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雨水作为一种自然资源,污染轻,处理容易。城市雨水处置与利用有多种方式,结合本工程特点,收集后雨水经简单处理,作为冲洗广场和绿化用水。 相似文献
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使用深度学习算法建立代理模型可实现电工装备性能的快速预测与分析,但其训练过程需大量样本。而现代电工装备的标签样本稀缺,导致模型预测精度低,制约了算法的工程应用。考虑到历史任务中积累的标签样本充足,且此类样本与目标任务的样本间存在相关的知识信息,建立了一种深度迁移学习性能预测方法,将历史电机样本中积累的性能预测知识迁移应用于目标电机性能分析中。首先使用目标域无标签样本对深度置信网络(DBN)进行逐层无监督训练,然后借助源域有标签样本建立参数共享的预训练网络,最后通过少量目标域有标签样本进行适配层训练和全网络微调的方法实现模型迁移。通过结构差异程度不同的Prius电机进行案例验证,结果表明,所提方法能够在满足一定预测精度的情况下,使用较少的标签样本完成目标电机的性能预测任务,为现代电工装备的性能分析与优化提供了新的思路和实践方法。 相似文献
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通过预测锂离子电池的剩余使用寿命(RUL),可以对电池实现管理和维护,提升电池的耐用性和安全性。由于锂离子电池在使用过程中,不同的工况条件会增加锂离子电池RUL预测的不确定性,传统的点预测不能对电池的不确定性进行表达,因此提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)的混合神经网络分位数回归的概率密度预测。该方法通过预测不同分位数条件下的电池容量,不仅可以利用中位数和众数对剩余寿命进行点估计,还可以利用核密度估计得到每个循环周期下电池的容量和剩余使用寿命的概率密度分布,为使用者提供更多有效的决策信息。 相似文献
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许多先进的检测技术已被证实能获取锂离子电池的荷电状态(SOC),然而目前的检测手段未能同时满足精度和效率方面的要求.利用超声波对SOC的表征已经得到初步的认可,该方法检测效率高、对电池损伤小,但存在单个声学指标与电池材料动力学特性不清晰的问题.该文在分析锂离子电池SOC声学表征研究现状的基础上,将振铃计数引入电池SOC评价中,明确SOC与振铃计数的相关性.基于Lemaitre等效应变原理推导了振铃计数与有效杨氏模量的对应关系,提出基于超声纵波的锂离子电池SOC在线检测方法,结合常规的声学指标研究了锂离子电池在充放电循环中有效杨氏模量演化规律.通过将常规的时域声学指标与振铃计数表征结果进行对比,验证了振铃计数对SOC表征的可行性. 相似文献