Burg算法与自相关在科氏流量计中的应用

传统科氏流量计信号处理采用DFT谱分析方法,对数据进行加窗处理,导致谱分辨率降低。为提高谱分辨率,将Burg算法引入科氏流量计频率解算,无需对窗口之外数据进行假设。为解决信号初相以及噪声干扰对谱分辨率的影响,对Burg算法进行了分析并改进,引入了自相关算法。在此建立了科氏流量计的信号模型,采用Matlab对本算法进行仿真验证,结果表明该算法的解算精度优于一般流量计的要求,算法可以用于科氏流量计频率解算。     

压型钢板的施工质量问题及预防

结合压型钢板在实际工程中的广泛应用,针对一些施工阶段压型钢板的质量问题进行了原因分析,并提出相应的预防措施,以期合理有效解决压型钢板在施工过程中的质量问题,促进其推广和普及。     

钢框架梁柱组合节点弯矩转角关系分析

根据欧洲规范EC4中的方法对节点的初始刚度进行计算并提出修正的承载力简化计算模型,给出一个三参数幂函数模型对齐平端板组合节点的连接特性进行模拟。提出用拟合曲线与试验曲线耗能能力差值最小的方法来判定M-曲线拟合的程度,进而确定适用模型的形状参数n。并用有限元结果进行验证。     

虚拟电厂参与下的配电网分布鲁棒优化调度

虚拟电厂（virtual power plant, VPP）可以对分散的灵活性资源进行聚合,通过能量管理系统进行统一协调调度,是实现智能配电网的重要技术之一。提出一种不确定性环境下VPP参与下的配电网分布鲁棒优化模型,可降低损耗和提高运营商收益。分析VPP与配电网的信息及能量交互特性,提出了多个VPP参与下配电网的优化调度策略,在此基础上针对可再生能源出力以及负荷不确定性,引入分布鲁棒优化理论,建立基于典型场景的VPP-配电网分布鲁棒优化调度模型,并采用列和约束生成算法进行求解。最后,通过IEEE 33节点系统进行算例分析,验证了该模型的有效性与准确性。     

叶轮光整数控加工工艺研究与软件开发

采用四轴联动数控铣床及自行设计的指状铣刀和数控程序,对膨胀机叶轮进行光整加工。介绍了工作原理和工艺方案。     

龙凤热电厂油改煤工程的实现

针对龙凤热电厂锅炉燃用渣油和天然气价格逐年上涨问题,将燃油锅炉改造为燃用煤粉的立式旋风炉.阐述了立式旋风炉的工作原理、锅炉蒸发量和蒸汽参数的稳定问题,以及锅炉积灰和环保问题的处理,解决了油改煤工程设计、施工和投运中的许多难题,为龙凤热电厂带来了较大的经济效益和社会效益.     

太赫兹频段非均匀分布PTRS方案研究

太赫兹通信是6G移动通信技术的重要场景之一。相较于5G通信，太赫兹通信的路径损耗大、相位噪声高、功率放大器效率低。5G NR支持单载波DFT-s-OFDM波形，使移动终端获得更高的发送功效；也支持单载波DFT-s-OFDM波形时域均匀地内插PTRS，减少相位噪声对5G通信的不良影响。基于5G NR现有的单载波DFT-s-OFDM波形，提出一种太赫兹频段非均匀分布PTRS方案：每个OFDM符号内非均匀插入PTRS,PTRS被划分为首部、中间和尾部“块”。其中，首部“块”中PTRS数量与OFDM符号的长度成正比，尾部“块”中PTRS数量与多径时延的大小有关，中间“块”中PTRS的数量与相位噪声和高斯白噪声的大小以及变化速度有关。相较于5G NR均匀分布的PTRS方案，提出的非均匀分布PTRS方案在不影响太赫兹通信系统频谱效率的情况下，提高抑制相位噪声的效果，并且进一步降低了低阶调制方案的峰均比。     

基于改进Transformer模型的运动想象脑电分类方法研究

运动想象(MI)脑电信号本身是由一组较长且连续的特征值组成的信号序列，传统Transformer模型无法捕捉较长序列之间的依赖，设置固定长度的序列又会产生碎片化问题，因此有待进一步调整和优化。针对上述问题，在传统Transformer模型中加入了片段重用的循环机制和重用之前片段信息的相对位置编码机制，使Transformer模型能够学习更长特征序列的特征信息，同时解决重用片段之间的位置编码信息错乱和重用等问题。然后，通过并行多分支CNN进一步捕捉脑电局部特征。最后，利用竞赛数据集2008 BCI-Competition 2A对改进的Transformer模型性能进行评估。结果表明，在不做任何人工特征提取的前提下，对于四分类数据集，改进Transformer模型的平均准确率和kappa值分别为94.27%和87.34%。     

宁夏深化用水权改革成效及建议

用水权制度是水资源刚性约束制度体系的重要组成部分，用水权改革是全面落实“四水四定”原则的具体举措。分析宁夏用水权改革背景，梳理宁夏用水权改革总体思路、做法及成效，结合用水权改革要求，识别了存在的问题和短板，提出水资源刚性约束下深化宁夏用水权改革的对策建议。     

基于主成分分析和优化神经网络的注水井吸水能力预测

针对渤海 P油田储层纵向非均质性较强的特点 ,提出基于主成分分析和优化神经网络(PCA- PSO- BP)的注水井吸水能力预测方法 ,以提高预测准确度 ,进而改善纵向吸水不均的问题 装 根据动 静态生产资料 ,通过皮尔逊线性回归对渗透率、泥质含量、含油饱和度、电阻率、孔隙度、注采井距、射 孔厚度共7 个因素进行相关性分析 ,结果显示渗透率与泥质含量、电阻率、孔隙度之间存在一定的线 性关系 装 通过主成分分析对这7 个因素进行降维处理 , 以重新生成的 3 个主成分作为模型数据集 , 并对其神经网络模型进行优化 ,最终建立 PCA- PSO- BP预测模型 装 通过注水井生产实例 ,验证了 此模型的良好效果