基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法

负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55％.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度.     

基于Sobol法的复合材料加筋板结构参数灵敏度

复合材料广泛应用于航空航天领域,其可靠性、稳定性及承载能力等对于航空设备尤为重要.以复合材料加筋板作为研究对象,对其材料属性和几何参数进行灵敏度分析.首先,基于ABAQUS软件建立复合材料加筋板的有限元模型,对轴向压缩载荷下的屈曲载荷进行了研究;其次,针对加筋板结构的复杂性,基于Kriging方法的代理模型建立复合材料加筋板屈曲载荷与材料属性和几何参数之间的函数关系;最后,采用Sobol全局灵敏度分析法求解复合材料加筋板材料属性和几何参数的灵敏度.研究结果为复合材料加筋板可靠性设计提供指导.     

带U型切槽素混凝土梁断裂特性

为了研究U型切槽的深度、切槽根半径以及骨料最大粒径对混凝土材料断裂特性的影响,本文制作了66根跨中带U型切槽的试验梁,包括了4种切槽深度、4种切槽根半径、3种粗骨料最大粒径变化的22组试件。试验采用三点弯曲方式对试验梁进行加载,利用数字图像相关方法获取切槽口张开位移,基于临界距离理论和能量密度准则对试件梁的广义断裂韧度进行分析。研究结果表明：在控制变量的原则下,试件的破坏荷载随着U型切槽深度和根半径的增加而减小,在最大粗骨料粒径为20 mm时最大;切槽口张开位移值与荷载值正相关,同一荷载下,切槽口张开位移值随着切槽深度、根半径以及骨料最大粒径增加而增大。将临界距离理论与能量密度准则得到的广义断裂韧度进行对比,说明临界距离理论可用于计算带U型切槽混凝土梁的断裂韧度及其对应的广义断裂韧度。     

叶片宽度比对同心双螺旋静态混合器混合性能的影响

同心双螺旋静态混合器是一种新型的静态混合装置,能够实现流体在混合管内的同心反向螺旋流动。为探究同心双螺旋元件内外叶片宽度比对混合效果的影响规律,利用Fluent中多相流混合模型对低雷诺数状态下该混合器内的混合过程进行了数值模拟,研究结果表明：在较低雷诺数下,同心双螺旋静态混合器与对应尺寸的传统Kenics型混合器相比混合效果明显提升,在叶片宽度比e为0~3/2时混合效果提升6.9%~28%;随着内外叶片宽度比的增大,混合效果呈现先增后减的规律,当e=2/3时混合效果最好;在不同的宽度比下,流体的分离强度沿混合管轴向变化规律相同,即在第一个混合元件内分离强度下降缓慢,第二、三个元件内下降迅速,第四个元件内几乎保持不变而处于维持混合状态,说明本文所研究的混合器使用较少的混合元件即可达到较好的混合效果。     

异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法

针对高速互联网络通信覆盖度控制较差的问题, 提出一种基于能量负载均衡控制的异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法.  首先构建异构环境下高速互联网络的节点部署和路由探测模型, 采用相邻路由的负载均衡控制协议进行路由协议优化设计, 然后采用能量负载均衡控制算法提高高速互联网络的覆盖度. 仿真分析结果表明, 该控制算法能实现异构环境下高速互联网络的路由均衡控制, 网络信道传输的均衡性和抗干扰性均较好, 在节点最小条件下网络通信的覆盖率较高, 改善了低覆盖率导致的负载失衡.     

Lucene索引段合并优化策略

随着大数据应用发展,如何从海量数据中进行高效信息搜索成为研究热点。Lucene全文搜索引擎通过索引段合并来提高索引效率,但Lucene索引段合并过程大多需要从磁盘加载各索引段,将占用大量系统资源,降低系统吞吐量。针对该问题,提出基于Lucene索引段合并优化策略,该策略通过负载系数来选择不同的索引段合并操作。为提高数据的检索速度,进一步建立索引段相似度评价模型来选择出最优合并索引段集合进行合并。通过与现有Tiere,LogByte,LogDoc等合并策略进行实验对比,提出的优化策略能有效减少索引段合并次数,提升系统吞吐量及索引效率。     

基于Kingview的热网远程智能监控策略研究

针对集中供热系统中热网的耦合性、非线性、滞后性等控制难点,结合节能环保的理念,为换热站设计了基于Kingview的热网远程监控系统.依托Kingview和现场PLC联合开发高级控制策略,实现远程监控中心对小区供暖系统温度、压力、流量、阀门开度参数的现场采集和实时调节,提升了供暖系统的控制精度与供暖效果.采用fuzzy-PID控制、温度补偿控制、热负荷预算、无线远传等关键技术,实现了热力水利工况的良好运行.构建优化目标函数及非线性规划算法,得出一次热网参数的最优运行解,提升能源利用率与系统稳定性.经过一年运行表明,该设计增强了热网控制系统的智能化程度,提高了能源利用率,对集中供热系统质量与并调具有实际指导意义.     

冲击荷载下单层网壳结构的整体倒塌分析

对60m跨度的K6型单层球面网壳建模,利用ANSYS/LS-DYNA对其在不同质量及速度冲击物作用下的动力响应进行大量参数化分析。提取了关键节点的位移时程曲线,针对损伤最严重的整体倒塌模式进行了研究。得出了网壳结构在冲击荷载作用下出现整体倒塌现象与冲击物动能及节点位移的关系以及冲击过程动能传递率的分布规律。研究结果表明,冲击物质量越大,使K6网壳发生倒塌所需动能越少;当冲击物作用使关键节点的竖向位移值大于临界位移值时,网壳结构会发生倒塌现象;当冲击物携带动能为临界倒塌冲击动能时,冲击过程的动能传递率最大。     

基于肘关节表面肌电信号的负载识别

针对大多数肌电信号只进行特定肢体动作识别而没有对肢体进行外加负载识别的问题,提出一种基于表面肌电信号(surface electromyography, s EMG)的负载识别方法。首先,采用4通道表面电极采集肘关节在不同负载下的s EMG信号;然后,利用时域、频域特征提取方法对s EMG信号进行特征提取构成特征向量;最后,利用支持向量机(support vector maching, SVM)、BP神经网络和RBF神经网络对特征向量进行分类识别。结果表明以时域特征值识别,SVM的识别效果最佳,准确率为96.2%;以频域特征值识别,BP神经网络的识别效果最佳,准确率为87.5%;以时、频域组合特征值识别,RBF神经网络的识别效果最佳,准确率为90.4%。可见通过s EMG信号进行负载识别具有一定的可行性,为s EMG信号的广泛应用奠定基础。     

水平轴风力机等效静力风荷载下的响应分析

根据某1.5MW水平轴风力机的结构特征,建立风力机的有限元模型,基于高耸结构设计规范得到两种工况下风力机的等效静力风荷载.运用ANSYS软件分别计算风力机在两种等效风荷载下的拟静力响应,得到风力机各部件应力与位移的分布情况.结构的最大应力发生在塔架底部为67.3MPa,机舱的最大位移为0.41m.结果表明,风力机满足静力下的强度要求,为风力机的设计制造提供了理论依据.