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随着电网容量和电压等级的不断提高,用户对电力变压器优化设计提出了更高的要求,该文基于矢量电位-标量磁位(T-ψ)有限元法(FEM)对变压器拓扑结构进行多目标函数优化设计,旨在提高变压器性能、降低制造成本.变压器设计涉及多参量多目标函数,故采用改进型广义差分进化算法(GED3)实现快速全局寻优.由于每个优选案例都需要采用有限元法对变压器性能参数进行验证,花费时间较长.为了减少变压器仿真验证所需时间,故在保证精度的前提下,寻优过程中采用较粗网格,待最优案例确定后,采用密网格与有限元法相结合对变压器各项性能参数加以对比验证分析.挑选最优案例与未优化变压器各项参数进行对比,优化后的变压器铜损降低4.5%,铁损增加0.81%,但总损耗降低3.62%,制造成本降低3.89%.且在采用粗细网格下,无载损耗误差为0.825%,为工程应用中可接受范围,验证了该文方法的正确性,且该方法可应用于其他电工装备优化设计中. 相似文献
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脑卒中后抑郁症(PSD)是卒中后常见的并发症之一,严重威胁着脑卒中患者的健康。目前PSD的诊断主要依据病人的临床表现及各种量表,这类方法存在一定的主观性。脑电图(EEG)结合深度学习技术有可能为PSD诊断提供客观标准。本研究采集28名脑卒中后无抑郁受试者(PSND)和38名脑卒中后轻度抑郁患者(PSMD)的EEG信号,提出了一种基于注意力机制的长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(EEGNet)特征融合的端到端的PSD诊断框架。采用LSTM模型来学习EEG信号在时序上的依赖关系,引入的注意力机制对LSTM模型中时域信息进行权重分配来提高有用信息的利用率,最终通过EEGNet模块来提取EEG信号中更具表征的深层特征。通过10折交叉验证得出准确度、精确度、召回率、F1-Score和Kappa系数,分别为95.90%、95.75%、96%、95.82%和91.60%。与基础的深度学习模型相比,本文的方法能保持稳定的模型性能,对PSD的诊断具有较高的准确性,为PSD的筛查和诊断提供了一定的参考。 相似文献