油田卧式水套加热炉热效率提高方法研究

针对油田卧式水套加热炉热效率较低的情况,提出利用热管回收烟气余热,并根据其特性准确地控制水温。根据加热炉的工况需求进行热管的选型和安装。针对加热炉水温控制具有大滞后的特性,提出了单神经元SVM-Smith预测控制。利用支持向量机预测了被加热介质的流量,提高Smith预测补偿的准确性。采用单神经元PID控制和Smith预测补偿相结合的方式,整定控制系统的参数,取得了较好的控制效果。对构造的控制算法进行了计算机仿真,证明了算法的有效性,然后通过试验证明了热效率得到明显提高,热管余热回收的显著效果。     

基于CAN总线的飞机电气附件静态测试系统的设计与开发

飞机上的电气线路庞大复杂,而且人工不易检测,费时费力,基于CAN(Controller AreaNetwork,控制器局域网)总线的飞机电气附件静态测试相当于CAN总线上的一个节点,在理论上,在CAN带负载的能力范围内可以随意增加被测对象的数目来满足飞机上大规模电气线路的检查。整个系统主要由上位机和终端机两部分组成。上位机由51单片机控制CAN控制器SJA1000和CAN收发器TJA1050形成的通讯模块。主控计算机选择需要测试的导线,并通过串口发给上位机51单片机,51单片机通过CAN控制器和CAN收发器将指令转换为CAN信号并发往CAN总线。终端机由51单片机控制CAN控制器和CAN收发器接收到对应的控制指令时,51单片机将指令解析出来发送给测试电路,测试电路选择相应导线进行测试。     

基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法

由于人类语言的复杂性，文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络（DBN）通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说，DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题，提出了一种半监督的情感分类算法，即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法（FSDBN）。首先使用特征选择方法（文档频率（DF）、信息增益（IG）、卡方统计（CHI）、互信息（MI））过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低；然后将特征选择的结果输入到DBN中，使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中，实验结果表明在酒店评论数据集上，FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%，在训练时间上比DBN缩短一半。     

矿用动力电池荷电状态预测

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)用于预测矿用动力电池荷电状态(SOC)时正则化参数和核函数参数难以优化选择,灰狼优化(GWO)算法在单独求解约束优化问题时出现早熟、稳定性差、易陷入局部最优等问题,在差分进化灰狼优化(DE-GWO)算法的基础上,采用指数函数形式的非线性收敛因子对DEGWO算法进行改进。该非线性收敛因子在迭代过程前段衰减速率低,能更好地寻找全局最优解,在迭代过程后段衰减速率高,能更精确地寻找局部最优解,有效平衡全局搜索能力和局部搜索能力。实验结果表明,利用改进DE-GWO算法优化LSSVM参数后建立的矿用动力电池SOC预测模型最大绝对误差为3.7%,最大相对误差为5.3%。     

天津:持续推进“五大体系”建设计量工作取得新进展

一、深化计量法律法规贯彻执行,加强计量技术规范建设1.加强制度建设。一是结合计量领域"双随机、一公开"监管要求,完善随机抽查工作细则,建立健全检查"两库",全面实施计量领域7个"双随机"监管项目。二是为推进服务业诚信计量体系建设,提高服务业诚信计量管理水平,有序推进我市服务业诚信计量分类监管工作.     

连续墙用铣槽机技术现状及发展趋势

连续墙用铣槽机是双轮铣的重要组成部分，具有破岩能力强、成槽速度快、成槽精度高、对周边环境影响小等特点，已被越来越多地应用于深基础建设工程中。本文主要介绍了连续墙用铣槽机的组成以及各部件的功能特点、国内外各厂家铣槽机的技术现状及发展趋势，为铣槽机的开发和研制提供借鉴和参考。