温度对PDC法测试冲击电容器结果的影响研究

为了研究不同测试温度对冲击电容器极化去极化电流法(PDC)测试结果的影响,对未老化和热老化10天的冲击电容器分别进行了20℃、40℃、60℃、80℃下的PDC测试。通过分析不同测试温度下的极化去极化电流,得到了冲击电容器不同测试温度下的直流电导率、0.1 Hz下的介质损耗因数值(tanδ)和时间常数不对称系数(τ_as)。结果表明,随着测试温度的上升,冲击电容器热老化前后极化电流、直流电导率及0.1 Hz下的介质损耗因数值均随着测试温度的升高先增大后适当减小。而时间常数不对称系数虽然随着温度变化有一定的波动,但变化并不明显,因此,在对冲击电容器进行PDC测试时可选择时间常数不对称系数作为判断冲击电容器绝缘状态的依据。     

基于JMeter的资产管理系统应用

本文介绍了如何将JMeter工具应用到资产管理系统中以提高软件性能测试效率。对于性能测试来说,使用性能测试工具,可以让我们测试的速度和质量得到很大的提升。目前性能测试工具有很多,比如：LoadRunner、JMeter、kylinPET等。其中,JMeter是性能测试工具中最常用的工具之一,主要介绍JMeter设置显示中文的方法、设置脚本要素、添加线程组、HTTPCookie管理器、HTTP请求默认值、思考时间、检查点、参数化、集合点、事务等。主要是在资产管理系统中的应用,资产管理系统是目前企业常用的系统。在性能测试软件中,JMeter开源且操作简单。     

基于物元可拓灰聚类模型的采空区火灾风险预测

从煤的自燃发火特性、采空区供氧和聚热条件等方面,研究建立了采空区遗煤自然发火风险评估分级指标体系;根据预测系统的灰特性将物元分析和灰聚类理论相结合,构建了采空区火灾节域物元M_(AP)及风险灰类关系度σ_(ki)计算模型,提出了一种新的采空区遗煤自然发火风险评估方法。通过潘北矿1212(3)采煤工作面实际应用结果表明,该方法对建模样本的数目没有限制,计算分析过程简单,易于实现安全信息管理与决策,且采空区火灾预测效果较好。     

基于注意力机制和姿态识别的行人再识别

在解决行人再识别技术中的姿态变化、遮挡、背景等问题时,为了提高遮挡下的行人再识别性能,提出一种基于注意力机制和姿态识别的行人再识别方法。采用全局注意网络和姿态识别网络分别提取行人图像的全局特征、关节点位置热力图和对应的置信度,通过计算得到行人13个关节点和融合所有关节点的局部特征,对全局特征和14个局部特征分别进行行人分类训练,利用多任务学习多个损失共同监督网络的优化。测试时,将关键点特征和全局特征融合后,计算行人的距离排序。在Market1501和DukeMTMC-reID数据集上测试的Rank-1/mAP指标分别达到了85.1%/75.6%和64.3%/55.3%。结果表明,所设计方法具备抗姿态变化、遮挡和背景的能力,同时具有较高的识别能力和识别精度。     

CH3NH3HgI3晶体的形貌模拟与结构分析

为探究有机金属卤化物CH3NH3HgI3晶体的结构和形貌,采用MS软件的BFDH模型模拟了 CH3NH3HgI3晶体形貌,利用封端法辅助切面法计算了其重要晶面的附着能(Eatthkl),利用WinXMorph软件模拟并分析了其主要晶面在不同生长速率比下可能产生的晶核形貌.结果表明:BFDH模型得到的CH3NH3HgI3...     

高炉风口区用浇注料的研制与应用

以颗粒粒度为8～5mm、5～3mm、3～1mm、1～0mm、≤0.088mm电熔棕刚玉和碳化硅为原料,铝酸盐水泥为结合剂,SiO2微粉为辅助结合剂,LBF-1为复合防爆剂,并添加氮化硅细粉制备了浇注料。研究了SiO2微粉和碳化硅加入量对浇注料性能的影响。所研制出的适用于大型高炉风口区用快速烘烤修补用浇注料已在国内1 800m3高炉上应用,获得了良好的效果。     

基于YUV空间色彩传递的可见光/热成像双通道彩色成像系统

实现了基于DSP/FPGA的可见光与热成像双通道图像实时融合系统。选用Altera公司的Cyclone II FPGA首先对可见光和红外热图像进行彩色融合,再利用TI公司的TMS320DM642实现YUV空间的色彩传递,将白天光照下彩色图像的颜色信息传递给融合图像,使其更接近自然色彩,尽可能反映出更丰富的场景信息。文章阐述了系统原理、特点和功能,经实验证实,本系统可以实时实现树林、陆地背景下有效的色彩传递。     

基于XGBoost模型的低碳住区规模优化方法研究——以金堂县杨柳北片区为例

住区整体规模形态特征对碳排放会产生长期的影响。当前对低碳住区的研究多集中在单体建筑方面,对住区整体规模尺度和碳排放关系的量化研究并不多见。以四川金堂县杨柳北片区为例,利用实地调研和软件模拟的方式获取63处住区碳排放清单数据,选取容积率、空间紧凑度和街廓面积三个规模特征指标,基于XGBoost机器学习算法建立“住区规模——碳排放”预测模型,并据此模型对住区规模进行优化。研究发现,住区规模与碳排放之间并非简单线性关系,而是多指标综合作用下的非线性相关关系。通过机器学习方法可以建立量化的预测模型,并合理预测低碳住区的最优规模区间。就金堂县而言,住区街廓尺度在150～180 m,面积15 000～25 000 m²,紧凑度在20～23最为低碳。本研究对控规层面住区碳排放预测,低碳住区规划设计、评价和规划管控的理论方法建立具有借鉴意义。     

向量变分不等式和多目标优化高阶严格极小解的关系

本文研究向量变分不等式与非光滑多目标优化问题高阶严格极小解之间的关系.首先,引入了一类广义高阶强伪凸Lipschitz函数的概念,称之为高阶强伪凸type I函数,并且给出具体实例说明其存在性.其次,在高阶强伪凸type I函数假设下,给出了高阶严格极小元,向量关键点和弱向量变分不等式解之间的关系刻画.