干河煤矿松软破碎半煤岩巷支护技术优化研究

为解决干河煤矿三采区辅助运输巷掘进初期巷道持续变形的问题,通过围岩位移监测、数值模拟等方法,依据具体的地质条件建立相应的数值模型。从锚杆锚索参数、底板支护等几个方面进行支护方案优化,设计采用锚网索喷+反底拱联合支护技术。结果表明,新方案掘进期间巷道围岩成巷后快速稳定,取得了良好的支护效果。     

基于RF-LightGBM算法在风机叶片开裂故障预测中的应用

针对SCADA系统采集的数据繁杂,难以从原始数据判别工作中风机叶片开裂状态的问题,提出了一种对风机叶片状态进行分类预测的随机森林(RF)算法与LightGBM算法结合的模型。首先对SCADA数据进行预处理,特征变换,采用RF算法对特征进行重要性排序;然后利用清洗后的数据训练该分类预测模型,利用K折交叉验证法对模型进行验证调优;最后用测试数据集对叶片状态进行预测,依靠F1-score指标对模型性能进行评价。实验结果表明,数据处理后,模型性能明显提高,较XGBoost与GBDT算法分别提高了11%、16%,与传统的叶片状态识别方法相比,该算法能够更加快速精准的在线预测出风机叶片开裂状态,为风电场对风机叶片状态监测检修提供更可靠的参考依据。     

基于DSP平台的人民币编号识别系统的设计与实现

为了在嵌入式系统中实现实时视频图像人民币号码识别,提出了基于TI系列TMS320DM642的快速人脸检测系统设计方案,包括系统软件和硬件的方案。首先,详细介绍了人民币编号图像提取与识别,针对该算法实现原理阐述硬件平台上的算法移植和优化方案,最后,实现了嵌入式快速人民币号码识别系统的研制。通过分析测试结果,系统可靠运行,优化后系统运行速度提高,能够实现实时人民币号码识别。     

基于Lotus Domino的Web图形绘制

Lotus Domino／Notes广泛运用于办公自动化系统中,善于处理文档型数据,但对结构型数据的统计、分析有所不足。采用VML语言和Lotus相结合的方法,以矢量图的方式将数据信息绘制成图表,通过IE浏览器表现,方便管理人员对数据分析和统计。     

人体手背静脉血管图像增强处理算法研究

手背静脉血管近红外图像识别是一项新的非接触式生物认证技术,它在安全保护方面有非常广泛的应用前景.但手背静脉图像在采集过程中,由于受光电噪声的影响不是很清晰.文中采用方向微分直方图法二值化对获得的血管图像进行增强处理,并随后进行了二值图像中值滤波、二值图像细化处理与恢复,得到了清晰的个体特征图形.因此,这里的工作对于进一步的图像特征提取、模板制作与匹配以及人员精确识别技术研究有着重要的意义.     

超低密度二氧化硅气凝胶制备新方法

以多聚硅氧烷（ Ｅ４０）为硅源,用溶胶凝胶一步法制备了 Ｘ 光激光靶及惯性约束聚变冷冻靶用超低密度 Ｓｉ Ｏ２ 气凝胶。研究了催化剂、溶剂等对其溶胶凝胶过程的影响。制备出的气凝胶密度为５ ｋｇ·ｍ － ３。用 Ｓ Ｅ Ｍ 、 Ｂ Ｅ Ｔ 等方法对其微结构进行了研究。     

考虑可平移负荷的综合能源系统动态优化调度策略

综合能源系统因多能互补、协调优化等特性受到了广泛关注,但该系统的热电机组在运行时的调峰能力具有一定局限性。为降低综合能源系统的用能成本,提升系统的用能效率,改善其调峰能力,文中提出了一种考虑可平移负荷的综合能源系统动态优化调度策略。该策略以系统的整体运维成本最小化为目标,结合可平移负荷和相关算例构建仿真模型,并采用自适应混沌粒子群算法进行求解。结果表明在引入可平移负荷时,多能源微网能够较好地达到削峰填谷目的,并降低系统综合运行成本,实现节能减排效果。同时,文中将传统粒子群算法与自适应混沌粒子群算法作比较,证明了自适应混沌粒子群算法在精度与效率上都优于传统的粒子群算法。     

浅谈“新科技英语阅读教程”教学方法

根据高等学校理工科本科《大学英语教学大纲》(以下简称《大纲》)的规定,高等学校理工科在本科生完成《大纲》所规定的大学英语基础阶段学习后,从第五学期到第七学期开设必修的专业阅读课。考虑到高校理工科专业繁多,而且在第五学期大部分学生还没有完全接触所学的专业课,学生从基础阶段立即转人阅读本专业的英语资料尚有一定困难,所以教师在选择教材方面一定要慎重考虑。     

基于GA BPNN的MPPT控制方法与P&O的比较

针对传统光伏电池阵列控制方式在复杂天气环境下,对最大功率点跟踪效果不理想的现象。设计了一种基于GA BPNN的改进型恒压光伏MPPT控制算法,并通过搭建基于GA BPNN的改进型恒压光伏MPPT的仿真模型,再与传统P&O控制方法进行比较分析。仿真结果证明,该算法能准确快速地在复杂天气环境下进行最大功率点跟踪,且性能稳定。     

基于EMD盲源分离算法的电力系统低频振荡模式识别

针对广预测量系统低频振荡过程中的高斯噪声干扰和定阶问题,提出了基于EMD(empirical mode decomposition)盲源分离(blind source separation,BSS)算法的单通道低频振荡信号的模式分析方法。首先将信号利用经验模态分解得到一系列本征模函数分量组合的新信号;其次针对存在模态混叠的本征模函数分量,提出利用信号周期性构造其多路信号,并利用独立分量分析消除模态混叠的有效方法;然后利用盲源分离技术--二阶盲辨识算法(second order blind identification,SOBI),处理多通道观测信号矩阵,从中提取出不同的单模式信号;最后将去噪、定阶后的信号运用最小二乘-旋转不变技术(TLS-ESPRIT)算法辨识,得到低频振荡模态参数。数值算例仿真、IEEE四机两区域仿真实验表明该算法能够有效分离源信号,相比于其他方法具有抗噪性能好、拟合精度高等优点。