SPG-Suite：面向伪周期时间序列的预测方法

伪周期时间序列是一种广泛存在的数据形式,它具有伪周期性、非平稳性和特征值等特征。对这类时间序列进行预测,具有很强的研究和应用意义。然而,目前的相关研究对伪周期时间序列的关注度不足,一些已有的时间序列预测方法在应用到伪周期时间序列上时,会造成误差的累积,使得预测效果很差。为了解决这些问题,总结了伪周期时间序列的特征,并提出了SPG-Suite预测方法,很好地解决了传统方法无法解决的问题。最后,在真实的数据集上进行了实验,并与传统方法进行了对比,实验结果表明,SPG-Suite方法在预测精度上具有明显的优势,并具有较强的可扩展性。     

智能电网中基于极大团的社团结构挖掘算法

针对智能电网落后的分区方式无法适应日益复杂的运行状态和无法及时排查故障的问题,提出了一种基于极大团的智能电网社团结构挖掘算法(MCBCA).首先,搜索网络中的低阶极大团,通过合并矩阵将其合并得到网络中极大团;然后,定义了极大团相似度,确定了合并极大团与生成候选子图的标准,进行初步社团挖掘;最后,对网络中的孤立节点进行隶属度划分,形成最终的社团结构.实验结果表明,在空手道俱乐部网络、美国足球网络、美国国家西部网络及我国省级电力通信骨干网络数据集中,所提算法与KL算法相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了50.1％、36.8％和36.2％;与标签传播算法(LPA)相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了31.2％,17.7％和3.25％;与改进的GN算法相比,准确率和模块度方面平均提高了3.6％和2.1％.可见基于极大团的智能电网社团挖掘算法所挖掘的网络社团结构更为合理,具备更高的安全性,有利于及时排查故障.     

基于卷积神经网络的实时车辆检测

为了解决对于尺度变换较大车辆及遮挡车辆检测性能不足的问题,提出了一种实时车辆检测模型。针对车辆检测算法对于尺度敏感的问题,通过使用深度残差网络作为特征提取层,构建特征金字塔网络用于多尺度检测;利用软化非极大抑制线性衰减置信得分解决车辆遮挡问题,从而降低车辆的漏检率;同时对模型进行通道级裁剪缩减模型参数规模,节省计算资源,提高模型检测速度。在VOC数据集上进行实验,结果表明,提出的方法在检测精度和检测速度上均获得较高的性能。在检测精度上,达到87.6%的准确率,相较于YOLOv3提升了3.7个百分点,相较于SSD提升了9.8个百分点;在检测速度上,每秒检测帧数达到42 f/s,实现了车辆的实时检测。特别地,将模型应用于环境复杂的Apollo数据集,相较于YOLOv3具有更好的鲁棒性。     

油管复合钝化膜耐蚀性能影响因素的实验研究

采用正交试验方法分析成膜温度与成膜时间对钢片表面复合钝化膜耐蚀性能的影响,选择预膜温度、预膜时间、固化温度和固化时间作为主要影响因素,设计4因素3水平的正交试验进行相关实验。实验结果表明,各因素对钢片表面复合钝化膜耐蚀性能影响程度的大小依次为T_(预膜)、T_(固化)、t_(预膜)、t_(固化)。T_(预膜)、T固化值的升高会提升复合钝化膜耐蚀性能;t_(预膜)、t_(固化)的延长也会增强复合钝化膜的膜层厚度、致密性及稳定性。综合实验结果,得到钢片表面复合钝化膜的最优制备条件为:T_(预膜)为90℃、t_(预膜)为10 min、T_(固化)为120℃、t_(固化)为100~120 min。     

双目视图运动图像去模糊方法

现代工业生产线上采集到的产品图像存在运动模糊,对后期探测产品表面信息以及重建产品轮廓产生影响.为了解决这一问题,提出一种基于双目视图的运动图像去模糊方法.通过双目相机之间的对极几何关系以及相机模型,推导出两视点图像点扩散函数路径之间的内在联系,并运用像机标定模块求取标定矩阵中的参数.通过此内在约束条件求取精确的点扩散函数,并对双目视点图像进行统一去模糊.结果表明,通过双视点图像几何关系求取的点扩散函数路径来进行去模糊取得了较好的效果.     

