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1.
砂卵石地层是一种典型的力学不稳定地层及强磨蚀性地层,盾构在该类地层中掘进通常会面临刀盘、刀具磨损严重,盾构推力与刀盘扭矩偏高且波动幅度大、地层变形不易控制等问题。砂卵石地层盾构掘进效率的高低及地层控制的好坏,刀盘选型及刀具配置是关键。以北京地铁新机场线“磁各庄站~1#风井”盾构区间为工程依托,利用PFC3D数值模拟及现场测试相结合的手段,研究刀盘开口率、刀具组合高差、先行刀刀间距等参数对盾构掘进效率及地层变形的影响。研究结果表明:相同掘进参数下大开口率辐条式刀盘比小开口率辐板式刀盘具有更好的掘进速度,小开口率辐板式刀盘掘进时引起的地表变形更小,对周围地层的扰动范围也更小;先行刀与切削刀的组合高差为70 mm时盾构掘进效率较高且扭矩较低;先行刀刀间距设定为300 mm时,盾构有较好的掘进效率和较低的刀盘扭矩。工程实践表明;要实现砂卵石地层盾构长距离高效掘进,大开口率辐条式刀盘设计及大高差梯次化刀具布置是基础,高贯入度、低转速的掘进控制是关键。研究结果可为类似工程的盾构刀盘选型与刀具布设提供借鉴。  相似文献   
2.
唐伦    姚力  肖畅  张弛  孙毅  过夏明  刘巍  邓扶摇 《陕西电力》2021,(2):47-53
发电机故障停运是电力系统运行中的不确定事件。目前在含风电鲁棒机组组合中考虑机组故障停运的方法,不同程度地忽略了机组故障停运的概率特征,难以较好描述机组故障停运风险。在含风电鲁棒机组组合模型的基础上,引入电量不足期望以量化机组故障停运风险,基于成本收益分析建立了考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合模型,并提出计算电量不足期望的简化模型以提升计算效率。基于改进的IEEE-RTS 26机系统验证所提模型和方法,结果表明该方法能较好考虑风电不确定性和机组故障停运风险的影响,该简化模型能显著减小问题求解规模、缩短计算时间。  相似文献   
3.
风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战。在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型。首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)来生成风电场景。其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类。可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中。最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性。  相似文献   
4.
互联网的发展给人们的生活带来了极大的便利,但也带来了不容忽视的网络安全问题,黑客等不法分子通过攻击联网设备窃取隐私数据,严重者甚至威胁国家安全,产生了极大的危害.针对此类问题,使用Nmap探测工具进行网络资源的探测,包括网络中的主机存活状态、操作系统、开放的端口及端口上运行的服务等,再辅以Scrapy网络爬虫技术爬取目前成熟的网络资源搜索引擎Shodan和ZoomEye上的数据,完成网络资源的采集,之后将采集到的信息进行可视化呈现,使用户能够直观了解当前网络状态,及时发现网络威胁.同时结合目前软件行业内流行的微服务架构,使用Spring Cloud作为主要开发技术,提高网络资源探测系统的可扩展性和可维护性.  相似文献   
5.
商品展示设计是针对性设计,布局和施行商品销售、展示、视觉传播和购物环境,以促成销售,促销商品并满足生产者和消费者的需要.消费者的需要创造了愈加的科学、更加合理、更合乎人们购物习惯于生活方式的商品展出系统.适应如今的商品展示社会化市场的要求,它结合了有关网络和商品消费的理论知识,包含多个学科的研究性质,拥有非常好的研究意义和实现价值.  相似文献   
6.
