人工智能在膜污染研究中的应用进展

近年来,随着人工智能(A I)的蓬勃发展,已被广泛应用于诸多领域(医学、金融、机器故障诊断等)来模拟、预测及解决实际问题.膜分离技术作为化工领域中一项重要的分离技术,已被广泛用于废水处理及水资源回用等领域.为促进膜分离技术的大规模实际应用,大量研究致力于基于AI实现膜分离过程的模拟、膜污染特征参数的预测及膜污染的控制.首先介绍了不同AI技术的概念、结构及实现过程,然后分别讨论了人工神经网络(ANNs)、模糊逻辑(FLs)、遗传编程(GPs)及智能算法在膜分离过程的模拟、膜污染特征参数的预测及膜污染的控制等方面中的应用,最后对今后的研究方向进行了展望,以期为后续的研究提供帮助.     

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。     

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。     

基于多载波环融合的GPS高动态信号跟踪方法

研究全球定位系统(GPS)导航高动态接收跟踪信号精度优化问题,针对GPS在高动态环境下信号跟踪精度不高,并容易失锁的问题,提出了一种新的跟踪方法。基于锁相环,锁频环,四象限反正切鉴频器和锁频环辅助锁相环构建多载波环相融合的跟踪环,利用频率和相位判决因子,调整选用不同跟踪环更新本地载波频率发生器以实现稳定跟踪。仿真结果表明,提出的方法在环路噪声带宽较小的情况下能够成功地跟踪加速度为150g的超高动态GPS信号,并在高动态环境下提高了GPS信号的跟踪精度,为多载波设计提供了参考依据。     

考虑电网安全约束的调度计划与停电检修计划优化

针对考虑电网安全约束的调度计划智能优化与停电计划进行了研究.首先建立了考虑安全约束的调度计划优化模型,从而确定机组的组合状态.考虑到电气设备运行检修状态的需求,从稳定性分析和检修指标两方面对设备检修需求进行了分析.考虑到停电计划需要结合机组短期和中长期调度计划安排,提出了基于多级安全校核的停电计划规则.最后针对机组调度计划进行了仿真分析,说明了所提方法的有效性.     

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。     

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%.     

"双高"建设背景下思政课立德树人目标路径研究

习近平总书记3.18重要讲话高度强调了全国高校思想政治教育过程中坚持"六个要求"和"八个统一"的重要性,明确了立德树人教学观念是当前思政课程教学的首要问题和根本问题.思政课作为"双高建设"的提质增效工程,在高素质人才培养方面所起到的作用十分重要.基于此,"双高建设"院校思政课程的开展必须将立德树人作为教育教学活动的终极目标,并据此对思想政治理论课的得失成败进行检验.