改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

Fe-Zn基废脱硫剂制备铁碳材料及其对废水微电解性能

以Fe-Zn基废脱硫剂、煤、Na ₂CO ₃为原料进行高温炭热还原反应，制备了铁碳材料，实现了Zn和S的分离，有望能实现废脱硫剂的综合利用。考察不同工艺条件（配比，温度，时间）对铁碳材料品质，Zn单质分离效率和Na ₂S的收率影响。结果表明： 反应温度≥900℃，煤∶废脱硫剂≥1，Na ₂CO ₃∶废脱硫剂≥1.5，反应时长≥2 h，Zn、S的分离回收效率可达到95%以上。且900℃制备的铁碳材料比表面高达193.6 m ²/g，介孔孔体积为0.028 cm ³/g，炭均匀附着于铁骨架。微电解-芬顿联用降解有机废水实验表明：仅微电解或微电解-芬顿联用（H ₂O ₂=COD=1500 mg/L）时，自制铁碳材料的稳定化学需氧量（COD）去除效率（41.78%、73.56%）都高于商业铁碳（8.43%、48.43%)。本文实验结果表明废脱硫剂与煤和碳酸钠混烧可实现废脱硫剂中Zn与S的分离回收，成功获得了比表面高、去除COD性能好的铁碳材料。     

基于压缩机-支架系统的异常噪声研究

针对某乘用车发动机转速在1 573 r/min，压缩机开启时车内噪声异常的问题，对样车进行试验分析与诊断，对压缩机-支架系统进行仿真分析，提出改进方案并验证改进效果。利用LMS声振信号采集系统采集振动噪声数据，采用频谱分析、阶次追踪等方法，并结合压缩机-支架系统模态仿真结果，确定车内异常噪声是压缩机轴频21阶与压缩机-支架系统3阶模态频率接近发生共振造成的。通过优化支架结构来提高压缩机-支架系统3阶模态频率以此来避免共振，并换装橡胶驱动盘缓和压缩机输入扭矩波动。将改进结构进行整车试验，结果表明：匀速工况空调开启时问题转速下，车内噪声降低了2.5 dB(A)；匀加速工况空调开启时发动机转速1 500~1 650 r/min区间，车内噪声无峰值，其余转速空调开启时改进前/后车内噪声基本不变，噪声波动趋势平缓。     

一种模拟量模块的应用

模拟量模块采用RS485通讯网路,将分散的现场数据点的模拟量经AD变换传输到主机或由PC控制远程主站点。模拟量模块具有计量数据采集、测量数据采集、设备开关状态采集和对外逻辑控制等多项功能,主要用作各种测控终端的数据采集、控制和显示设备,适用于各行业的自动化、信息化系统。本文介绍了一种模拟量模块的应用。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

基于6Li+CdTe的新型中子探测器的优化设计研究

面对~3He气体资源严重短缺的国际形势,2018年基于~6Li+CdTe新型中子探测器方案被提了出来,其具备热中子探测效率高、γ灵敏度低及可与~3He气体中子探测器相比拟的特点,有很好的应用前景。本文分析~6Li+CdTe中子探测器的结构和工作原理,采用MCNP6软件对~6Li+CdTe中子探测器进行物理建模并且对其物理性能、结构参数、中子慢化体设计等进行模拟计算,并就该探测器在特殊核材料监测系统中的应用开展了探索研究。结果显示:CdTe吸收层的最佳厚度为10μm;当6层~6Li+CdTe的中子探测单元叠加时,~6Li转化层的最佳厚度为60μm,此时热中子探测效率超过50%;探测系统的尺寸达到4 m×32 cm时,可以满足特殊核物质监测的要求。整个模拟研究获得了探测器最佳工作参数以及辐射监测系统设计方案,对特殊核材料在线中子监测装置的实验研究具有指导意义。     

中国废钢资源发展战略研究

 为提高中国钢铁工业的废钢比,推动钢铁工业的绿色发展,分析了中国废钢资源的概况、废钢行业技术发展现状和钢铁工业废钢利用的现状,并对中国未来废钢资源量进行预测。在此基础上,针对中国废钢资源的发展提出了3条战略判断和6条政策建议。     

基于差频检测技术的高速AD单粒子翻转评估方法研究

本文基于差频检测的原理，提出一种在高频动态输入模式下，对高速高精度模数转换器（AD）的抗单粒子翻转效应进行评估的测试方法，并以一款8位3 GSPS高速AD为测试对象，设计开发了一套高速AD单粒子翻转效应测试系统，对目标器件进行了重离子试验。通过对试验结果的图像和错误数据进行分析，评估参试器件的抗辐照性能参数，为抗辐照高速高精度AD的加固设计提供数据支撑。     

F-OFDM仿真系统设计与时频同步算法

针对新一代5G波形的F-OFDM技术开展了研究,通过把一个宽带分为若干个子带,对每个子带进行滤波处理以实现更好的通信效能。基于Simulink平台进行了F-OFDM仿真系统的搭建,重点对F-OFDM符号同步方法和频偏估计方法进行了研究与仿真分析。实验结果表明,基于Chu序列相比采用PN序列可以获得更好的同步效果,基于导频的Classen频偏估计算法相比基于CP的CFO估计算法和基于训练序列的Moose估计方法可以获得更好的频偏估计效果。