光伏玻璃抗钢球冲击和光伏组件抗冰雹冲击对应关系研究

抗冲击强度是光伏玻璃和光伏组件的一个重要机械强度指标.目前玻璃的抗冲击性能使用钢球检测,组件的抗冲击性能使用冰球检测.本文从两种检测手段的理论能量计算对比、组件使用钢球和冰球进行抗冲击试验结果对比、以及玻璃或冰球破碎时的形态对比三方面来研究玻璃和组件抗冲击检测手段的对应关系.结果表明:两种检测手段无对等关系,且玻璃抗冲击标准要严于组件抗冲击标准.     

基于Prophet人工智能算法的网络潮汐效应预测研究

本文使用Prophet人工智能算法研究与预测移动通信网络“潮汐效应”现象，探索网络“潮汐效应”在优化网络资源配置实现网络降本增效的作用。Prophet人工智能算法是一种简单、有效，且易于实现的人工智能算法。通过facebook的人工智能开源框架fbprophet，研究4G网络PRB利用率等网络资源指标的“潮汐效应”，并预测这些网络资源指标在未来的变化趋势，用来指导当前4G网络减容、扩容和4/5G节电节能等，实现优化网络资源配置达到降本增效的目的。     

基于ISVD多级降噪和SVM的轴承故障诊断研究

在强噪声背景下难以提取出滚动轴承的故障特征，导致对轴承的故障诊断准确率不高，针对这一问题，提出了一种基于小波变换、改进奇异值分解多级降噪算法与支持向量机模型的轴承故障诊断方法。首先，采用小波降噪对滚动轴承的原始信号进行了初始降噪，消除了部分的随机噪声；然后，主要通过改进相空间矩阵重构方式，对该信号进行了改进奇异值分解二次降噪，并提出了新的奇异值有效秩阶次确定方法，利用峭度对一维信号提取方案进行了优化，并对其完成了降噪；最后，通过提取了10个有效特征，结合支持向量机在MATLAB中进行了仿真实验，分析了不同特征对轴承的故障诊断结果的影响，并将方法与其他方法进行了对比分析。研究结果表明：采用多级降噪算法降低了轴承工作状态下的背景噪声，使其故障特征频率更为明显；支持向量机分类诊断器的故障识别准确率达到98.3%,能够有效地识别轴承故障发生的位置和严重程度。     

雷芬那辛的合成工艺研究

以联苯-2-基氨基甲酸哌啶-4-基酯(SM-1)为起始物料，经亲核取代、脱苄基、和4-甲酰基苯甲酸脱水反应生成酰胺中间体，最后和哌啶-4-甲酰胺脱水反应先形成希夫氏碱再经三乙酰氧基硼氢化钠还原制备雷芬那辛。通过对反应条件的控制及纯化，所得产品纯度为99.5%,总收率为45.7%,目标产物的化学结构经质谱和核磁共振确证。该工艺反应条件温和、操作简便，为雷芬那辛的合成提供了一种新选择。     

0Cr17Ni4Cu4Nb传感器断裂原因分析

某力学传感器在出厂检验流程中发生断裂失效,为了确定失效原因,防止此类失效事件再次发生,实验对该传感器的力学性能、金相组织和断口形貌进行了分析,确定了断裂原因。结果表明,传感器的失效模式为氢致延迟开裂,材料中氢含量偏高和开裂位置机加工质量较差是导致传感器发生氢致开裂的主要原因。结合失效原因,提出了改进措施。     

