基于GM（1，1）校正模型的转折性电力负荷特性预测

电力负荷系统是典型的灰色系统，电力负荷特性指标的预测具有直接的经济意义．讨论了当预测对象系统存在转折性变化时，灰色预测校正模型在此方面的有效应用．该模型具有充分利用历史信息而且短期预测精度高的优点．     

时频分析在循环流化床流型识别中的应用

本文应用时频分析方法,得到压力波动信号的伪Margenau-Hill时频分布图谱PMH(Pseudo Margenau-Hill time-fre-quency distribution).基于各流型下不同的图谱,探索出一种新的识别流型(鼓泡床、湍流床、快速床)的方法,误识别率仅为5%.与其它方法进行比较,简便可靠,还可用于在线监测.     

汽轮发电机端部磁场的有限元分析与计算

本文采用有限元法研究了工程上适用的汽轮发电机端部磁场的计算方法,给出了以矢量磁位为未知函数时行波场的离散格式,采用了适合于端部场复杂边界的前后处理技术。应用本文的方法计算了大型汽轮发电机端部磁场和损耗,与试验值基本相符。     

钒钼铅矿浸出与钒钼分离试验研究

研究了用硫化钠-氢氧化钠复合浸出剂从钒钼铅矿中浸出并分离钒、钼.试验结果表明,钒钼铅矿用碱浸出后,钼、钒进入溶液,而Pb、Ag等留在渣中.最佳浸出条件为:硫化钠用量为理论量的1.1倍,液固体积质量比4∶1,OH浓度约1.5 mol/L,反应温度95～100℃,反应时间3h;浸出液用镁盐除硅后再用氯化铵沉淀钒,钒沉淀率大于95％;用盐酸与氯化钙沉淀钼,钼沉淀率大于99％.     

自由电子激光(FEL)平面多周期永磁铁系统的探讨(Ⅱ)计算结果及改进

利用永磁三维程序PMU 3D,在NOVA-840机上对自由电子激光(FEL)的平面多周期永磁铁系统可能方案进行了计算,除了对其特点给出了定量的结果以外,对其原因作了定性的分析,对设计和建造这样的系统提出了探讨性看法。     

用于加速器及其输运系统磁铁设计的数值计算方法

对于谱仪、加速器及其输运系统的磁铁设计,通常要求具有较高的精确度,有时必须对三维磁场进行计算。目前大多数采用数值方法进行分析。本文叙述了电磁场数值计算在这方面的应用,对各种计算方法的优缺点、计算结果以及它和实测值的误差进行了比较和分析。针对具体实例,对各种计算方法的运用进行了探讨。     

基于矩阵特征重构的深度学习负荷监测方法

为解决负荷特征学习和训练模型难以求解、识别准确率不高的问题,文章提出了一种基于奇异值特征矩阵重构的深度学习非侵入式负荷监测方法,首先利用奇异值分解算法对采集到的混合信号进行负荷分离,并设定奇异值的门限,保留通过门限的左右奇异值矩阵,然后获取处理后的左右奇异值矩阵的克罗内克积,实现信号的特征矩阵重构;将大量典型家电的运行电流数据转换成重构特征矩阵的形式,并使用卷积神经网络模型进行训练,从重构的特征矩阵中提取独立负荷特征,进而建立能够处理重构特征矩阵数据的卷积神经网络模型,并基于该模型提取数据特征,从而达到辨识负荷特征的目的。     

基于多模态融合的视觉问答传输注意网络

针对传统视觉问答任务无法完全捕捉多模态特征之间复杂相关性的缺点,文中提出了基于多模态融合的视觉问答传输注意网络。在特征提取部分,分别利用GloVe词嵌入+LSTM提取问题特征,并使用ResNet-152网络提取图像特征。通过3层传输注意网络进行多模态融合来学习全局多模态嵌入信息,进而使用该嵌入重新校准输入特征。文中设计了一个多模态传输注意学习架构,通过对传输网络进行重叠计算,使组合特征聚焦在图像和问题的细粒度部分,提高了预测答案的准确率。在VQA v1.0数据集上的实验结果表明,该模型的总体准确率达到了69.92%,显著优于其他5种主流视觉问答模型的准确率,证明了该模型的有效性和鲁棒性。     

改性聚偏氟乙烯接枝苯乙烯/丙烯酸磺酸电解质膜及其在CO传感器中的应用

以过氧化苯甲酰(BPO)作引发剂,通过溶液接枝聚合法把苯乙烯/丙烯酸同时接枝到原硅酸钠改性的聚偏氟乙烯(PVDF)膜上,磺化后得到聚偏氟乙烯接枝苯乙烯/丙烯酸磺酸(PVDF-g-PS/ PASA)膜.FTIR分析表明:苯乙烯和丙烯酸接枝到PVDF膜上;环境的相对湿度在20%～80%范围内,对PVDF-g-PS/ PASA膜电导率的影响基本不变,并达到0.0198S·cm-1,40℃保水率达99%.将膜应用于CO传感器中,传感器电流响应信号与CO气体浓度具有较好的线性关系.     

基于图像的缸体零件表面缺陷检测方法

针对人工抽样目测方法和超声波、电磁波等测量技术用于新型检测方法存在各式各样的缺点,为了实现在线高速检测汽车制动缸内壁是否存在缺陷,基于数字图像处理技术,提出了一种能很好满足要求的图像处理和缺陷检测方法.通过CCD相机采集零件需要检测表面的图像;用Matlab软件对图像进行必要的处理、对边缘进行提取;通过腐蚀和膨胀运算优化边缘,再采用连通域标记,通过计算缺陷区域处面积和周长两个物理量来判断缺陷类型和特征.结果表明:此方法能检测出缸体内表面缺陷,基本上能满足缺陷快速检测要求.