基于模态综合法和模态叠加法的密集模态结构响应重构

提出一种基于模态综合法和模态叠加法的密集模态结构响应重构方法,通过两次坐标变换将全结构缩聚为自由度更少的超单元模型,将超单元模型的模态分为密集模态和剩余模态。通过经验模态分解法分离出已知响应中单阶的剩余模态响应,进而重构出待测位置的剩余模态响应,待测位置的密集模态响应可由模态振型和剩余模态计算得到,通过模态叠加法实现在密集模态下的时域响应重构。进行了数值模拟研究,将待测位置响应的理论值与重构值进行比较以验证该方法的精度和效率,此外还详细研究了主模态数量、子结构划分方式、测量噪声和阻尼对重构结果的影响。结果表明：该文方法通过模型缩聚大大减少了重构的数据量,并且改善了传统EMD方法不能分离频率间隔较小的模态而无法实现响应重构这一不足,无论密集模态存在与否都可适用于结构的应力、应变、位移、加速度等多种动力响应的重构。     

基于完全气动弹性模型的冷却塔风致响应风洞试验研究

风荷载是冷却塔设计的控制荷载,完全气动弹性模型风洞试验是研究其风致响应的有效途径。基于此,推导了冷却塔完全气动弹性模型相似关系并用有限元分析方法予以验证,据此相似关系设计并制作了某核电站200m高超大型冷却塔的1∶400完全气动弹性模型,并在风洞中模拟的B类风场对其风致响应进行测试,试验前对模型的动力特性进行检验。试验结果表明：完全气动弹性模型能较为精确模拟冷却塔结构的质量、刚度和阻尼相似;迎风面的风致变形较大,而其中又以喉部附近最大;背景响应占总响应的主导地位,动力放大效应不明显;风振系数值随高度的增加而减小,各控制点风振系数均值略小于DL/T 5339-2006《火力发电厂水工设计规范》规定值。     

含高渗透率分布式光伏的配电网故障停电损失评估

随着分布式光伏渗透率的逐步提高,配网的负荷特性发生了重大改变,传统的配网故障停电损失评估方法不再适用。提出了一种含高渗透率分布式光伏的配电网停电损失评估方法,基于典型的配网拓扑,分析了含分布式光伏的配电网负荷特性,综合运用来自营、配、调等业务领域的多源数据,构建了基于配变台区的用电负荷模型光伏发电负荷模型,并对故障停电期间的发电损失及用电损失进行了评估。实际案例的分析结果验证了该算法的有效性。     

基于行业用电模式的企业电费逾期风险预测

我国经济进入新常态,传统产业面临诸多挑战,企业客户电费回收风险不断加大,对企业用电逾期风险进行预测,最大限度地减小影响公司经营的被动风险变得日益迫切。目前电费回收逾期风险管控手段主要依靠企业历史欠费情况进行风险判断,缺乏对用户用电量趋势及缴费历史的深入挖掘,导致企业逾期风险判断准确性与及时性存在不足。针对上述问题,基于企业历史用电与逾期数据记录,聚焦行业用电典型模式挖掘,提出基于聚类的行业典型用电模式库构建方法。在此基础上,采用k近邻的思想,定义模式距离度量函数,引入风险等级概念,提出一种基于行业用电模式的企业电费逾期风险预测模型PEORPM,实现具有自演化能力的企业偏离度4级逾期风险等级标注以及风险预测。理论分析和实验结果验证了所提方法的有效性。     

新型砌筑用保温砂浆的研制

论述了保温砂浆的抗裂、增强机理。研制出一种新型砌筑用的保温砂浆。研究结果表明 ,纤维对砂浆存在着阻裂增强作用 ;对于同一种砂而言 ,有一个最适合掺加引气剂、改变孔结构的颗粒级配 ;砂浆有一个合理的引气量 ;适量的高分子水泥增强剂对提高砂浆强度有很大帮助 ,但掺量过多对强度的贡献不大     

乙丙橡胶生产工艺与技术

乙丙橡胶以其独特的性能,在汽车工业、建筑行业、油品添加剂、塑胶跑道等领域有广泛的应用。本文主要介绍了乙丙橡胶生产技术、乙丙橡胶产品牌号、性能以及应用领域,结合现有的乙丙橡胶科研情况,阐述了乙丙橡胶催化剂的研发、核壳型球状乙丙橡胶、原位聚合法合成长链支化乙丙橡胶、乙烯、丙烯与其他二烯烃的共聚物研究进展;详细研究了乙丙橡胶溶液聚合工艺技术中的聚合技术、单体回收技术、失活洗涤技术、闪蒸提浓技术以及国外公司在中国建设装置的生产技术情况。提出了乙丙橡胶的关键生产技术是乙丙橡胶聚合所采用的催化剂体系,通过催化体系的更新换代,开发不同用途的乙丙橡胶,以满足开发高性能材料的要求。在此基础上,指出了今后乙丙橡胶新的催化体系开发将成为未来的研究重点。     

基于经验模态分解和模型缩聚的动力响应重构方法研究

大型工程结构自由度数量巨大,采用现有基于全局有限元模型的时域方法重构此类结构动力响应效率低、计算难度大,因此,提出一种结合经验模态分解和模型缩聚的动力响应重构方法.基于模态综合法,将有限元全模型适当划分为多个子结构,通过坐标转换,得到自由度数目更少的超单元模型,结合带有间歇准则的经验模态分解法进行重构.由于该方法无需考...     

阶段感知的跨域数据分析作业保障机制

为缓解边缘计算的不稳定性,设计了适用于跨域规模的任务复制与分配机制以保障作业各阶段的完成（Geo-distributed job Insurance Mechanism,GIM）。为满足并行任务执行特征和资源限制,先将问题形式化为Min-Max多项式整数规划问题,再放松整数约束并采用feasible-point算法快速地收敛到最优解,最后基于高危任务优先原则对最优解进行取整,得到满足原问题约束的高质量任务复制与分配方案。模拟实验表明,在不同的系统负载下,相比于当前的冗余执行策略,GIM至少能够减少22%的作业平均完成时间。     

面向NUMA架构的虚拟网络功能部署技术研究

针对非一致内存访问架构的集群系统,探讨了虚拟网络功能链的时延问题,以及重用已部署的虚拟网络功能提升资源利用率机制。形式化定义了面向最小化时延的虚拟网络功能部署问题,证明其为NP难问题,提出了基于马尔可夫链概率迭代的部署算法MarVNFP。实验证明,与典型的虚拟网络功能部署算法MRP相比,MarVNFP算法能减少虚拟网络功能链近40%的跨域数据传输,有效降低了时延。     

基于深度神经网络的电力客户诉求预判

电力企业的客户服务关系到客户的切身利益和企业的经营效益,提升客服系统对电力客户诉求预判的分析与理解能力是改善电力行业客服质量的重要途径之一。为高效、针对性地解决电力客户集中需求,做到“先于客户所想”,本文以深度神经网络技术为基础,针对电力领域改进传统的中文文本分词技术以及特征提取方法,给出电力客户诉求预判的方法和流程,并通过实验验证。本文提出的方法可快速精准地对电力客户服务工单文本进行分类,挖掘出隐藏的客户用电诉求,将服务由被动变主动,第一时间解决电力客户潜在诉求。