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1.
砂卵石地层是一种典型的力学不稳定地层及强磨蚀性地层,盾构在该类地层中掘进通常会面临刀盘、刀具磨损严重,盾构推力与刀盘扭矩偏高且波动幅度大、地层变形不易控制等问题。砂卵石地层盾构掘进效率的高低及地层控制的好坏,刀盘选型及刀具配置是关键。以北京地铁新机场线“磁各庄站~1#风井”盾构区间为工程依托,利用PFC3D数值模拟及现场测试相结合的手段,研究刀盘开口率、刀具组合高差、先行刀刀间距等参数对盾构掘进效率及地层变形的影响。研究结果表明:相同掘进参数下大开口率辐条式刀盘比小开口率辐板式刀盘具有更好的掘进速度,小开口率辐板式刀盘掘进时引起的地表变形更小,对周围地层的扰动范围也更小;先行刀与切削刀的组合高差为70 mm时盾构掘进效率较高且扭矩较低;先行刀刀间距设定为300 mm时,盾构有较好的掘进效率和较低的刀盘扭矩。工程实践表明;要实现砂卵石地层盾构长距离高效掘进,大开口率辐条式刀盘设计及大高差梯次化刀具布置是基础,高贯入度、低转速的掘进控制是关键。研究结果可为类似工程的盾构刀盘选型与刀具布设提供借鉴。  相似文献   
2.
唐伦    姚力  肖畅  张弛  孙毅  过夏明  刘巍  邓扶摇 《陕西电力》2021,(2):47-53
发电机故障停运是电力系统运行中的不确定事件。目前在含风电鲁棒机组组合中考虑机组故障停运的方法,不同程度地忽略了机组故障停运的概率特征,难以较好描述机组故障停运风险。在含风电鲁棒机组组合模型的基础上,引入电量不足期望以量化机组故障停运风险,基于成本收益分析建立了考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合模型,并提出计算电量不足期望的简化模型以提升计算效率。基于改进的IEEE-RTS 26机系统验证所提模型和方法,结果表明该方法能较好考虑风电不确定性和机组故障停运风险的影响,该简化模型能显著减小问题求解规模、缩短计算时间。  相似文献   
3.
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测.  相似文献   
4.
风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战。在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型。首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)来生成风电场景。其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类。可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中。最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性。  相似文献   
5.
本文提出一种基于K-means聚类与机器学习回归算法的预测模型以解决零售行业多个商品的销售预测问题,首先通过聚类分析识别出具有相似销售模式的商品从而实现数据集的划分,然后分别在每个子数据集上训练了支持向量回归、随机森林以及XGBoost模型,通过构建数据池的方式增加了用于训练模型的数据量以及预测变量的选择范围.在一家零售企业的真实销售数据集上对提出的模型进行了验证,实验结果表明基于K-means和支持向量回归的预测模型表现最优,且所提出的模型预测效果明显优于基准模型以及不使用聚类的机器学习模型.  相似文献   
6.
周菲  徐洪珍 《计算机应用研究》2021,38(8):2386-2389,2400
针对现有的广告点击率预估模型未能精准挖掘用户历史兴趣及历史兴趣对目标广告点击与否的影响,提出了一种基于改进Transformer的广告点击率预估模型.该模型采用Transformer网络捕捉隐藏在用户点击序列背后的潜在历史兴趣;同时针对Transformer建模用户历史兴趣无法有效关联目标广告的问题,提出了一种改进的Transformer网络.改进后的Transformer不但有效建模用户历史兴趣,而且考虑了跟目标广告的关联.新模型采用辅助损失函数来监督改进的Transformer对用户历史兴趣的抽取过程,然后采用注意力机制进一步建模用户的历史兴趣和目标广告的相关性以提升模型的预估性能.实验结果表明新模型有效提升了广告点击率的预估效果.  相似文献   
7.
