基于U-Net的多尺度融合视网膜血管分割算法

针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效.     

高温混合障碍空间中的移动机器人路径规划

为了解决高温场景中移动机器人全局路径规划所面临的安全与效率问题,提出高温热源虚拟障碍的定义,建立混合障碍空间模型,将高温场景中的路径规划问题转化为高温混合障碍空间中考虑路径温度代价和长度代价的多目标优化问题. 改进NSGA-Ⅱ算法,通过选取优秀非可行解扩展种群,提高了种群多样性和进化效率,提出新的交叉和变异概率计算方法. 根据种群进化进程和个体代价函数值调整概率,实现了种群前期搜索能力和后期收敛性的平衡. 仿真所得的最优路径结果表明,该改进算法的路径长度代价虽然比原算法和其他改进算法略有增加,但温度代价大幅降低,更有效地避免了陷入局部最优.     

500 kV智慧变电站过电压监测设计及应用

基于500 kV智慧变电站改造实际需求,设计基于串接分压电容的母线过电压监测装置与基于宽带脉冲电流互感器的避雷器放电电流监测装置;对串接分压电容后电压互感器测量精度、信号传输电缆电感对测量信号影响等关键因素进行分析,基于500 kV变电站现场实际选取合适参数,并开展监测装置测量准确性现场验证工作.该监测装置功能完备,能够实现高幅值、高频率的过电压、过电流监测,在500 kV智慧变电站改造项目中已现场应用,能够为故障分析与绝缘设计改进工作提供支撑,对保障电网安全稳定运行具有重要意义.     

LIQUIDUS OF Au-Cu-Si SYSTEM

The diagram of system Au-Cu-Si was constructed from data of 9 internal sections by DTA in an atmosphere of dry N_2.The composition of ternary eutectic point melting at 337℃ lies in Au(74.7)-Cu(6.1)-Si(19.2) at.-%.The liquidus of the 3 side-binary systems have been redetermined.     

基于"校中厂"的产教融合人才培养模式改革—以浙工贸眼视光技术专业为例

深化校企合作、产教融合是提高职业教育发展质量的重要途径.浙工贸眼视光技术专业通过"校中厂"进行"三岗三业融合、教学做一体"的人才培养模式改革,提高学生职业能力,促进专业增效降费,助推师资成长壮大,优化校企供需关系.     

基于PCC-RBF网络的风电功率短期预测方法

风电功率预测对风电场安全平稳运行、电网调度具有重要意义。针对风电功率短期预测指标选择不合理、预测精确度偏低的问题,提出一种基于皮尔逊相关系数(PCC)和径向基函数(RBF)神经网络的风电功率短期预测方法。该方法利用PCC筛选出与风电功率密切相关的3个指标,即电流、温度、风速,然后以这3个指标作为预测模型的输入对风电功率进行RBF样本训练与短期预测。试验结果表明,所提的预测模型预测误差更小,预测精度更高,能够满足风电功率短期预测的要求,具有广泛的应用前景。     

模块化多电平变换器全桥型子模块优化均压控制方法

模块化多电平变换器(MMC)子模块(SM)的数量与直流侧电压成正比,当SM增加时,会导致MMC的开关损耗急剧增加,因此降低功率器件的开关频率一直是MMC的重要研究方向之一。采用最近电平逼近调制(NLM)方式,提出一种基于全桥型SM的改进均压排序法,旨在降低MMC中功率器件IGBT的开关频率,该方法实现相对简单,无需额外的控制器,且易于扩展。最后,通过在MATLAB/Simulink平台搭建了19个全桥SM的仿真模型,验证了该方法的有效性。验证了所提全桥型SM优化均压策略,可以有效避免IGBT不必要的反复投切,降低IGBT的开关损耗,同时对外部输出特性不会产生负面影响。     

变流场情景下基于鱼类游泳特性的上溯通道分析

水电开发对洄游性鱼类的生境造成了影响,预测目标鱼类洄游期的上溯通道可为修建过鱼设施提供依据,从而减缓其负面效应。本文选取虎渡溪航电工程的下游河段作为研究区域,将长薄鳅、白甲鱼、异鳔鳅鮀作为目标鱼类,针对几种目标鱼类的游泳能力对不同流速进行分区后,得出了适用于多种过鱼目标的流速适宜度曲线,然后对研究区域过鱼期的典型流量进行了数值模拟。根据流速适宜度曲线对研究区域的多种过鱼目标进行了流速适宜度评价,并由评价结果预测了满足多目标过鱼要求的上溯通道。结果表明：流速适宜度评价最优区域出现的位置随流量变化而有所不同,低流量运行条件下出现在主流区域,而高流量运行条件下出现在主流区域两侧;上溯的通道面积占总面积的比例也随流量变化而有所不同,低流量运行条件下的占比约为高流量运行条件下的3 ~ 4倍。根据预测通道特征,对鱼道的进口布置及电站运行调度提供了建议。该结果可为相关鱼类的保护工作提供依据。     

石油沥青分子结构模型研究进展

随着交通量的增长,对路面材料的性能要求不断提高,而石油沥青是公路中应用最广泛的材料之一.因此,为了进一步提高石油沥青的性能,必须深入理解和掌握有关石油沥青的组成、结构方面的知识.介绍了石油沥青的平均分子结构模型,以分散系统理论为前提总结了石油沥青的胶体结构模型,提出了现有结构模型的不足,并对未来的研究方向进行了展望.     

基于IPSO-GRU深度学习算法的海底管道缺陷尺寸磁记忆定量反演模型

针对海底管道缺陷磁记忆定量反演的难题,提出一种基于改进粒子群优化的门控循环神经网络模型,即IPSO-GRU模型。以两端焊有盲板的X52管道作为实验材料,其上预制有不同直径、深度的缺陷,采用TSC-5M-32磁记忆检测仪,外接11-6W非接触探头,进行水下磁记忆检测试验,提取不同缺陷尺寸的磁记忆信号特征值。考虑到磁记忆信号特征值随缺陷尺寸呈复杂的非线性变化,引入门控循环神经网络,利用其双门结构能够记忆缺陷处的信号特征,非线性回归拟合能力强的特点,构建海底管道缺陷定量反演模型,进一步考虑到模型超参数选择的随机性,采用改进粒子群算法进行超参数寻优。验证结果表明:该模型对缺陷深度反演平均精度达96%;对缺陷直径反演平均精度达93%,为海底管道缺陷的磁记忆定量化识别与反演提供了新的思路和方法。