液氮温区同轴脉冲管制冷机的实验研究

脉冲管制冷机冷头朝上布置可以使制冷机与超导器件的耦合更方便 ,但对G -M型脉冲管制冷机 ,重力会对这种布置方式产生不利影响。对双向进气型脉冲管制冷机 ,直流和耦合传热会共同影响脉冲管制冷机的性能。介绍了液氮温区G -M型同轴脉冲管制冷机的实验结果 ,主要研究了蓄冷器温度分布和重力对脉冲管制冷机性能的影响     

改进的多表达式编程算法在函数发现中的应用

为了提高多表达式编程算法的效率,研究了MEP基本算法的适应度函数、杂交策略和变异策略,对其进行了优化,提出了一种改进的MEP算法.改进的MEP算法采用归一化的均方根差作为适应度函数,采用概率区间来选择杂交算子,并使变异概率在进化过程中随着进化代数和适应值的变化进行动态调整.最后将改进的MEP算法应用于函数发现问题中,对算法的效率进行了验证.实验结果表明,与MEP基本算法相比,改进的MEP算法能够更快速地找到目标函数,算法的效率得到了提高.     

基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法

针对元胞历史负荷数据的特点,结合RBF神经网络在非线性拟合方面的优势,提出了一种基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法。该方法以元胞的历史负荷数据为基础,横向从元胞的年历史负荷特性入手,描述各元胞年负荷峰值段的发展趋势;纵向从元胞日最大负荷出现的时刻入手,刻画峰值时段的最大负荷数据群。在充分地考虑元胞负荷的季节特性、双峰特性和转移特性对空间负荷预测精度影响的基础上,构建出一种合理的峰值时段最大负荷数据群的双向选取模型。然后采用RBF神经网络对所选取的最大负荷数据群进行训练和预测,进而得到目标年各元胞的年最大负荷预测值。工程实例验证了该方法的实用性和有效性。     

空间负荷预测中确定元胞负荷合理最大值方法

针对实测的元胞负荷数据中存在随机波动现象而使空间负荷预测精度降低的问题,提出一种利用互补集合经验模态分解(CEEMD)和游程检验技术确定元胞负荷合理最大值的方法。该方法通过互补集合经验模态分解技术将各Ⅰ类元胞负荷序列分别进行分解,每个Ⅰ类元胞得到一组本征模态函数,采用游程检验技术对每个本征模态函数进行随机性检验,建立识别其中高频分量的判据,剔除刻画元胞负荷随机波动性的高频本征模态函数,对余下表征元胞负荷规律性与趋势性的本征模态函数进行重构得到主体分量,将其中最大值作为Ⅰ类元胞负荷合理最大值,最后利用该合理最大值进行基于Ⅰ类元胞和Ⅱ类元胞的空间负荷预测。工程实例表明了该方法正确有效。     

钙钛矿量子点在光伏电池中的应用进展

近年来,钙钛矿量子点以其带隙可调、性能稳定、可溶液加工等独特优势被广泛应用于光伏能源领域,并逐渐显示出广阔的应用前景。本文基于钙钛矿量子点在太阳能电池领域的应用,重点归纳了其分别作为光吸收材料、钝化材料、界面缓冲材料等方面的进展;同时探讨了目前钙钛矿量子点在能源领域商业化应用中面临的稳定性、铅毒性、成膜工艺等挑战和已报道的解决方案;最后,总结和展望了具有更高光电性能和稳定性的钙钛矿量子点的发展方向,旨在通过对其在光伏电池应用的系统梳理,推动量子点商业化应用进程。     

泡沫化指数在冶金熔体中适用性的探讨

通过理论推导及对有关文献中实验事实的分析,认为现在普遍采用的描述冶金熔体发泡能力的泡沫化指数表征的是熔体发泡能力与泡沫衰减能力的比例关系,在物理意义和数值大小上都不等同于泡沫寿命;泡沫化指数受外界几何条件的影响,并非熔体的本征物理化学性质;影响冶金熔体泡沫化的许多内禀因素没有被泡沫化指数涵盖,因此用其作为冶金熔体发泡能力的可靠判据,仍缺乏充分的理论和实验依据．     

源自地理设计的城市规划设计量化分析框架初探——以多巴新城控规为例

量化分析是提升城市规划设计理性和科学性的有效方式,并且越来越被重视和广泛采用.但就目前的实践来看,由于量化分析存在一定的技术难度、相对复杂、以及较大工作量,所以很难融入规划设计过程中,并极易影响设计进度,进而成为设计的负担,因而发挥的实际作用十分有限.为此,借鉴相对成熟的地理设计框架,构建了城市规划设计量化分析框架,该框架将量化分析的六项工作板块,融入到规划设计的五个阶段,将整个规划设计过程解构成量化分析工作的6×5矩阵,并提出了每个矩阵单元需要开展的量化分析工作.利用该框架可以便利量化分析内容的选择和技术路线的制定,方便规划设计工作和计量分析工作的沟通和协作,进而提高量化分析的效率和在方案设计中的效用,为在规划设计过程中更加系统而有效地开展量化分析提供了方法参考.最后以多巴新城控规项目为例,介绍了本框架的实践效果.     

免疫粒子群算法及其在矿井提升机故障诊断中的应用

基于人工免疫系统的故障诊断方法是人工智能领域发展起来的一个十分活跃的分支.为了提高免疫算法在矿井提升机故障诊断系统中的执行效率,通过对诊断问题进行更精确的建模和分析,提出了将免疫模型和离散粒子群进化算法相结合的提升机系统的故障诊断方法.该方法在免疫形态空间中采用核主元形式的相似性度量,解决了传统距离判别函数法在故障诊断中存在误差较大等问题.仿真结果表明,该方法能够适应诊断过程中出现的不确定性,并实现多故障诊断.     

提升机故障知识本体检索机制研究

针对知识本体检索中存在的问题,构建了提升机故障知识本体的检索机制,给出了基于本体的提升机故障知识检索流程,并对检索中查询构造器、查询引擎及结果定制模块进行了详细的分析,给出了各个模块的具体结构及实现方法.最后结合提升机故障知识本体,通过系统的实际应用说明该方法有利于增加提升机故障知识的复用性和通用性,同时也验证了本文所提出的方法的有效性和正确性.     

面向能量受限传感网的最优数据收集策略

本文研究了能量受限条件下无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)的最优数据收集策略问题.首先,传感器节点周期性采集数据并通过卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)对信息进行预处理以滤除噪声.其次,考虑到通信为主要耗能环节,设计最优数据发送策略令节点在特定轮内发送数据,使得满足网络生存周期前提下,基站获得的数据精度最高.具体来说,针对单跳网络,给出可使基站误差方差最小化的数据发送策略;在此基础上,进一步提出面向多跳网络的改进数据发送策略.最后,利用仿真和原型实验验证所提策略的有效性.