灾害孤岛潜势风险分群与降雨警戒值探讨

台湾本身地貌特性以及近年来强降雨事件发生频繁,促使山区地带发生复合式灾害,如崩塌、泥石流与山洪等,因此灾害孤岛效应有必要仿效泥石流以及洪水灾害,制定出参考警戒值以及警戒线,将有助于防灾决策、救难资源投入以及灾害风险判释。本文针对台湾发生过灾害孤岛效应的114个村进行分析,且着重于首次发生灾害的台风降雨事件。首先通过群集分析并依照各样本的6个灾因指标进行分类,群集结果显示可分为8个群,并再以象限分布描述各群的潜势相对风险。采用2004—2015年台风降雨事件的观测雨量数据,并利用距离反比权重法,得出各村的累积降雨量(R)与最大时雨量(I)。整合各群集样本雨量数据后,使用台湾水土保持局使用的RTI模式概念,计算出各群集之RTImin、RTI30、RTI50和RTI70,以绘制低风险区(0～30%)、中风险区(30～70%)和高风险区(70%～100%),其中着重探讨灾害孤岛事件的下限值RTImin,以便可得知最易发生灾害的群集。结果显示,各群的潜势风险反映RTImin的效果良好,如潜势风险越高则其RTImin值越低,即雨量驱动灾害发生的条件较低。群集中,第1与2群为低风险群、第3、5与6群为中风险群、第4、7与8群为高风险群,仅第5群无法透过RTImin验证潜势风险关系,故本文挑选的6项灾因指标,为辨别灾害孤岛效应潜势等级的重要因子。     

考虑区域协调性的城际列车开行方案优化

针对城际列车开行方案没有有效匹配城市轨道交通运能的问题，提出一种考虑区域协调性的城际列车开行方案优化方法。首先，以旅客出行费用最小和铁路运输效益最大为优化目标，考虑城际列车载客能力、出发地目的地（Original Destination，OD）客流需求和通过能力等约束；然后，在此基础上增加运能匹配度的限制，构建了考虑区域协调性的城际列车开行方案多目标非线性规划模型，并设计改进的模拟退火算法求解模型；最后，以广深城际铁路为例并进行两组对比分析。实验结果表明:考虑区域协调性的列车开行方案可以使旅客出行总广义费用降低约4.06%，铁路部门的效益提高约9.58%，旅客和铁路的系统总成本降低约23.27%；与遗传算法相比，改进的模拟退火算法在求解质量与收敛速度上均有较大提高。所提模型和算法可充分兼顾旅客和铁路双方利益，能够为城际列车开行方案优化问题提供有效解决方法。     

基于种群划分与变异策略的粒子群优化算法

粒子群算法因其形式比较简洁，参数设置灵活，操作简便易行，并且能够快速收敛，从而引起广泛关注。但是传统的粒子群算法也有缺陷：收敛速度慢以及容易陷入局部最优等。针对这些问题，本文借鉴小生境的方法，在进化初始阶段，对种群进行划分，将初始种群分为子种群，对不同的子种群进行不同的变异策略；在进化过程中，针对不同的子种群，设置不同的惯性权重因子ω，用来增强全局搜索能力与局部搜索能力。实验结果表明，本文提出的算法较传统的粒子群算法具有较快的收敛性以及找寻的全局最优解更接近真实解集，收敛精度比较高。     

金沙江水电工程智能建造技术体系研究与实践

运用"全面感知、真实分析、实时控制"的智能闭环控制理论,提出了以工程建设资源要素动态精准管理、业务流程数字化管理、工艺过程智能控制、实物成本精确分析、结构安全与进度耦合分析及联动调控的数字化技术和智能化技术为核心,以水电工程数据模型如大坝全景信息模型DIM为基础,以智能建造管理平台iDam为主体的智能建造技术体系,并对工程数据结构分解与编码体系、工程数据感知传输共享技术、iDam平台的系统架构与业务架构、智能建造工程绩效等关键技术进行了分析。通过统一规范的工程数据结构与编码体系,iDam平台可集成工程建设全过程的基础数据、环境数据、过程数据和监测数据,为各业务模块服务;建立的基于工程技术和管理大数据的机理分析功能,可为工程建设的业主、施工、监理、设计、科研及运行等单位服务。智能建造初步实践表明,本文构建的技术体系是科学可行的,对基础设施智能建造技术与管理体系的研究与实践具有参考价值。