针对综采工作面液压支架跟机自动化过程中移架动作存在的丢架、推移不到位等问题,提出了基于遗传算法(GA)与BP神经网络组合模型的控制方法。通过建立BP神经网络控制器为主体的反馈控制,将支架的运动参数输入模型,神经网络控制器计算实际输出与理想输出之间误差,判别是否需要回调控制,并添加遗传算法来优化更新模型的各层阈值和权值,从而得到网络模型的最优解,最终由执行部分来完成输出动作。组合网络模型具有良好的非线性特性,可以更好的满足非线性环境,利用神经网络的预测值与实际输出的差值来得到拟合曲线。通过对BP神经网络模型、GA模型、GA-BP组合模型的均方误差(MSE)分析,判断出GA-BP组合模型具有更快的训练速度和更高的预测准确率。相比较于单一的BP神经网络模型和GA模型,GA-BP组合模型可以很大程度地提高液压支架跟机过程中的推移精度,从而更好地适应综采工作面的环境和设备变化。基于对模型稳定性的分析,绘制组合网络的适应度曲线,种群在第5次迭代后趋于收敛,在第5次到第15次迭代的适应度值就已基本达到稳定,在迭代第15次后种群已达到最优参数集且恒定不变。采用上述方案的液压支架电液控制系统能够自主感知设备各项运动参数的变化,实现支架自身的静态调整和动态演化,可为综采工作面无人化建设提供技术支撑。  相似文献   
8.
以自主设计的新型多孔式液压缓冲器为研究对象,将系统的最大缓冲效率和最小峰值压力作为优化目标,建立了多孔式液压缓冲器节流孔优化模型,分别运用模拟退火算法、粒子群优化算法以及遗传算法对阻尼孔的数量、孔直径和孔间距进行组合优化。研究结果表明:相较于经验设计的等孔径等间距方案,经3种算法优化后的缓冲器效率均显著提高,峰值压力均显著下降;上述3种算法中粒子群优化算法在阻尼孔的组合优化中收敛速度更快,优化效果也更为理想。  相似文献   
9.
自动气象站能见度检测仪多采用光学装置采样,雨雪、粉尘等天气因素会对部分仪器镜头造成污染,导致能见度要素数据缺测.针对能见度数据缺失问题,本文选用安徽部分气象站的历年数据,首先运用灰色关联分析方法筛选出与能见度密切相关的其他气象要素,通过支持向量机和BP神经网络单一预估方法预估不同地形的能见度缺失值,然后采用最优权重组合将两种方法预估的能见度值进行组合,并与单一预估方法进行对比.结果表明组合方法的预估结果误差均值小、整体准确度高,可以保证台站观测资料的完备性,为短时天气预报、实况分析和气象公共服务工作提供有效依据.  相似文献   
10.
刚柔组合桨强化软锰矿浸出过程的反应动力学特性   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在软锰矿湿法浸出过程中,采用传统搅拌桨反应器,容易出现流体“打旋”现象,导致传质效果差,进而降低反应效率。因而,本研究将刚柔组合桨应用于软锰矿的还原浸出过程,强化浸出过程的传质行为,提高锰矿浸出率。结果表明,在黄铁矿与软锰矿质量比为0.20,硫酸浓度为1.5 mol/L,液固比为10,温度为363 K下,软锰矿中锰的浸出率达到90.12%,与传统桨叶相比,锰浸出率提高5.5%。同时,研究发现浸出过程遵循核收缩模型且受表面化学反应控制,黄铁矿与软锰矿质量比、初始硫酸浓度、液固比的反应级数分别为1.2679、0.4182、1.1959,反应动力学方程为1- (1-X1/3=0.96×103mFeS2/mMnO21.2679 [H2SO4]0.4182(L/S)1.1959exp(-41.75 ×103/RTt,浸出反应的表观活化能为41.75 kJ/mol。刚柔组合桨体系下的软锰矿浸出反应表观活化能相比传统搅拌体系下的软锰矿浸出反应表观活化能的文献报道值降低4.515~20.54 kJ/mol。  相似文献   
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