考虑扭转效应的平面不规则大底盘单塔楼减震性能分析

对平面不规则大底盘单塔楼进行隔震分析,分别将层间隔震支座及基础隔震支座应用于此类结构,分别建立层间隔震及基础隔震以及传统的抗震结构模型,利用有限元软件SAP2000对某单塔楼结构在罕遇地震作用下进行动力时程分析.通过楼层剪力,层间位移以及楼层加速度对比,表明采用隔震装置结构的减震效果明显,同时表明由结构平面布置不规则所导致的扭转效应引起我们高度重视.     

基于宽带相关处理的连线干涉测量

载波时延整周模糊解算是目前连线干涉测量（connected elements interferometry,CEI）中的瓶颈问题。针对扩频信号、数传信号等常见的航天器信号类型,提出了基于宽带信号相关处理的连线干涉测量方案。该方案首先通过对宽带信号进行相关处理得到群时延信息;然后再进行载波提取得到载波差分相位信息;最后以群时延进行载波时延整周模糊解算,实现CEI测量。理论分析和仿真结果表明了所提方案的正确性,并对嫦娥二号宽带数据进行处理,得到了载波时延估计,精度较群时延提高了24dB。     

LMS滤波算法在连线干涉测量中的应用研究

对航天测控信号进行滤波处理将有利于提高系统的测量性能。针对连线干涉测量（connected elements interferometer,CEI）因以载波时延为测量量,使其测量精度与载波差分相位估计性能直接相关,且该性能主要受近载频噪声影响这一问题,提出了采用最小二乘法（least mean square,LMS）算法对测控信号进行滤波处理以提高载波差分相位估计精度的思路。首先给出了基于LMS算法的相位估计方案;然后分析了其可行性和存在的问题;最后将LMS算法应用于CEI测量仿真和同步卫星观测试验中。仿真和实测数据处理表明：LMS算法可提高CEI测量性能,在同样数据处理长度下,滤波处理后载波差分时延估计精度提高了大约1.42倍;或在同样数据情况下,滤波处理可以降低数据的信噪比为6dB。     

页岩油注空气提高采收率在线物理模拟方法

为探索页岩油注空气驱油机理,建立了基于CT扫描和核磁共振技术的页岩油注空气提高采收率在线物理模拟方法,研究了不同衰竭压力下页岩油空气驱开发效果、不同大小孔喉微观动用特征和页岩油空气驱采油机制,分析了空气含氧量、渗透率、注入压力、裂缝对页岩注空气驱油效果和不同大小孔隙原油采出量的影响。研究表明,页岩储集层衰竭开采后注入空气可大幅提高页岩油采收率,但不同注入时机下驱油效率和不同级别孔喉动用程度存在一定差异。空气含氧量越高,低温氧化作用越强,不同大小孔隙动用程度越高,采收率越大。渗透率越高,孔喉连通性越好,流体流动能力越强,采收率越高。注入压力升高,孔喉动用下限减小,但易产生气窜现象导致突破提前,采收率先增大后减小。裂缝能加大气体与原油的接触面积,通过基质向裂缝供油提高空气波及系数和基质泄油面积,在合理生产压差下,注空气前进行适当的压裂改造有助于提高空气驱效果。     

以高岭土为铝源合成ZSM-5分子筛及其CO2吸附性能研究

ZSM-5分子筛具有独特的晶体结构,其已在催化领域表现出优良的性能。同时又因为分子筛孔径分布均一,其晶体孔穴内部极性较强,而表现出良好的吸附性能,能够吸附水和大气中绝大多数的有毒有害物质,是一种可再生、不产生二次污染的新型吸附材料。以热活化的高岭土为铝源,通过增加合成凝胶中外部硅源的添加量来调节样品硅铝比,且在没有无机碱(氢氧化钠)的情况下,以四丙基氢氧化铵(TPAOH)为模板剂,在有机模板剂和晶种的共同作用下,高效合成自堆积ZSM-5分子筛,并将其用于CO₂吸附。结果表明,较优的合成条件为：晶种添加量(w)3%,模板剂TPAOH,n(TPAOH)/n(SiO₂)=0.3,晶化温度170℃,晶化时间2 h,硅铝比15。在该条件下合成的分子筛对CO₂的吸附性能优于商品ZSM-5分子筛。