基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

超高功率超短脉冲发展的现状及相关科学问题

超高功率超短脉冲激光系统在其聚焦焦点附近可以实现高达1022-24 W/cm2的峰值功率输出,为强场物理实验研究,以及实验室内模拟极端环境下的天体物理条件提供了直接的实现方案.自从国际上首次提出了建造EW激光的概念,即输出总功率达到1018 W的大型激光系统后,国际上很多国家都在设计和建造大规模的超高功率超短脉冲激光系统.本文简要介绍了国际上这种规模激光系统的发展状况,并结合国内超高功率高能超短脉冲激光的发展,对超高功率超短脉冲激光系统发展中相关技术问题进行阐述.     

110kv及其以下的油浸电力变压器的优化设计

变压器的优化设计是变压器设计的核心,根据变压器自身的特征,通常采用遗传算法进行优化。本系统通过采用改进GA的父代参与竞争的最优保存遗传算法进行优化,得到了几乎必然收敛的优化效果。     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

国家层面创新能力的评价

 综述了创新、创新监测与评价的研究进展，辨析了国家创新能力、创新型国家和科技强国的内涵特征，分析了中国创新能力在世界上的相对位置，探讨了建设科技强国的经验及启示。     

浙江省县市综合经济实力分析

利用浙江省2005年有关统计数据,分别采用加权平均法、主成分分析法、因子分析法和聚类分析法对浙江省58个县级市、县的综合经济实力进行了综合评价和排位.其方法科学、合理.对于帮助各地区看到自己所处的位置,明确自己的经济实力提供了一个度量准则.     

三门峡水库电站运行调度的优化研究

三门峡水库泥沙淤积严重，使其枢纽的各项技术指标经常变化，为其调度运行带来极大困难。为此，充分考虑三门峡水电站运行过程中的各种约束条件，分别采用动态规划和遗传算法给出了电站优化调度模型，建立了该电站的运行调度系统。经过水库1991年—2000年实际来水和控制运行的月报资料的模拟验证，结果表明，该系统可平均增加发电量约12．9％，使电站能更合理地进行管理调度。而且，通过对随机模拟的长序列入库月径流过程的模拟调度，建议了三门峡水电站具体的管理调度运行方式。     

一种电力网络潮流计算的综合算法

针对牛顿-拉夫逊法对初值要求严格,迭代速度快的特点,利用电力网的结构特点,使用高斯-塞得尔迭代法的第一次迭代结果作为牛顿-拉夫逊法的计算初值。这样既解决了牛顿-拉夫逊法对初值要求高的问题,又提高了收敛速度。计算结果表明,综合算法在迭代次数和收敛速度上有优势。     

通辽地区医疗防保单位消毒质量现状与分析

为了解通辽地区医疗防保单位的消毒状况，1999－2001年对32家医疗防保单位的消毒与灭菌情况进行了调查。各年度监测合格率分别为55.76%、78.93%、90.54%。并对医疗防保单位消毒工作提出了建议。     

浅谈功率因数的补偿及其应用

根据我国当前电力系统运行情况，对电网无功功率补偿的必要性及通用补偿方法及其装置进行了具体阐述。