象鼻岭水电站碾压混凝土施工技术及成果

象鼻岭水电站大坝为碾压混凝土双曲拱坝,最大坝高141.5米,为目前世界上已建成的第二高碾压混凝土拱坝。为确保象鼻岭水电站碾压混凝土施工质量与工程进度,在实际施工过程中,围绕工程建设中重大技术问题进行研究,依靠技术创新,积极开展科技攻关,在研究和使用新技术、新材料、新工艺和新设备等方面,取得了一批突破性的科技成果,较好地解决了碾压混凝土施工技术难题。并从碾压混凝土配合比设计、入仓方式、分层碾压工艺及温控措施等方面对其关键技术进行了控讨与实践,有效保证了象鼻岭大坝碾压混凝土的质量和快速施工,施工质量满足设计及相关规范要求。     

基于水资源综合模拟与调配一体化模型的北京市水资源模拟分析

在探讨2007—2018年北京市水资源供需平衡情况的基础上,利用WAS模型对1980—2018年北京市水资源进行动态模拟研究,分析区域自然-社会水循环转化模式,探讨社会水循环与自然水循环的转化机理。结果表明：2007—2018年北京市年均需水量（实部、虚部）呈上升趋势,年均蓝水供水量36.85亿m3,绿水供水量16.90亿m3;需水缺口呈显著增大趋势,年均水资源缺口为165.20亿m3;1982—2010年北京市多年平均及25%、50%和75%径流总量特征频率年模拟与实测误差率分别为7.0%、4.8%、1.2%和0,模型精度较高;各计算单元自然水循环下出流量由东北部向西南部递增,自然-社会水循环下实际出流量有所下降。     

机载塔康设备综合检查仪设计

使用市场上成熟的模块和技术研制机载塔康设备综合检查仪,以降低成本和提高设备的可靠性;根据设备的测试需求,选用嵌入式工业平板电脑、USB-ARINC429通讯卡、USB-数字IO卡、串行接口数字表和自研的塔康信号模拟器等构成检查仪硬件,使用CVI9.0编写了测试程序;应用表明:检查仪集成度高,使用方便,能够完成对塔康设备的自动及手动测试。     

一种基于门限ECC的PKI/CA模型的设计

随着电子商务的发展,如何实现对网络用户的身份认证成为了一个非常迫切的问题,目前广泛采用的是基于PKI的认证技术,而在PKI认证体系中,认证中心CA是核心部分。本文提出了一个基于门限ECC的PKI/CA的设计,本方案在传统的CA方案上引入了入侵容忍机制,结合椭圆曲线密码体制和门限密码方案,提高了CA系统的可靠性和安全性。     

汽车ABS自适应灰色滑模控制算法的研究

汽车防抱死制动系统的控制过程具有明显的非线性和不确定性,滑模控制和灰色预测相结合的控制方法,可以有效地改善汽车制动效能。然而在控制算法中引入预测的同时也引入了误差,传统方法中的滑模函数不能有效适应预测误差,并且预测步长必须依靠实验法确定,缺乏通用性。为解决上述问题,提出一种ABS自适应灰色滑模控制方法,可以依据预测精度,动态自适应预测步长,通过加权比例因子调节形成动态滑模控制。仿真结果表明,自适应灰色滑控方法可以有效地提高ABS系统的快速性、稳定性及鲁棒性。     

全封闭大功率永磁牵引电机的温度场数值计算

为研究全封闭大功率永磁牵引电机额定工况下的稳态温度场,以一台额定功率为815 kW的永磁同步牵引电机为研究对象,依据成型绕组槽部导热模型,建立了整机三维温度场共轭传热计算模型。考虑旋转磁化、冲压过程和磁密高阶谐波对定子铁耗的影响,以及水套-定子铁心间接触热阻抗对电机温升的影响,采用Fluent软件对电机额定工况下的稳态流场与温度场求解,使用电阻法和埋置检温计法（ETD）测得电机在额定工况下绕组的平均温升、铁心测点和绕组端部测点局部温升,绝对误差分别为-3.7 K、-0.3 K和7.6 K。进一步分析了电机水路和内风路流场分布特性、水套-定子铁心间接触间隙对绕组平均温升的影响以及槽内绕组附近的温升分布情况,最后提出了该类电机冷却系统设计优化方向。     

基于改进深度强化学习的智能微电网群控制优化方法

针对微电网群控制的经济效益、负荷波动以及碳排放问题,提出一种基于改进深度强化学习的智能微电网群运行优化方法。首先,计及分布式电源、电动汽车及负荷特性,提出微电网的系统模型。然后,针对微电网群的运行特点,提出4个系统优化目标和5个约束条件,并且引入分时电价机制调控负荷运行。最后,利用改进深度强化学习算法对微电网群进行优化,合理调控多种能源协同出力,调整负荷状态,实现电网经济运行。仿真结果表明了所提方法的有效性,与其他方法相比,其收益较高且碳排放量较小,可实现系统的经济环保运行。     

Graph-Based Dimensionality Reduction for Hyperspectral Imagery: A Review

Hyperspectral image(HSI) contains a wealth of spectral information, which makes fine classification of ground objects possible. In the meanwhile, overly redundant information in HSI brings many challenges. Specifically, the lack of training samples and the high computational cost are the inevitable obstacles in the design of classifier. In order to solve these problems, dimensionality reduction is usually adopted. Recently, graph-based dimensionality reduction has become a hot topic. In this paper, the graph-based methods for HSI dimensionality reduction are summarized from the following aspects. 1) The traditional graph-based methods employ Euclidean distance to explore the local information of samples in spectral feature space. 2) The dimensionality-reduction methods based on sparse or collaborative representation regard the sparse or collaborative coefficients as graph weights to effectively reduce reconstruction errors and represent most important information of HSI in the dictionary. 3) Improved methods based on sparse or collaborative graph have made great progress by considering global low-rank information, local intra-class information and spatial information. In order to compare typical techniques, three real HSI datasets were used to carry out relevant experiments, and then the experimental results were analysed and discussed.Finally, the future development of this research field is prospected.     

兼顾公益性的城际公共交通运营补贴测算方法

近年来,城市群地区飞速发展,高频率的城际公共交通成为满足居民出行的重要方式,各城市如何对其进行补贴以弥补低票价运营带来的亏损是一个值得研究的重要课题.从城市社会经济发展水平角度研究了城市群地区城际公共交通运营补贴方法,选取运营类指标、社会类指标、公共交通外部性效益类指标3类指标,构建城际公共交通运营补贴分担比例影响因素评价模型,提出一种兼顾公益性的城际公共交通运营补贴分担比例测算方法.通过实例分析,验证该方法的合理性与可实施性,为城市群地区城际公共交通补贴责任划分提供新思路.     

一种联合采样的神经网络光场

相比传统的光场绘制技术,神经网络光场(NeRF)方法可使用神经网络拟合场景的光线采样,将隐式编码输入图片的光场,合成新视图. 针对NeRF方法训练时间长,绘制视图慢的问题,提出了一种基于联合采样的NeRF方法,通过使粗糙网络和细腻网络共享均匀采样结果的方法,减少了不必要的光线采样,从而加快了网络训练和视图合成的速度. 实验结果表明,在取得近似视图合成质量的情况下,与NeRF方法相比,所提方法的训练时间减少了20%,视图合成的效率提高了25%.