MMC-HVDC站内交流母线故障特性和保护策略

为了保证模块化多电平换流器型直流输电的高效和稳定运行,需要对于MMC-HVDC系统的故障形式和故障机理进行详尽的分析,对其继电保护原理及保护判据进入深入的研究。简要介绍了MMC-HVDC保护系统的保护分区、不同保护的动作方式及所需数据的测量方式。深入分析了MMC-HVDC系统站内交流母线故障(接地短路和相间短路)的故障暂态响应,研究了站内交流母线故障后采用的保护策略,提出采用比率制动特性的电流差动保护,能够可靠躲开外部故障时由于电流互感器饱和等因素引起的不平衡电流,同时又能可靠保证站内交流母线内部故障时的灵敏度。在RT-LAB实时仿真平台中验证所做分析和所提保护策略的有效性。     

耐高温重防腐涂料制备及性能研究

针对驻岛礁高温设备面临高温与海洋环境侵蚀极易造成腐蚀破坏的问题,研制耐高温重防腐防护涂料。以胺基POSS改性有机硅树脂为成膜树脂,利用胺基POSS的八臂活性结构提高树脂的交联密度,增加漆膜的致密性,抑制腐蚀性介质向漆膜内部的侵蚀;再配合合适的玻璃粉填料、耐高温填料、防腐填料制备具有优异防护效果的耐高温重防腐涂料。所制备耐高温重防腐涂料能在500℃环境下长效使用,且耐热前后均能展现出1200h以上的耐中性盐雾性能,可解决驻岛礁高温设备或海上高温设备的腐蚀问题。     

群组运动驱动的舰船舱室空间布局设计与优化

为高效求解舰船舱室的空间布局优化问题,提出基于群组运动仿真和张量场的交互式布局设计与优化方法.首先使用基于图像的流动可视化算法(image based flow visualization,IBFV)分析空间布局域中的张量场,计算特征向量并生成舰船通道网,得到以该通道网为基础的舱室空间布局;然后通过群组仿真算法模拟不同人员在舱室空间布局域内的行为活动,进而评价船员在舱室中的移动性和舒适性.在得到一系列舰船通道网和群组仿真数据结果之后,分别建立通道网中通道宽度、通道间距与群组仿真结果中移动性代价值、舒适性代价值之间的映射关系,并以群组运动仿真评估结果作为评价指标交互迭代调整张量场特征参数,最终得到舱室空间布局优化结果.实验结果表明,文中方法有效地建立了张量场与群组运动仿真之间的映射关系,对比遗传算法和层次分析评价法,能够快速、高效地设计出符合人类活动的高质量的舱室空间布局.     

自适应混合高斯建模的高效运动目标检测

目的 如何使快速性与完整性达到平衡是运动目标检测的关键问题。现有的满足快速性的算法容易受到光照的影响，对动态环境的适应能力较弱，获取的目标信息不完整，导致空洞问题的产生。而具有较高完整性的算法复杂度高，运算速度慢，实时性差。为此，本文提出基于自适应混合高斯建模的3帧差分算法。方法 利用3帧差分运算简单、可扩展性强、抗干扰能力好的特性，对视频图像进行目标轮廓的提取。针对3帧差分运算导致目标内部信息提取不完整的问题，采用学习率自适应调整的混合高斯背景差分，在模型创建之初，通过较快的模型更新速率，增加背景模型的迭代次数，消除物体运动造成的"鬼影"。在背景模型中的干扰信息消除之后，以目标像素及相邻8像素在当前帧与背景模型中的差异度为依据调整学习率，实现背景模型的自适应修正，增加目标图像的完整性；同时，通过删除冗余的高斯分布，降低算法复杂度。为进一步确保目标边缘的完整及连续，采用边缘对比差分算法，使参与运算的帧数依据目标的运动速度自适应选取，以降低背景点的误判率，使边缘信息尽可能地连续、完整。结果 本文算法获取的目标信息完整，且边缘平滑。在提升检测率的同时保证较高的准确率，达到了95.23%，所获目标的完整度提高了28.95%；与传统混合高斯算法相比，时间消耗降低了29.18%，基本达到实时性要求。与基于混合高斯建模的背景差分法（BD-GMM）和基于边缘对比的3帧差分法（TFD-EC）相比，本文算法明显占优。结论 实验结果表明，本文算法可以有效抑制动态环境的干扰，降低算法复杂度，既保证实时性，又具有较好的完整性，可广泛应用于智能视频监控、军事应用、工业检测、航空航天等领域。     

Large-Scale Identification of Multiple Classes of Host Defense Peptide-Inducing Compounds for Antimicrobial Therapy

The rapid emergence of antibiotic resistance demands new antimicrobial strategies that are less likely to develop resistance. Augmenting the synthesis of endogenous host defense peptides (HDPs) has been proven to be an effective host-directed therapeutic approach. This study aimed to identify small-molecule compounds with a strong ability to induce endogenous HDP synthesis for further development as novel antimicrobial agents. By employing a stable HDP promoter-driven luciferase reporter cell line known as HTC/AvBD9-luc, we performed high-throughput screening of 5002 natural and synthetic compounds and identified 110 hits with a minimum Z-score of 2.0. Although they were structurally and functionally diverse, half of these hits were inhibitors of class I histone deacetylases, the phosphoinositide 3-kinase pathway, ion channels, and dopamine and serotonin receptors. Further validations revealed mocetinostat, a benzamide histone deacetylase inhibitor, to be highly potent in enhancing the expression of multiple HDP genes in chicken macrophage cell lines and jejunal explants. Importantly, mocetinostat was more efficient than entinostat and tucidinostat, two structural analogs, in promoting HDP gene expression and the antibacterial activity of chicken macrophages. Taken together, mocetinostat, with its ability to enhance HDP synthesis and the antibacterial activity of host cells, could be potentially developed as a novel antimicrobial for disease control and prevention.     

