爱柯迪宁波工厂将引入“压铸AI解决方案”

2020年11月16日,在浙江宁波爱柯迪上市三周年暨领爱菁英启动会上,爱柯迪与SK电讯、联通时科签订了构建“智慧工厂”战略合作协议。通过此次合作,爱柯迪宁波工厂将引入“压铸AI解决方案”。“压铸AI解决方案”是通过大数据建模,实现对压铸件的缺陷预警,可以提前预测压铸件是否存在缺陷以及识别缺陷类型,只把“合格品”传递给后续加工流程,明显地提高了生产效率。     

油田区块监测指标与开发指标预测建模及运用

对油田区块监测工作进行分析,认识到区块监测指标以及开发指标预测建模的重要性,其核心目的是根据油田区域的基本情况,构建完善性的预测模式,以此来提高油田工作的整体质量,为行业的发展提供保障。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

基于GA-BP神经网络的电网暂稳极限切除时间预测

本文介绍了一种利用PSASP软件结合GA-BP神经网络的极限切除时间预测方法.通过PSASP软件搭建三机九节点系统,模拟系统发生三相短路故障,得到实验数据,将实验数据分为训练集和测试集,构建基于GA-BP的极限切除时间预测模型.结果表明,基于GA-BP模型的极限切除时间预测值与实际值基本一致,且GA-BP模型的预测精度高于BP模型.     

电动汽车动态无线电能恒功率充电

电动汽车充电时,且电池电量低于80％时,为了保证充电效率一般采用恒功率充电.在动态无线电能传输系统中,电动汽车的不断移动会导致发射线圈和接受线圈的互感系数变化,致使电动汽车充电不稳定.为实现恒功率充电,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的动态无线电能传输系统(DWPT)恒功率输出的控制方法.通过对系统建立数学模型,对输出功率进行模型预测,建立最小化目标函数来获得期望输出功率所对应的最优占空比,使输出功率恒定.进行了模型预测控制的动态无线电能传输系统Simulink仿真,通过对比不同线圈互感系数下的输出功率,验证了该方法的可行性,并且通过搭建实物测得的数据也证实了该方法的可行性.     

建筑工程技术的经济预测及决策探究

现如今,随着人们生活水平的逐渐提升,对建筑类型、结构、外观及质量等条件的要求越来越高.而建筑工程本身具有周期长、技术类型丰富及施工复杂的特点,除考虑质量因素外,还需对其施工技术成本进行明确的预测和决策及核算,一方面要保障成本在预算范围之内,保质保量地完成施工计划;另一方面通过有效的经济预测和决策,也有利于强化技术优势,进而为提升建筑工程的建设水平提供坚实可靠的保障.主要研究建筑工程技术经济预测和决策的意义与方法.     

Processing Modflow在地下水位预测中的应用

数值模拟软件逐渐成为预测地下水演化更普遍的工具,并且广泛应用于地下水动态变化研究.以乌苏市平原区为例,结合区域水文地质条件及钻井资料,利用Processing Modflow建立三维水流数值模拟模型,并对该模型进行平面流场拟合,验证出模拟值基本符合2018年实测地下水位,通过模型模拟2018—2027年不同条件地下水位变化趋势,结果显示,2027年现状条件下比用水总量条件下浅埋深面积减少了550km2.