基于深度回归森林的短期电力负荷预测

为减轻深度学习算法对于网络超参数的依赖,提出了基于深度回归森林的短期电力负荷预测方法。所提方法利用深度森林的默认超参数构建多粒度扫描过程和级联森林过程的森林模型。首先,通过多粒度扫描过程有效学习样本的内在特征并提取序列数据的时序特征;然后,将所有特征向量用作级联森林过程的输入,筛选最终特征向量;最后,利用训练数据的特征对预测样本进行预测。结果表明,所提方法能够有效地减轻超参数配置对深度学习模型的影响,预测结果比较精确。     

液压滑阀卡滞与可靠性分析研究

以某航空器滑油供油系统中的液压滑阀为研究对象,研究摩擦力与液动力对滑阀卡滞的影响。建立阀芯运动的数学模型,包括液压径向力模型、液动力模型和阀芯触壁摩擦力模型。基于AMESim构建滑阀系统模型并进行卡滞现象复现仿真分析,其滑阀受加速度影响,弹簧使阀芯触壁产生的摩擦力过大时导致滑阀卡滞。提出一种滑阀可靠性分析流程,考虑弹簧结构尺寸参数的随机性,采用Monte-Carlo法计算滑阀的可靠性,并对参数进行优化。研究结果表明：弹簧的极限偏差值e1、e2是影响可靠性的主要因素,其中弹簧极限偏差值e2灵敏度更高,通过参数优化获得滑阀无卡滞下的参数适用范围,其分析流程为滑阀中的弹簧选型提供了参考。     

浅谈土建项目中的混凝土施工技术

从土建工程的质量与进度来讲,混凝土施工技术的合理应用对其具有决定性的影响。因此,应对混凝土施工技术的应用予以高度地关注。文章分析了其技术,探讨了其应用及控制措施。     

现浇密肋梁组合箱空心楼板施工技术

现浇密肋梁组合箱空心楼板应用于地下室大跨度、大空间结构,采用混凝土预制的构件、石膏模盒组合成方形箱体形成空心楼板的空腔,小型预制构件与现浇混凝土密肋梁形成梁板合一、具有连续箱型截面的整体结构,组合箱体与密肋梁共同受力。它具有预制构件工厂化加工施工质量稳定、减少施工现场劳动强度、施工速度加快等优点。     

智能电网电量异常数据的识别和修复研究

为了提升智能电网电量数据质量、保证电网安全运行,对智能电网电量异常数据的识别和修复进行了研究。创新性地采用粒子群优化(PSO)算法优化可能性模糊C均值(PFCM)聚类算法,组成PSO-PFCM算法。通过指标函数确定最优聚类数目和最优聚类中心、聚类电量特征曲线,结合各类别电量曲线特征识别异常电量数据。建立径向基函数(RBF)神经网络修复模型,输入识别到的异常电量样本数据。经归一化预处理、神经网络训练后,用输出结果替换异常电量值,以实现异常电量数据的修复。试验结果表明：该算法的异常电量数据检测率高于0.82、误检率低于0.06,修复后电量值更接近实际值,异常修复相对误差低于20%。以上数据证明所提算法可智能识别和修复异常电量数据,保证电网安全运行。     

在基坑斜坡上进行超高支模的设计与施工

在实际施工过程中,经常会碰到超高支模架架体设置在基坑斜坡上的情况,从而提出了较高的安全控制要求。结合工程实例,根据模架结构特点与现场实际场地条件,经分析计算,使用常规钢管与扣件的合理组合,解决了支模架体立杆位于基坑斜坡上的稳定性难题,可为相关工程提供参考。     

配电台区线损率异常自动检测系统设计

线损代表配电台区在配电过程中产生的电能损耗,线损率的大小直接关系到电网经营企业的实际效益。合理的降低线损率,减少线损率异常情况不仅能提升经济效益,还能增强企业自身竞争力。针对此种情况,基于ASP设计出了一套可以自动检测线损率异常的系统,它可以精准检测出造成配电台区线损率异常的原因,为工作人员提供判断依据,实现线损精益化管理。     

基于改进PSO算法的导叶式旋风分离器结构参数多目标优化

为了进一步提高旋风分离器性能，对导叶式旋风分离器结构进行多目标优化。首先构建旋风分离器参数化脚本模型，通过数值模拟与台架试验对模型准确性进行验证，再基于全局高灵敏参数，利用搜索能力强和收敛速度快的改进PSO算法，以分离效率和压降为性能目标对分离器结构进行优化。对比分析优化前后的参数变化率、静压力与湍动能，结合工程需求选取最优方案，并对最优方案进行试验验证。结果表明：优化后的参数配置可有效减弱内部湍流运动强度和能量损耗，最优方案的分离效率由原来85.10%提升到92.09%,压降降低30.45%。     

加强建筑工程施工管理的重要性及对策

对于建筑工程的建设来说,施工管理直接影响着工程的施工进度与施工质量。本文主要分析了建筑工程施工管理中的问题,并总结出了相应的管理对策。