基于人工神经网络的智能化架空线路应变快速解调方法北大核心

为了提高智能化光纤复合架空线路态势感知的实时性,将人工神经网络方法应用于光纤沿线应变解调,确定了神经网络的结构。编程实现了基于洛伦兹模型的最小二乘谱拟合方法和神经网络方法,采用不同信噪比和布里渊频移的布里渊谱训练神经网络,将它们应用于某光纤复合架空线路沿线光纤应变的测量,从不同角度比较了两种方法的计算结果。计算结果表明,神经网络方法能有效获得光纤沿线的布里渊频移进而获得应变,具有与谱拟合方法相似的准确性,但应变解调时间仅约为谱拟合方法的1/20000。研究结果为提高智能光纤复合架空线路态势感知的实时性提供了参考。     

超级计算机网络引导技术研究与分析

针对超级计算机系统中网络引导时间开销大的问题，提出网络引导分布算法是影响网络引导性能的主要因素之一，是优化网络引导性能的主要方向的观点。首先，分析了影响大规模网络引导性能的主要因素；其次，结合一种典型超级计算机系统，分析了超节点循环分布算法（SCDA）和插件循环分布算法（BCDA）的网络引导数据流拓扑结构；最后，量化分析了这两种算法对各个网络路径段的压力和可获得的网络性能，发现BCDA性能是SCDA性能的1~20倍。通过理论分析和模型推导发现，在计算节点和引导服务器之间使用更细粒度的映射算法可以在引导部分资源时使用尽量多的引导服务器，减少对局部网络资源的过早竞争，提升网络引导性能。     

基于CATIA的桥式起重机司机室人机工程设计

为改善桥式起重机司机室作业环境,提高作业舒适度,对桥式起重机司机室的布局及各尺寸结合人机工程学相关理论进行了分析,并给出了尺寸建议,最后以人机工程虚拟仿真软件CATIA进行验证,分析了司机的视野范围、操作姿势舒适度和手部可达区域。结果表明结合人机工程学相关理论所设计的司机室符合人体舒适度要求,设计中加入了视频监控装置,可降低职业病发生的可能性,司机室尺寸优化结果可为起重机司机室设计提供重要的数据参考。     

下部煤层跨采大巷围岩动态控制技术研究

针对某矿-115大巷下部煤层跨采条件下围岩稳定性维护的技术难点，分析了该大巷的动态控制原理，通过实验室相似材料模拟。研究了下部煤层开采引起的岩层运动规律及其对-115大巷造成的影响．-115大巷的原支护不能保持其稳定性，但通过采用必要的加强支护措施后，大巷的稳定性得到了保证．在此基础上。提出相应的大巷加固原则和关键技术，并利用FLAC软件优化确定了合理的大巷加固参数，且对大巷加固后的围岩状况进行了预测．井下工业性试验达到了预期效果，提高了煤炭采出率，保证了矿井产量，社会经济效益显著．     

浅谈电气化铁路分段绝缘器的安装

探讨了电气化铁路牵引供电系统接触网施工中安装分段绝缘器存在的问题,并提出了解决措施。     

浅谈电气化铁路分段绝缘器的安装

论述了电气化铁路牵引供电系统接触网施工中安装分段绝缘器存在的问题，并提出了相应的解决措施。     

重庆地区传统建筑的接地形态设计研究

结合重庆地区的山地地形特征，详细地阐述了重庆地区传统建筑的接地形态，以促进重庆地区山地建筑接地形态的研究，达到在顺应山地环境方面体现出设计灵活性的目的，以更好地将人居和环境结合起来。     

钢厂供水系统改造设计与运行效果

山东莱芜钢铁集团有限公司特殊钢厂的供水主管路属于典型的山区长距离、高扬程输水系统。在供水系统改造中将管路由埋地方式改为架空敷设，由四级供水改为两级供水，并特别考虑了停泵水锤对管路的影响。实践证明改造是成功的，从而为山区企业供水系统的改造提供了一种全新的思路。     

柔性直流电网直流线路故障的过电压机理分析

针对对称单极结构的MMC型柔性直流输电系统,首先深入分析了直流侧单、双极短路的故障电流演变规律,进而揭示了非故障极充电和波过程分别是导致单极接地故障和双极短路故障过电压的主要原因。然后,以一个三端柔性直流电网为例进行仿真验证,并重点分析了不同因素对过电压的影响。研究结果表明,故障电阻对过电压峰值影响较大,而换流站闭锁、接地方式、线路保护等因素的影响较小。最后,对单极、双极故障过电压进行了总结和对比分析。     

基于台风场景模拟的配电网架空线路薄弱环节辨识方法

为降低台风造成的配电网负荷和经济损失,需对配电网架空线路的薄弱环节进行辨识。首先,考虑台风预报信息及其不确定性,利用Batts模型刻画台风登陆后风场各点风速及其衰减过程;然后,基于电杆风荷载与抗弯强度的关系建立电杆与线路故障率模型;同时,综合考虑线路故障频率及供电负荷重要程度定义线路脆弱度指标,并采用层次分析法确定指标中各因素权重;最后,提出一种台风场景下基于蒙特卡罗法的配电网架空线路薄弱环节辨识方法。典型算例结果表明,以所提方法确定的线路薄弱环节作为加固配电网混凝土电杆、分配应急发电车的依据,可有效降低台风灾害下配电网负荷和经济损失。