关于电子压力计校准中引入温度校准的探讨

随着电子压力计在油水井测试中的广泛应用,仪器相应的周期校准工作尤为重要,是保证仪器录取资料准确性的先决条件。我们通过电子压力计在日常校准、现场应用遇到的问题进行分析和实验,对影响电子压力计压力校准准确度的误差来源进行分析,确定温度准确度及恒温时间是产生误差的一个重要因素,压力计温度的准确性是决定压力的准确性的前提。     

基于灰色模型与ARIMA模型的股票价格预测

以三只股票的历史数据作原始序列,建立了GM(1,1)模型与ARIMA自适应过滤组合模型.分析两种模型的应用场景,并以ARIMA模型为基础建立股价反转判断模型.实验证明,所建立的模型在短期内的拟合、预测与反转判断效果较为理想.     

1,4-丁二醇精制过程中延长高压加氢催化剂使用周期的研究

在1,4-丁二醇精制过程中使用的高压加氢催化剂,其设计使用周期为1年左右.在使用过程中,随着使用时间的增长会出现催化剂床层压差增大、反应活性下降、反应品质变差、色度增高等现象,影响产品质量及产量,需要及时更换新催化剂.分析了影响催化剂性能的因素,并提出了解决措施,应用后取得较好效果.     

基于K空间理论的磁共振图像空间分辨率影响因素分析

空间分辨率是对磁共振成像设备进行质量控制的主要性能参数。利用美国体膜实验室生产的Magphan SMR100体膜在自旋回波序列T1加权模式下对磁共振成像设备的空间分辨率进行计量检测，基于K空间理论，结合扫描视野的形状及频率编码矩阵和相位编码矩阵的大小及取向，对决定图像空间分辨率的因素进行了深入分析，获得了在不降低空间分辨率的前提下以较小的信噪比损失成比例缩短扫描时间的参数选取规则，从而提高磁共振成像设备周期检定的实践水平。     

基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测

光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。     

双足机器人五质心模型的预测控制实现方法

为提高双足机器人的步行性能，提出了基于五质心模型的预测控制实现方法。该方法按照机器人的结构，将机器人质量分配在躯干、双臂、双腿中的五个质心，并推导出基于机器人腰部的零力矩点变换公式。应用模型预测控制方法，控制机器人在线跟踪优化的行走轨迹。为验证算法正确性，进行了3D动态仿真实验和现实环境中步行实验。实验结果与基于单质心模型和三质心模型的模型预测控制算法对比，证明这里算法具有更高的步行轨迹跟踪精度。     

剧情演绎式的展馆设计与表达——大包干纪念馆设计回顾与思考

通过将叙事性的表达方式运用到大包干纪念馆设计中,以讲故事的方式将展品置于特定的建筑空间内,根据故事的剧情需要进行主题演绎,达到建筑设计与展示设计以及参观者情感体验的完美融合,使纪念馆建筑成为搭建历史文明与现代文明的传播桥梁.     

政策工具视角下城市水系统全周期管理策略研究

我国城市水系统管理职能条块分割、规划协调不足、精细程度不够等现象突出."全周期管理"可以从全要素、全过程、全场景等角度,以系统化思维解决城市水系统综合管理,增强城市水系统韧性和弹性.基于政策工具视角建立了包含战略面、供给面、需求面、环境面和评估面政策的城市水系统全周期管理整体性框架,并从机构统筹、规划引领、智慧监管等方面提出实施机制建议,为实现城市水系统的全要素管控、全流程监督、跨区域协同、分层次治理提供理论依据.