基于民族地区学生学习特点探究高职学生创新能力培养方案

民族地区高职教育高职学生中少数民族比例50%以上。基于民族地区学生学习特点,研究和探索民族地区高职学生创新能力培养方案,旨在为民族地区高职院校如何培养学生创新能力提供理论依据。     

相位调制型光纤传感器中相位补偿环节的设计

根据相位调制的基本原理设计了相位补偿环节,并对相位跟踪过程和稳定性进行了分析。     

基于混合GA算法求解车间调度问题

由于车间调度问题组合排序众多等复杂性因素的存在,使用遗传算法求解时,初始种群的随机产生和变异的随机发生对寻优的效率影响很大。针对上述问题,提出一种混合GA算法,主要从变异策略和种群生成两方面进行改进,采用经过选择、交叉操作种群的平均适应度值来决定是否进行变异操作,借鉴SA算法中的重升温策略,将引入自适应控制因子和排列操作的PSO算法产生的个体极值种群代替GA算法特定代数的种群。仿真结果验证了该算法求解车间调度问题的有效性。     

变速恒频双馈风力发电机的功率控制

针对双馈风力发电系统中功率控制的时变性、随机性、复杂性以及非线性的特点,提出了一种基于模糊神经网络的功率解耦控制方法.该控制方法不依赖电机参数和精确的数学模型,能够实现双馈风力发电机有功、无功功率的解耦控制,具有控制简单、灵活、方便、有效的特点,系统鲁棒性强,适用于双馈风力发电机的功率控制.     

基于GWO-SVM与随机森林的组合光伏功率预测模型

光伏输出功率具有间接性和随机性,当大规模的光伏并网时,会对电网的稳定性造成破坏,影响供电的质量.为了降低对电网的危害,需要对光伏输出功率进行预测.针对单一的预测模型都有自身的局限性,提出了基于灰狼群算法(Grey Wolf Optimization,GWO)优化支持向量机(Support Vector Ma-chine,SVM)与随机森林(Random Forest,RF)的组合预测模型.通过分别建立GWO-SVM和RF两个单一的预测模型,利用随机森林的非线性映射能力,对权重系数进行调节,确定单一模型的权重,将GWO-SVM和RF两种模型组合起来进行预测,得到光伏功率预测值.实验结果表明,所提模型相对于单一的预测模型具有更好的预测效果.     

微量金属元素对餐厨垃圾与牛粪联合厌氧消化效率影响

为了提高餐厨垃圾(FW)与牛粪(CM)联合厌氧消化效率,试验通过向批式厌氧消化体系中加入微量金属元素(Fe,Co,Ni),研究其对FW与CM联合厌氧消化性能的影响。结果表明:添加微量金属元素有利于维持系统稳定,提高产气效率。T1~T5的沼气总产量均达到4 000mL以上,较不添加微量元素处理(CK)增加55%左右,平均甲烷含量均在60%以上,较不添加微量元素处理(CK)增加20%左右。T1~T5的有机酸(VFAs)及氨氮含量变化较平稳,未出现酸累积及氨抑制现象,而CK的VFAs及氨氮含量呈现不断上升的趋势。加入微量金属元素后辅酶F420的吸光值开始上升,15 d以后吸光值稳定在0.55~0.65,而CK的吸光值呈现下降趋势。因此,添加微量金属元素是提高FW与CM联合厌氧消化效率的有效途径。