基于BP神经网络的条带刚凸特征回弹预测

为了研究核燃料组件格架的条带刚凸特征的回弹量与压边力、冲压速度、凸凹模间隙、摩擦系数等冲压工艺参数之间的关系,首先,获取包含50个GA拉丁超立方抽样的数据点以及10个随机抽样的数据点的数据集,前者作为训练集、后者作为测试集。将前者输入到BP神经网络进行训练,后者验证训练模型的精度。最后,通过响应面图研究各因素之间的交互作用以及各因素的敏感程度。结果表明:BP神经网络能够有效预测刚凸回弹量与冲压工艺参数之间的关系,相对于其他因素,压边力对回弹量的影响特别明显,冲压速度对回弹量的影响不明显,但与凸凹模间隙和摩擦系数有明显的交互作用。     

拉丁藏文字转写成UNICODE藏文字的算法研究

文中对拉丁藏文字和传统藏文字结构进行了分析,建立了271个藏文字部件库和相应对照库,根据对照库和拉丁藏文字的特点,提出了拉丁藏文字转换为传统藏文字的算法,该算法简化了拉丁字母与Unicode藏文字母之间的转换过程,降低了算法复杂度。试验表明除了藏文梵文外,对现代藏文字的转换准确率达到了100%。     

方正新一代藏文电子出版系统的设计与实现

20世纪90年代初随着我国第一代藏文电子出版系统的普及和推广,使得我国藏文出版印刷＂告别了铅与火,迎来了光与电＂.以后的十多年间,无论是信息技术还是电子出版技术都发生了巨大的变化,第一代藏文电子出版系统迫切需要更新换代.详细阐述了方正新一代藏文电子出版系统建设的基本思路、框架以及具体实现方法.     

多字体印刷藏文内容监测系统研究

针对藏文舆情分析中藏文印刷品和藏文图片内容无法自动监测的难题,文章在深入分析印刷藏文字符特征和藏文文本特点的基础上,提出支持多字体印刷藏文内容监测系统的实现方法,重点阐述藏文字符的特征提取、分类算法以及藏文文本内容监测方法。     

基于多工况的车门结构多目标优化设计方法研究

车门结构的单一工况优化设计常难以满足车门设计要求。本文基于车门垂直刚度和一阶模态两工况,提出一种车门结构多工况多目标优化设计方法。以车门垂直刚度、一阶频率和车门质量为优化目标,通过均匀拉丁方试验设计和响应面方法得出车门垂直刚度和一阶频率的近似数学模型,并在此基础构建车门结构多目标优化模型。最后采用多目标遗传算法对其进行求解,最终优化结果在车门质量减少的情况下,垂直刚度和一阶频率均达到设计要求,达到预期优化效果。     

基于遗传算法的混合储能平抑风电功率波动的优化策略

为了减少风力发电的波动性和随机性对电网造成的冲击,常通过配置储能系统进行风电功率波动的平抑,对此提出了一种基于遗传算法的混合储能风电平抑功率优化策略.首先,基于小波包分解将风电信息分解为高频和低频信号,形成初始功率分配策略;其次,根据当前时刻策略的平抑结果与上一时刻的平抑结果作为评估指标,形成遗传算法的适应度函数;最后,通过拉丁超立方采样生成样本空间内均匀分布的初始种群,通过多次迭代实现功率分配最优策略.以某风电场实际24 h风电数据为例进行算法的验证,结果表明:该算法可以实现混合储能的优化功率分配,相较于未经优化的功率分配策略展示出明显的优势.     

考虑分布式电源出力随机特性的配电网节点脆弱性评估

随着分布式电源的接入及配电网规模的不断扩大,配电网的安全性与可靠性面临挑战,配电网脆弱环节辨识问题亟待解决.考虑分布式电源出力随机性对配电网节点脆弱性的影响,建立基于拉丁超立方抽样的风电与光伏随机出力模型;基于复杂网络理论与配电网辐射状的拓扑条件提出改进节点度、改进介数等节点脆弱度指标;利用分布式电源随机出力模型的采样结果得到节点脆弱度指标的分布特性;提出基于样本修正权重的模糊综合评价方法,对考虑分布式电源出力随机性的配电网节点脆弱性进行分析.改进的IEEE 123节点系统算例结果验证了所提方法的可行性与有效性.     

面向信息检索的藏文文本索引策略研究

互联网文本数量持续爆炸式增长,用户通过互联网查找信息变得更加困难,响应时间得不到满足。针对藏文本身的语言学特点,探讨一种面向信息搜索的藏文文本索引建立策略,建立一种高效的藏文文本索引,以提高藏文信息检索速度。     

最大熵和条件随机场模型相融合的藏文人名识别

藏文人名识别是藏文信息处理领域研究的难点之一,其识别效果直接影响到藏文自动分词的精度和相关应用系统的性能,包括藏汉翻译、藏文信息检索、文本分类等。该文在分析藏文人名构成规律和特点的基础上,提出了一种最大熵和条件随机场相融合的藏文人名识别方法。实验表明,该方法可以获取较好的识别效果,在我们的测试集上F-测度值到达了93.08%。