针对综采工作面液压支架跟机自动化过程中移架动作存在的丢架、推移不到位等问题,提出了基于遗传算法(GA)与BP神经网络组合模型的控制方法。通过建立BP神经网络控制器为主体的反馈控制,将支架的运动参数输入模型,神经网络控制器计算实际输出与理想输出之间误差,判别是否需要回调控制,并添加遗传算法来优化更新模型的各层阈值和权值,从而得到网络模型的最优解,最终由执行部分来完成输出动作。组合网络模型具有良好的非线性特性,可以更好的满足非线性环境,利用神经网络的预测值与实际输出的差值来得到拟合曲线。通过对BP神经网络模型、GA模型、GA-BP组合模型的均方误差(MSE)分析,判断出GA-BP组合模型具有更快的训练速度和更高的预测准确率。相比较于单一的BP神经网络模型和GA模型,GA-BP组合模型可以很大程度地提高液压支架跟机过程中的推移精度,从而更好地适应综采工作面的环境和设备变化。基于对模型稳定性的分析,绘制组合网络的适应度曲线,种群在第5次迭代后趋于收敛,在第5次到第15次迭代的适应度值就已基本达到稳定,在迭代第15次后种群已达到最优参数集且恒定不变。采用上述方案的液压支架电液控制系统能够自主感知设备各项运动参数的变化,实现支架自身的静态调整和动态演化,可为综采工作面无人化建设提供技术支撑。  相似文献   
7.
以自主设计的新型多孔式液压缓冲器为研究对象,将系统的最大缓冲效率和最小峰值压力作为优化目标,建立了多孔式液压缓冲器节流孔优化模型,分别运用模拟退火算法、粒子群优化算法以及遗传算法对阻尼孔的数量、孔直径和孔间距进行组合优化。研究结果表明:相较于经验设计的等孔径等间距方案,经3种算法优化后的缓冲器效率均显著提高,峰值压力均显著下降;上述3种算法中粒子群优化算法在阻尼孔的组合优化中收敛速度更快,优化效果也更为理想。  相似文献   
8.
自动气象站能见度检测仪多采用光学装置采样,雨雪、粉尘等天气因素会对部分仪器镜头造成污染,导致能见度要素数据缺测.针对能见度数据缺失问题,本文选用安徽部分气象站的历年数据,首先运用灰色关联分析方法筛选出与能见度密切相关的其他气象要素,通过支持向量机和BP神经网络单一预估方法预估不同地形的能见度缺失值,然后采用最优权重组合将两种方法预估的能见度值进行组合,并与单一预估方法进行对比.结果表明组合方法的预估结果误差均值小、整体准确度高,可以保证台站观测资料的完备性,为短时天气预报、实况分析和气象公共服务工作提供有效依据.  相似文献   
9.
包玄  陈红梅  肖清 《计算机应用》2021,41(8):2406-2411
兴趣点(POI)推荐可以帮助用户发现其没有访问过但可能感兴趣的地点,是重要的基于位置的服务之一。时间在POI推荐中是一个重要因素,而现有POI推荐模型并没有较好地考虑时间因素,因此通过考虑时间因素来提出融入时间的POI协同推荐(TUCF)算法,从而提高POI推荐的效果。首先,分析基于位置的社交网络(LBSN)的用户签到数据,以探索用户签到的时间关系;然后,利用时间关系对用户签到数据进行平滑处理,以融入时间因素并缓解数据稀疏性;最后,根据基于用户的协同过滤方法,在不同时间推荐不同POI给用户。在真实签到数据集上的实验结果表明,与基于用户的协同过滤(U)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了63%和69%;与具有平滑增强时间偏好的协同过滤(UTE)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了8%和12%;并且TUCF算法的平均绝对误差(MAE)比U算法和UTE算法分别减小了1.4%和0.5%。  相似文献   
10.
适应当前社会经济发展及用电客户对营商环境的高要求,加速电力企业的服务模式转型,提升客户办电与用电的感知度,本文首先明确优化电力营商环境的必要性,剖析电力营商环境发展现状,通过分析电力营商环境优化过程中存在的协同不足、创新不足及可视化不足等问题,细化提出从组织结构、内部协同方面强化组织协同力度,从差异化服务、政企服务及网格化服务方面创新客户服务模式,从信息资源共享及资讯透明方面打造资源信息可视化,全面促进电力服务向精准化、差异化、智能化转型升级,提升"获得电力"指标及客户服务满意度,着力优化电力营商环境的"硬实力"与"软实力".  相似文献   
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