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2.
3.
衰减及谐波等各种干扰会导致电力数据采集的成功率降低。提出一种基于载波通信的电力终端数据采集检测技术,以提升采集成功率。通过载波技术实现终端的硬件设计和软件功能,根据现有智能电表重新设计硬件结构,增加电力载波模块进行信号放大;同时,通过载波技术进行数据采集和传输,使终端和采集器、采集器和模拟表、载波表和终端等之间的数据均可互换与采集,结合缩位算法对所采集的数据进行数据校验,实现电力终端数据的采集和检测。实验结果表明,该文系统对智能电表的各项检测误差低于1%,提高了准确性,且具备优异的有效性,实现了对不同厂家载波通信模块通信能力的有效检测。 相似文献
4.
利用PKPM软件中的SATWE模块和ANSYS软件对驻马店市驿城区某住宅小区4#楼B座高位转换结构中两根具有代表性的转换梁进行了受力计算,获得了高位转换结构中转换梁的弯矩值、剪力值、轴力值、挠度值大小及其变化规律,并利用两种软件计算出了结构周期。结果表明:利用ANSYS软件计算得到的框支梁弯矩值、剪力值、轴力值均小于利用SATWE模块计算得到的结果,且二者的变化规律相同,部分SATWE计算结果比ANSYS计算结果大近3倍,证明了SATWE计算结果的安全性;而利用SATWE模块计算得到的框支梁挠度值小于利用ANSYS软件计算得到的结果,部分ANSYS计算结果比SATWE计算结果大近2.5倍;两种软件计算出的结构周期变化规律基本吻合;研究结果对相关结构设计具有指导意义,可为实际工程提供参考。 相似文献
5.
采用Gleeble-2000热模拟试验机对Mn18Cr18N高氮奥氏体不锈钢进行高温拉伸试验,利用扫描电镜-能谱仪对拉伸试样断口形貌及断口附近的显微组织进行观察,用Thermo-Calc软件计算试验钢的相变及析出相,研究了Mn18Cr18N高氮奥氏体不锈钢的高温力学性能。结果表明,试验钢的第Ⅰ脆性区>1200 ℃,第Ⅲ脆性区为850~950 ℃,未出现第Ⅱ脆性区,第Ⅰ脆性区的出现主要是在加热过程中试验钢由γ奥氏体向δ铁素体转变引起的,第Ⅲ脆性区的出现是因为沿晶析出M23C6、M2(C, N)等硬脆相引起的;试验钢的抗拉强度随着拉伸温度升高而降低,断面收缩率在1000~1200 ℃温度范围内逐渐增大并表现出极佳的热塑性,断面收缩率均在70%以上,温度超过1200 ℃后断面收缩率急剧下降;Mn18Cr18N高氮奥氏体不锈钢的热锻温度应选择在1000~1150 ℃之间,在此温度范围内试验钢的断面收缩率均在70%以上,并且可以避开第Ⅰ与第Ⅲ脆性区。 相似文献
6.
采用系统动力学(SD)方法建立城市内涝灾害应急管理SD模型。在确定模型变量权重的基础上,通过构建模型方程式并绘制内涝灾害因果回路图和存量流量图实现对事件动态模拟仿真和敏感性分析。将构建的SD模型用于西安市一场典型内涝灾害事件的仿真分析,结果表明:随着时间增长,通过模拟仿真增加对技术因素、社会因素、管理因素和自然因素的管控,城市内涝灾害应急管理效果趋于变好;SD模型中不同变量对城市内涝灾害应急管理影响存在差异,需要不断完善应急预案,加强城市排水管网建设,提高应急决策时效性。 相似文献
7.
近地表速度模型层析反演多采用基于初至旅行时射线追踪的迭代反演方法。通常采用基于共享存储的MPI并行方式提高计算效率,但当计算节点增至一定规模时会存在网络I/O压力过大的计算瓶颈。为此,提出了一种快速、稳健的基于Spark技术的近地表速度模型层析反演方法,采用分布式内存管理技术将迭代中重复计算的数据持久化至内存中,提高程序运行效率。同时,为了解决共享存储中随着节点规模扩大而产生网络I/O堵塞的瓶颈问题,在分布式存储环境下组织弹性分布式数据集(RDD),设计基本规约单位为深度方向的一维反演数据,基于Spark Shuffle在规约过程中分布并行规约,利用Spark调度器在各个进程中分配任务,实现并行计算。实际数据计算结果表明:在反演结果精度不变的情况下,相对于常规MPI并行技术,该实现方法能够大幅度降低迭代过程中产生的网络I/O;当计算节点较多时,计算效率能够提高4倍以上;并行加速比呈现类线性增长趋势。 相似文献
8.
在现代导航机载设备中广泛使用超外差接收机和数字中频的架构理念,而 Simulink 作为一款功能强大的仿真软件,不仅可以模拟连续和离散系统,同时能够提供丰富的数字信号处理模块。从实际工程应用出发,通过 Simulink 快速构建数字中频处理模型,完成滤波、解调算法的验证,使工程研发人员摆脱繁琐的公式推导,专注于算法理论的工程实现。 相似文献
9.
10.
现有开发者推荐算法通过对任务和开发者的显式信息进行挖掘,抽取任务和开发者的显式特征,完成针对任务的开发者推荐.然而,由于显式信息中的描述信息是主观的,往往是不精确的,现有基于显式特征的开发者推荐算法性能不够理想.众包软件开发平台除包含大量不精确的描述信息外,还包含客观的、较准确的“任务—开发者”成绩信息,可以有效地推断任务和开发者的隐式特征.考虑到隐式特征作为显式特征的补充,将有效缓解描述信息不精确的难题,提出一种结合显式特征和隐式特征的开发者混合推荐算法.首先,利用任务和开发者的平台可见信息充分提取显式特征,提出面向显式特征的因子分解机(FM)推荐模型建模任务、开发者显式特征和相应评分的映射关系.然后,利用“任务—开发者”成绩矩阵提取隐式特征,提出面向隐式特征的矩阵分解(MF)推荐模型.最后,融合面向显式特征的FM推荐模型和面向隐式特征的MF推荐模型,提出多层感知器融合算法.进一步,针对冷启动问题,首先,基于历史数据,构建多层感知器模型建模显式特征到隐式特征的映射关系.然后,针对冷启动任务或冷启动开发者,通过任务或开发者的显式特征求解相应的隐式特征.最后,基于已训练好的多层感知器融合... 相似文献