火车轮淬火方式的改进

分析了马钢车轮轮箍厂火车轮热处理生产中存在的主要问题,阐述了对火车轮淬火方式及淬火设备的改造情况。实践表明,采用两面淬火方式能提高火车轮热处理性能。     

电解氧化去除老龄垃圾渗滤液污染物的特性

要采用电解氧化法处理城市老龄垃圾渗滤液,对渗滤液有机污染物去除特性进行试验研究。试验结果表明,利用GC-MS技术,原水共检测出59种主要有机污染物,电解氧化4h后,出水只检测出18种有机污染物。而且水样中的有机物从量上也有很大的去除,电解对醇酚类有机物去除率达到100%,对烯烃类、羧酸类等有机物去除率为85%以上,对烷烃类、醛酮类和酯类等有机物去除率在65%和85%之间,电解出水酰胺类有机物量有所增加,因为电解过程中会有部分非酰胺类有机物转化成酰胺类有机物。通过试验研究可为垃圾渗滤液处理技术研究提供依据。     

基于并行设计思想的薄壳屋面造型研究

以自由曲面薄壳屋面概念设计方案为对象，基于并行设计思想提出了一套可供参考的评价最优建筑造型方案的方法。以整体结构的应变能最小作为自由曲面薄壳屋面优化选型的目标函数，将方案的形状优化和拓扑优化目标函数相统一，从而对初始造型进行优化设计，确定了符合结构整体应变能最小的最优建筑造型方案，并通过具体数值算例证明了所选方案的合理性。     

人大专委会监督效能的优化

完善中国特色社会主义制度,推进国家治理体系和能力的现代化,实现“中国梦”,要求坚持和完善人民代表大会制度.全国人大专门委员会监督效能的优化改革是重要的课题.以常设性、专业性、技术性为优势的专门委员会,在全国人大监督权行使过程中发挥着不可替代的作用,这与其法律地位和“低调”的角色定位形成很大的张力.建议通过优化专门委员会的委员构成,赋予专门委员会质询案动议主体的资格,统一专门委员会的议事规则,提升专门委员会的监督效能,从而“撬动”整个人民代表大会制度的改革创新,与时俱进.     

基于强化学习的学习变阻抗控制

为了提高力控制的性能,使机器人高效自主地学习执行力控制任务,本文提出一种学习变阻抗控制方法。该方法采用基于模型的强化学习算法学习最优阻抗调节策略,使用高斯过程模型作为系统的变换动力学模型,允许概率化的推理与规划,并在成本函数中加入能量损失项,实现误差和能量的权衡。仿真实验结果表明:该学习变阻抗控制方法具有高效性,仅需数次交互即可成功学习完成力控制任务,大大减少了所需的交互次数与交互时间,且学习得到的阻抗控制策略具有仿生特性,可用于学习执行力敏感型任务。     

不饱和聚酯/粘土纳米复合材料的制备与表征

首先用有机胺通过离子交换反应对层状粘土进行改性,然后将已改性有的机粘土作为增强介质与通用型不饱和聚酯树脂合成了有机／无机纳米复合材料,利用ＦＴ－ＩＲ、ＸＲＤ、Ｉｎｓｔｒｏｎ等测试手段对其结构和性能刊物了表征,并对影响材料形成的各种因素进行了讨论。结果表明,经有机胺处理的粘土日 层间距得到了膨胀,而且复合材料的ＸＲＤ曲线中布拉格衍射峰消失,说明粘土晶层已基本被聚合物撑开,形成离型纳米复合材料,复合材     

北仑1和2号600 MW单元机组协调控制系统的设计与应用

大容量单元机组机炉协调控制系统的设计与调试是一项综合性很强的技术工作,基于IFO-KΔx的状态反馈可以预测汽压的变化趋势,有效克服汽压过调或振荡现象,对锅炉汽压的稳定起到关键性作用.该文提出了"正踢"和"反踢"的设计概念,用以克服锅炉的大迟滞和大惯性,由基于IFO-KΔx的状态反馈、"正踢"和"反踢"以及PID调节器共同组成一个综合型协调控制系统,充分发挥了各自的特长.将上述方案实际推广应用于北仑1和2号600 MW单元机组的机炉协调(CCS)和自动发电控制(AGC)系统中,取得了①稳定工况下负荷控制偏差在±3 MW之内,主汽压静态偏差在±0.2 MPa;②定压段变负荷时,当负荷变化100 MW时,实际负荷变化速率>12 MW/min; ③滑压段变负荷时,主汽压偏差在±0.5 MPa,实际负荷变化速率> 9 MW/min的优良控制效果,为单元机组协调控制系统的成功应用提供了一个范例.此外,通过对北仑600 MW单元机组仿真试验曲线与现场实时趋势曲线的比较,表明文中所选用的数学模型是正确和有效的.     

基于Bagging的双向GRU集成神经网络短期负荷预测

为了提高电力系统短期负荷的预测精度,提出了一种基于Bagging算法的双向加权门控循环单元GRU(gated recurrent unit)集成神经网络短期负荷预测模型.对双向门控循环单元BiGRU(bidirectional gated recur?rent unit)神经网络两个方向的隐含层状态进行加权求和处理,使得对负荷点的预测可以同时考虑过去和未来的信息.通过Bagging算法对双向加权GRU神经网络进行集成处理来提高模型的泛化能力.按照某地区真实负荷数据,并与反向传播BP(back propagation)神经网络、长短期记忆LSTM(long short-term memory)神经网络、单向GRU神经网络和双向GRU神经网络进行对比可以得出,所提模型有更好的预测效果.     

基于套餐隐式评分与用户画像的电力套餐推荐方法

面向售电公司提供差异化售电服务、提高用户黏性的市场需求,提出基于套餐隐式评分与用户画像的电力套餐推荐方法。首先,提取电力套餐属性标签,以用户的套餐历史购买行为作为其对电力套餐的隐式评分,构建计及偏好衰减的用户-套餐标签画像模型。然后,以皮尔逊相关系数和欧氏距离分别表征用户的分时负荷与总负荷水平的相似性,提出基于双尺度负荷聚类和轮廓系数的套餐标签赋权方法。在此基础上,构建基于加权欧氏距离的用户画像相似度评估模型,提出电力套餐协同过滤推荐方法,为目标用户筛选并推荐最经济的电力套餐。对不同负荷水平和用电习惯的用户进行电力套餐推荐仿真,结果表明,所提套餐推荐方法可根据用户的套餐历史购买信息发掘其消费偏好,提高售电公司的电力套餐推荐准确率。     

考虑源荷储协同优化的增量配售电公司决策模型

增量配售电公司(IDR)具有灵活性资源多元化、经营方式复杂化的特点.合理制定购售电策略、充分利用灵活性资源是IDR提升市场竞争力的关键.为此,考虑源荷储规划和运行的特点,提出了IDR多时间尺度源荷储协同优化综合决策模型.首先,从当前中国电力中长期交易向现货市场过渡的实际需求出发,构建了基于电量合约分解曲线的IDR购电模...