面向起重机结构承载能力评估的数字孪生系统构建方法

针对当前起重机本质安全所面临的监测力度差、能力指标单一、数据利用率不高导致承载能力评估效率低、评估结果不够全面的问题,本着“虚实互控-互调-互补”的思想,提出面向起重机结构承载能力评估的数字孪生系统构建方法。从设备服役场景出发,结合数字孪生五维模型,设计起重机结构承载能力数字孪生框架;以多指标下的结构承载能力动态综合评估方法为支撑,围绕虚实映射、数据交互与服务交互,分层分级阐述结构承载能力数字孪生系统构建方法;从模块内聚,功能集成的角度,搭建数字孪生系统平台。以YDC20/30轻小型移动式起重机为例,验证了所提方法及系统的有效性,为及时精准判断起重机服役过程中的安全性提供了一种新途径、新策略。     

超稠油燃煤介质炉地面保温伴热工艺技术研究

方法　针对杜 84块既无套管气又无外供天然气的情况 ,借鉴杜 32块地面导热油油循环伴热工艺 ,进行燃煤介质炉地面伴热工艺试验研究。目的　解决曙一区超稠油区块开发前期采用电加热方法进行地面原油加热保温吨油成本高、技术难度大的问题。结果　该技术在杜 84块 42 #平台试验成功后 ,在杜 32块新井平台和杜 84块平台进行了推广应用 ,截止 2 0 0 0年 5月 ,已推广使用 5 5个平台 ,吨油成本下降了 15 .5元。结论　该技术加热效果和效率已受到 1999年两次寒流的考验 ,生产运行状况良好 ,具有推广应用价值。     

四川某220kV同塔四回线路电磁环境影响分析及其防护对策

电磁环境影响是制约电网建设和发展的一个重要因素。结合实际工程,利用送电电气设计软件包,对四川地区某220 kV同塔四回线路电磁环境进行研究,分析了导线对地高度、相序布置等因素对工频电磁场和无线电干扰的影响,并与国家环境影响评价标准相比较,提出了减小其电磁环境影响的措施。     

基于远红外相机的被动式光场成像

光场成像是一种在可见光波段得以广泛应用的计算成像方式,是一种对常规成像方式的增强与拓展。为了解决远红外相机存在的信噪比低下问题,本文通过引入光场成像的手段,设计了一种基于远红外相机的相机扫描构型光场成像系统,在4D全光函数理论与双平面光场参数化模型的基础上,通过采集关于样品对环境红外背景辐射反射的4D光场信息,并利用4D光场重构算法,实现对光场2D切片的预处理与4D光场的2D重构,以此实现了较之单纯光场成像手段更加显著的固定模式噪声抑制与信噪比提升效果。     

基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述

为深入了解基于深度学习的单图像超分辨率重建（SISR）的发展,把握当前研究的热点和方向,针对现有基于深度学习的单图像超分辨率重建模型进行了梳理。介绍了相关深度学习算法和基于深度学习的模型以及评价指标,并通过实验对比分析现有模型的性能,其目的在于从本质上了解基于深度学习的单图像超分辨率重建模型的优势;对单图像超分辨率重建的关键问题进行了总结,并对未来的发展趋势进行了展望。     

基于GRU-Attention神经网络的空中群组态势识别方法

现代空中战场中，对敌方空中作战群组意图判定的结果将直接影响我方对局势的掌握和决策的下达，因此空中群组态势的评估识别是现代战场的重要任务。空中作战群组通常会根据飞行任务执行相应意图，监测相关过程并从获取的数据中挖掘相应的特征，再通过智能化的方法进行学习预测。基于此，本文提出一种基于GRU-Attention神经网络的识别方法，将获取的行为事件库预处理后输入门控循环(GRU)神经网络挖掘事件中深层特征；注意力机制(Attention)为深层特征自动计算相应的权重分配；最后利用softmax层对输入的信息进行态势意图分类。实验结果表明GRU-Attention态势识别方法的准确率达到96.10%，验证了该方法的准确性、高效性和稳定性。该方法的提出对丰富神经网络识别方法体系和提高空中群组态势的评估识别准确率具有重要的理论意义和实践意义。