“从这里走向鲁班奖的领奖台”建筑精品(一) 楼梯篇

一座成功的建筑物应该有许多的看点,而称得上精品的工程就应该有更多的闪光点。楼梯是建筑物中建筑部分的重要构件,使用的材料比较广泛,种类较多。由于它具有重要的安全作用,所以强制性条文里涉及的内容较多,限制非常严格,不仅要100%地满足安全和使用功能要求,同时又具有观感质量的要求。如何保证在满足强制性条文的前提下,在工程整体合格的基础上,最大限度地追求艺术效果的发掘,笔者结合自身经历的国优、鲁班奖等优质工程的创优过程,及国内外的参观学习经验,提炼了一些精益求精的处理手法,采撷了一些属楼梯系列的建筑精品图片,荟萃于此,"雅图共赏"。     

永磁电机转子灌封工艺

永磁电动机转子总成是电机总成中的关键部件,是实现电能与机械能相互转换的核心装置。研究一种全新的永磁电机转子磁钢灌封工艺,包括环氧灌封胶量计算、灌封工装设计制造、灌胶程序编写、最优灌胶工艺方案,经检验验证该方法能够较好地保证磁钢灌封质量、电机整体性能及可靠性。     

需要系数法和负载系数法比较及选择应用

需要系数法是国内负荷计算常用方法,但通常具有局限性。本文通过国外某实际工程,将负荷系数法和需要系数法进行比较,并利用EDSA搭建模型,通过软件计算结果验证两种计算方法的准确性和实用性。     

大倾角综采工作面综合预防自然发火技术

系统分析了大倾角综采工作面采空区自然发火的原因,针对大倾角复杂地质条件下综采工作面的自然发火情况,研究并实施了综合防灭火措施,采用均压、注氮、注奥格休、注浆、注水等防灭火技术,成功地消除了自然发火隐患,确保了综采工作面安全回采、安全回撤,为同类综采工作面防灭火工作提供经验。     

面向语义增强与双尺度功能注意力网络的Web服务分类方法

服务功能特征的提取质量直接影响着服务分类的精确度.为提升分类精确度,本文提出一种基于语义增强与双尺度功能注意力网络的Web服务分类方法.首先,采取近义词替换的方式构建服务描述的孪生样本,在SimCSE框架下生成语义增强的服务功能向量.然后,基于标签共现关系建立服务功能关联图,构建双尺度功能注意力网络,生成服务功能关联向量.最后,将服务功能向量与功能关联向量输入softmax分类器实现分类预测.实验表明,该文所提方法相对流行的Web服务分类方法在准确率的提升区间为4.1%～8.65%,在F1-score的提升区间为4.21%～10.69%.     

架空线路覆冰闪络跳闸特性分析与风险建模

极端冰灾天气下线路覆冰闪络跳闸是激发大电网脆弱性、导致大面积停电的重要因素。覆冰闪络跳闸等现象的风险评估是建立冰灾防御体系的基础。基于电网层面,进行了冰灾天气下线路覆冰闪络跳闸的风险状态识别与风险建模。根据覆冰闪络跳闸特性分析,界定了输电网绝缘系统的脆弱点,即覆冰期绝缘系统冰凌桥接、融冰期冰凌断流等临界点。进一步建立了覆冰闪络状态的划分原则与风险等级,并对预测冰况进行了模糊模式识别和风险评级,为运行人员提供了动态风险信息。针对数据的小样本、多输入等特点,采用统计学习理论结构风险最小化方法,构建了最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）冰闪跳闸风险评估模型,依据贝叶斯（Bayesian）证据推理优化模型参数。通过与误差反向传播人工神经网络（artificial neural networkwith error back propagation,BP-ANN）算法对比,验证了该模型的有效性。最后通过脆弱性指标分析了网架结构破坏的严重性与电网绝缘系统的脆弱性。     

电力系统短期可靠性评估综述

短期可靠性评估是监测、量度、预测电力系统短期运行风险的有效工具.电力市场化改革、大规模风电接入与极端天气变化严重影响了电力系统短期可靠性水平.针对短期可靠性评估元件模型、评估框架与指标体系三个方面内容进行了论述.综述了输电线路、发电机以及净负荷的短期可靠性模型,并在输电线路模型中重点考虑了天气状况影响、可靠性的模糊表征、计及暂态稳定性的影响等.总结了三类可靠性评估特征与短期可靠性分析过程,考虑了短期可靠性安全性分析、连锁反应事故防范以及特殊保护方案制定.从系统状态、影响程度等多个角度对短期可靠性指标体系进行了归纳分析.进一步指出短期可靠性评估未来的研究重点及方向.     

基于DFT灰色预测理论在日电量负荷预测中的应用

提出了一种基于离散傅里叶变换（DFT）的灰色预测方法．首先将电量负荷序列采用离散傅里叶变换,分解出表征负荷规律性的各种频率分量,再对其进行组合重构,组合成周期T〉7d的低频分量和周期T≤7d的剩余高频分量两部分,对低频分量采用灰色GM（1,1）模型预测,对高频分量单独进行处理,最后将两个处理结果结合起来,即得到最终结果。该方法从一定程度上屏蔽了随机因素对负荷预测造成的不利影响,提高了预测精度。计算结果表明了该方法的正确性和有效性。     

智能机器人避碰行为学习方法研究

该文采用了两种学习方法,即遗传算法和强化学习实现了智能机器人的避碰行为学习。在介绍了两种学习机制后,给出了仿真实验结果,并对两种学习方法的异同进行了分析。