融合注意力机制与知识蒸馏的孪生网络压缩

目的 使用深度孪生网络解决图像协同分割问题,显著提高了图像分割精度。然而,深度孪生网络需要巨大的计算量,使其应用受到限制。为此,提出一种融合二值化注意力机制与知识蒸馏的孪生网络压缩方法,旨在获取计算量小且分割精度高的孪生网络。方法 首先提出一种二值化注意力机制,将其运用到孪生网络中,抽取大网络中的重要知识,再根据重要知识的维度重构原大网络,获取孪生小网络结构。然后基于一种改进的知识蒸馏方法将大网络中的知识迁移到小网络中,迁移过程中先后用大网络的中间层重要知识和真实标签分别指导小网络训练,以获取目标孪生小网络的权值。结果 实验结果表明,本文方法可将原孪生网络的规模压缩为原来的1/3.3,显著减小网络计算量,且分割结果接近于现有协同分割方法的最好结果。在MLMR-COS数据集上,压缩后的小网络分割精度略高于大网络,平均Jaccard系数提升了0.07%;在Internet数据集上,小网络分割结果的平均Jaccard系数比传统图像分割方法的最好结果高5%,且达到现有深度协同分割方法的最好效果;对于图像相对复杂的iCoseg数据集,压缩后的小网络分割精度相比于传统图像分割方法和深度协同分割方法的最好效果仅略有下降。结论 本文提出的孪生网络压缩方法显著减小了网络计算量和参数量,分割效果接近现有协同分割方法的最好结果。     

基于RELAP5的典型压水堆再淹没壁面蒸汽对流换热模型研究

基于FLECHT SEASET再淹没实验,评价RELAP5程序再淹没模块的合理性。研究表明,现有的RELAP5程序在模拟再淹没实验低流速工况时,低估了燃料包壳的峰值温度。结合典型压水堆再淹没过程的特点,考虑蒸汽流动状态和棒束结构的影响,对壁面蒸汽对流换热模型进行修改,建立适用于典型压水堆再淹没过程的壁面蒸汽对流换热新模型。改进前后程序对包壳峰值温度的计算结果对比,验证了新模型的合理性。     

复杂电磁环境下基于信号时频图像的调制识别

为解决调制识别研究中较少考虑到不同信号的特征之间联系性的问题,搭建了卷积神经网络(CNN)来提取信号的彩色时频图对应的特征,并利用时频变换的分析方法,将一维信号处理成彩色时频图,通过卷积神经网络架构提取图像特征;同时为了提升算法在低信噪比下的分类识别准确率,对时频图像的纹理特征进行了特征提取,将提取到的纹理特征与卷积神...     

利用条件生成对抗网络的光场图像重聚焦

目的 传统的基于子视点叠加的重聚焦算法混叠现象严重,基于光场图像重构的重聚焦方法计算量太大,性能提升困难。为此,本文借助深度神经网络设计和实现了一种基于条件生成对抗网络的新颖高效的端到端光场图像重聚焦算法。方法 首先以光场图像为输入计算视差图,并从视差图中计算出所需的弥散圆(circle of confusion,COC)图像,然后根据COC图像对光场中心子视点图像进行散焦渲染,最终生成对焦平面和景深与COC图像相对应的重聚焦图像。结果 所提算法在提出的仿真数据集和真实数据集上与相关算法进行评价比较,证明了所提算法能够生成高质量的重聚焦图像。使用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)进行定量分析的结果显示,本文算法比传统重聚焦算法平均PSNR提升了1.82 d B,平均SSIM提升了0.02,比同样使用COC图像并借助各向异性滤波的算法平均PSNR提升了7.92 d B,平均SSIM提升了0.08。结论 本文算法能够依据图像重聚焦和景深控制要求,生成输入光场图像的视差图,进而生成对...     

二轴转台测角法用于线阵相机几何参数标定

目的 目前对线阵相机的几何参数标定方法比较少,而且已有标定方法都需要特殊、高精度要求的设备,为此提出一种基于二轴转台测角法的线阵相机标定方法,通过简单的设备高精度求取线阵相机的内参数和畸变参数。方法 通过简化面阵相机成像模型,建立线阵相机成像模型且推导出参数计算公式,提出测角法标定流程并设计了专门的标定板,利用图像边缘检测得到标定板黑白条纹的边缘点坐标,结合二轴转台的角度信息,代入成像模型中,主要采用最小二乘法和迭代优化算法,求取线阵相机的内参和畸变参数。同时指出了该方法的适用性和标定精度依赖于转台精度、镜头视场角和感光器件分辨率。结果 对3只不同焦距的镜头进行标定实验,分析了内参数和畸变参数迭代优化过程,焦距的标定精度优于5 μm、主点的标定精度优于3 μm,与其他文献中高成本方法进行相比,处于同一数量级。结论 提出一种新的线阵相机几何参数标定方法,该方法利用低成本二轴转台和黑白条纹标定板即可高精度标定出线阵相机几何参数。该方法的适用性依赖转台精度、镜头视场角和感光器件分辨率,对于步长为0.012 9°的转台和分辨率为1 436的线阵相机,最多只能标定焦距为16 mm的镜头,而焦距更长的镜头需要更高精度的转台。