失率。     

软件项目工作量预估系统的研究与实现

采用了一种改进的软件成本估算方法——结构化成本模型COCOMOII结合功能点模型和多元回归算法来进行软件项目工作量的预估,以便降低对工作量估算的结果偏差．介绍了基于该算法设计的软件项目工作量预估系统的部分关键实现技术．系统采用浏览器／服务器模式及JSP＋Java＋MySql的架构实现,由于充分利用了网络的便捷和信息量大的特点,保证了多元回归算法中对样本数量的要求,使估算值更接近实际结果．