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在经济快速发展的今天,我国的电力事业也不断进步,这在很大程度上推动了社会的前进和建设,而电力事业的发展离不开日趋成熟的电力自动化技术.作为电力自动化技术中最为重要和基础的部分--电力系统数据采集和处理,其采集的精度和处理的质量直接影响着整个电力系统的安全性和可靠性.如果想要在采集和处理的效率、质量上提升,就必须将一些先进的技术合理应用,减少过往的缺失与不足.本文针对电力系统数据采集及处理中运用DSP技术展开讨论,并提出合理化建议. 相似文献
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适用于水导激光加工工艺的毛细带锥角喷嘴,其内部流动状态复杂。为了获得喷嘴内部高度稳定水束,采用有限元流体计算软件模拟分析的方法,进行了适用于水导激光工艺的缩流型喷嘴内流场模拟分析和数值验证,取得了生成高速稳定水束的参量数据。结果表明,随着平面喷嘴入口压力逐渐增加,毛细段长径比值减小,流体进入喷嘴内部与毛细段壁面发生完全分离,无明显的空化现象发生,形成稳定光滑的缩流型水束;喷嘴入口压力为50MPa时,毛细管直径分别为0.128mm,0.07mm,0.03mm的喷嘴内部水束再附壁长度可达毛细管长度90%;锥角管为10°时,经过锥角段的水束会再次附壁。模拟分析所得参量对水导激光缩流型喷嘴选取提供指导。 相似文献
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面对海量的学习资源,如何为学习者推荐与情境相匹配的学习资源是亟需解决的问题。文章在详细描述学习资源个性化推荐情境要素的基础上,构建了包含情境感知层、资源管理层、学习诊断层、个性推荐层及学习者界面的学习资源个性化推荐系统,并阐述了系统的推荐流程及实现。在情境感知理论的基础上,构建以情境感知技术为核心的学习资源个性化推荐系统,能提高学习资源与学习者之间的动态适应性,更好地服务于学习者的个性化学习需求。 相似文献
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油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径. 相似文献
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