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1.
阐述电气设备安装施工的特点,存在的问题,改进对策,包括优化电气设备安装设计、施工技术的选择、电气设备的质量控制。 相似文献
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3.
为研究低压静电场辅助冷冻对竹笋冻结特性的影响,以冻结曲线、硬度、水分损失率、水分迁移、冰晶形态和组织微观结构为指标,探究低压静电场辅助冷冻(-35 ℃)和普通冷冻(-35 ℃)条件下竹笋品质的变化规律。结果表明:低压静电场辅助冷冻提高了冻结效率,改变了冰晶形态及分布,减轻了组织微观结构破损程度,改善了解冻汁液流失情况。与静电板间距10、20、30、40 cm处的冷冻竹笋解冻后水分损失率分别为14.16%、12.58%、9.73%、10.44%,显著低于对照组(21.01%)(P<0.05),硬度分别为461.19、507.48、496.65 g和455.31 g,显著高于对照组(350.70 g)(P<0.05)。低场核磁共振分析结果表明,在低压静电场辅助冷冻下竹笋解冻后汁液流失减少,扫描电子显微镜观察结果显示,竹笋纤维排列整齐,组织微观结构保持较好。低压静电场辅助冷冻可有效改善竹笋品质,可为利用低压静电场进行果蔬的冷冻贮藏和冷链运输提供参考。 相似文献
4.
调度作为计划层和执行层的纽带,是智能型工厂的主要组成部分.对此,从炼油生产装置调度的角度,对炼油调度问题进行综述与分析.首先对炼油生产调度建模问题的研究现状进行阐述,介绍目前该领域建模方面考虑的因素;其次,对炼油生产调度的各种优化方法进行总结综述;最后,结合目前的信息技术和智能制造的发展趋势,分析炼油生产调度所面临的挑战和未来的研究方向. 相似文献
5.
摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。 相似文献
6.
边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
7.
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9.
针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法。首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层与原U-net网络上采样之后的网络层进行融合;最后,为了验证算法的有效性,在测试集中进行实验。结果表明,所提算法的平均精确率可达到83.48%,召回率为85.08%,F1为84.11%,相较于原U-net分别提升了1.48%,4.68%和3.29%,在复杂环境中也能提取完整裂缝,保证了裂缝检测的鲁棒性。 相似文献
10.
大气波导干扰是特定气象条件下发生的时分双工(time-division duplex,TDD)系统内干扰,是TDD移动通信系统大规模组网面临的顽疾。在总结分析大气波导干扰成因和分类等的基础上,对大气波导干扰进行建模和表征,验证了海量干扰源在时域和频域的功率集总特征,并结合大量4G/5G现网实测数据给出了典型条件下内陆波导和海面波导的量化干扰信号传播模型,对于干扰的预测和预防具有重要意义。基于干扰特征,给出了TDD系统预防大气波导干扰的帧结构与组网的4项设计原则,5G现网数据表明干扰控制方案有效,上行干扰下降10 dB以上,相关原则对于6G系统的设计也具有指导意义。 相似文献