湿式多盘制动器研究内容的综述

本文结合湿式多盘制动器设计与使用过程中存在的一些问题，就国内外学者对湿式多盘制动器摩擦副间对流换热机理。摩擦衬片压力分布规律。摩擦偶件温度场与应力场的分布。摩擦衬片与对偶钢盘的摩擦机理与制动噪音进行了综述；此外还对湿式多盘制动器的整体散热特性及其实验研究。整体设计参数多目标优化及其三维实体建模方面的研究内容进行了综述；并就湿式多盘制动器的某些研究内容。提出了新见解，进一步探讨了今后的研究方向。     

电力变压器状态评估综述

介绍了电力变压器状态综合评估的具体内容、研究现状与应用状况.     

现代设计方法学在湿式多盘制动器设计中的应用

对研究湿式多盘制动器所涉及的CAD/CAE技术，模态分析，反求设计等现代设计方法做了比较深入的分析，概述了现代设计方法学在湿式多盘制动器设计中的具体应用情况。     

南水北调中线工程渠道防冻胀设计中的几个问题

南水北调中线工程由南向北，从气候温和区走向寒冷区。在寒冷区，输水总干渠及其下级分于渠每年冬季都将遇到渠床冻结、渠道冰凌对渠道工程的冻害和冰害问题，严重影响调水的输水安全。因此，在工程设计、施工和运行阶段，必须搞好防治冻害和冰害的工作。针对河北省的冻害、冰害特点，依据有关规范和资料，阐述渠道工程防治冰冻害的重要性及其工程和非工程措施。     

BP神经网络和支持向量机相结合的电容器介损角辨识

针对电力电容器介质损耗的计算方法稳定性较差,频率波动对介损角的辨识有较大影响的问题,提出了BP神经网络和支持向量机（support vector machine, SVM）相结合（BP-SVM）的辨识方法,并且首次应用于电容器介损角的辨识。在辨识过程中,首先,对电容器工作一段时间的信号进行采样和预处理,预处理后的信号作为训练集训练BP-SVM模型;然后,使用训练好的BP-SVM模型对预处理后新的采样信号进行辨识,判断介损角的变化量。此外,给出了基于BP-SVM模型的介损角表示信号D_δ（t）的计算过程,同时分析了在讨论域内信号D_δ（t）的幅值即是介损角δ。仿真分析结果表明,提出的BP神经网络和SVM相结合的电容器介损角辨识方法比基于深度学习的辨识方法具有更高的辨识准确率,并且频率变化对BP-SVM方法的辨识性能无明显影响。     

基于图知识推理的输电线路缺销螺栓识别方法

针对输电线路缺销螺栓识别任务中存在的视觉不可分与样本不平衡问题,提出了基于图知识推理的输电线路缺销螺栓识别方法。首先通过知识表达模块学习到各类螺栓有判别力特征的类别表示;然后深入挖掘螺栓数据集中螺栓种类之间的相关性,提取出标签共现信息;最后将类别表示作为输入特征,以静态图和动态图的相关概率矩阵表征标签共现信息,通过知识推理模块完成图知识的传播与增强,从而实现缺销螺栓的识别。在实验阶段,将所选取的3类金具上的6种螺栓作为实验对象。对比实验结果表明,本文方法对缺销螺栓的识别效果优于其他方法,较原始模型提升了9.13%的准确率。消融实验结果表明,本文所提取的螺栓类别表示、静态图及动态图信息均能够提升缺销螺栓的识别效果。     

融合VAE和StackGAN的零样本图像分类方法

零样本分类算法旨在解决样本极少甚至缺失类别情况下的分类问题。随着深度学习的发展,生成模型在零样本分类中的应用取得了一定的突破,通过生成缺失类别的图像,将零样本图像分类转化为传统的基于监督学习的图像分类问题,但生成图像的质量不稳定,如细节缺失、颜色失真等,影响图像分类准确性。为此,提出一种融合变分自编码(variational auto-encoder, VAE)和分阶段生成对抗网络(stack generative adversarial networks, StackGAN)的零样本图像分类方法,基于VAE/GAN模型引入StackGAN,用于生成缺失类别的数据,同时使用深度学习方法训练并获取各类别的句向量作为辅助信息,构建新的生成模型stc-CLS-VAEStackGAN,提高生成图像的质量,进而提高零样本图像分类准确性。在公用数据集上进行对比实验,实验结果验证了本文方法的有效性与优越性。     

基于改进的MEEMD的隧道掘进爆破振动信号去噪优化分析EI北大核心CSCD

爆破振动信号受现场条件限制,多为复杂含噪信号,对降噪方法的性能提出更高要求。为了获得真实振动特征,建立了一种基于改进的总体平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)的联合去噪方法。首先,将原始信号进行MEEMD分解得到本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),结合相关系数和样本熵(sample entropy,SE)-Hurst指数进行IMF分类;然后,针对含噪IMF分量中的残留噪声,使用最小均方(least mean square,LMS)自适应滤波进行降噪,达到信号去噪的目的。算法对比结果表明:在仿真试验中,MEEMD-LMS相较互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)、快速集合经验模态分解(fast ensemble empirical mode decomposition,FEEMD)等方法表现出更优的降噪性能;在隧道掘进爆破的实例分析中,MEEMD-LMS相较MEEMD对高频噪声的降噪效果更好,低频段频谱更清晰,具备良好的适用性。     

利用智能水滴算法优化神经网络的MPPT

光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)对于提高光伏发电效率有着重大意义。给出一种智能水滴(IWD)算法优化Elman神经网络的MPPT方法。利用IWD算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,提高Elman神经网络的训练效果。将IWD算法优化Elman神经网络的MPPT方法与传统预测方法进行对比,结果验证了所提方法的有效性。     

COR BA技术综述

人们希望在网络计算中能跨空间、跨平台、跨语言地进行部件互访,即实现网络中的互操作性,CORBA就是满足这一要求的标准和技术.从CORBA的由来出发,给出了OMA结构,介绍了建立在OMA概念之上的CORBA结构,简介了CORBA的核心ORB,给出了CORBA的应用,并对CORBA进行了评价.