DynamipsGUI在计算机网络实验教学中的应用研究

高校计算机网络课程的教学普遍存在理论课枯燥乏味、难以理解,实验设备不足,无法搭建实物模拟环境等问题。将一种常用的网络仿真软件DynamipsGUI作为辅助教学工具运用到计算机网络实验教学中,可使理论教学和实验教学紧密结合,加深学生的理解,提高学生的积极性,从而取得良好的教学效果。     

一种基于数据差分的频域体绘制算法

针对频域体绘制的图像质量问题,提出一种基于数据差分的且能动态提升图像质量的频域体绘制算法。用数据场差分替代原数据场,计算三维数据场的动态调节因子,通过模拟补偿图像的深度感和真实感,动态地调节图像质量。设计了采样点合并等加速技术绘制图像。实验结果表明该算法能提升图像质量,加快了绘制速度。     

一种基于网格的引力聚类算法

将万有引力和牛顿第二运动定律的思想引入到聚类分析中,提出了一种基于网格的引力聚类算法GCABG.该算法可以自动决定目标数据集中的簇的个数,并且能发现任意形状的簇且可以过滤"噪声"数据.实验结果表明GCABG可以产生高质量的聚类结果.     

声学仿真相关软件的导入处理

在声学仿真中最常用到的几种软件是NX、ANSYS和SYSNOISE.它们各有特点,但综合起来使用才能更完美地解决问题.     

单跨光纤长距离混沌激光保真传输实验研究

混沌激光在载波通信、密钥分发等信息安全传输领域具有巨大的应用潜力,但放大器自发辐射噪声、光纤色散以及非线性效应会降低混沌信号的保真度,进而限制单跨光纤混沌同步的距离。本文通过研究滤波器线宽、光纤色散补偿偏差以及混沌入纤功率对混沌激光传输保真度的影响,探明了单跨光纤混沌同步的极限距离,并在实验中实现了200 km单跨光纤中保真度为0.9214的混沌信号传输。以此信号为驱动,获得了同步系数为0.9043的共驱混沌同步,为长距离混沌载波通信与密钥分发的实现提供了基础。     

基于改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法

点云配准是基于机器视觉进行复杂机械零件三维非接触精密测量的关键环节。针对传统迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法对初始位置依赖性强,迭代收敛速度慢,错误对应点对多,难以满足大批量复杂机械零件测量点云配准效率和精度要求的问题,提出了一种基于ISS-FPFH(intrinsic shape signature-fast point feature histogram)特征结合改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法。为了减少点云配准数量,并保留点云表面原来的细微特征,提出了基于重心邻近点的体素滤波器对点云进行下采样预处理。为解决传统ICP算法因合适初始位置难以确定而导致多视角测量点云配准失败的问题,采用了基于ISS-FPFH特征的采样一致性初始配准(sample consensus intial alignment, SAC-IA)算法进行粗配准。为解决传统ICP算法迭代收敛速度慢、错误对应点对多的问题,提出结合法向量夹角约束的点到平面ICP算法进行精配准。以斯坦福大学的bunny点云模型为对象,验证了本文提出方法对噪声点云的鲁棒性。以常见的复杂机械零...     

基于数据融合与智能分析算法的电网抢修管控技术研究

首先针对数据融合背景下,配电网故障抢修的分类以及影响因素进行了分析。针对配电网络中的优化策略、调度资源、抢修资源分配、抢修策略数据等方面的数据融合提出了体系架构。针对含分布式电源配电网多故障抢修建立了以负荷损失最小和抢修故障用时最小为目标的数学模型,以期望缺电量为原则计算故障损失,并考虑了多组抢修小队对不同配电网故障的抢修时间。利用智能分析算法求解该模型,提出了基于云模型的改进共生生物搜索算法。最后利用IEEE33节点模型进行了仿真分析,说明了抢修策略和算法有效性。     

大型自耦变压器和换流变压器局部放电脉冲特征及实例分析

多台大型自耦变压器和换流变压器的试验结果表明,采用带模拟信号重构(数字信号处理)的数字局部放电测试仪,宽频带测量,深入分析局部放电脉冲的特征,结合“多端子测量和校正”,对判断放电的部位有较好的效果。局部放电脉冲的特征包括各端子的传递比,极性和脉冲震荡现象等特征,并结合与相应端子间的方波校正比较,能够较准确判断放电部位,并得到变压器解体的证实。     

基于贝叶斯正则化BP神经网络的超临界二氧化碳流动阻力特性预测

超临界二氧化碳（S-CO2）流动摩擦阻力特性尚不明晰,现有阻力预测公式泛化能力不强。对S-CO2在垂直上升光滑圆管中进行湍流流动的阻力特性进行了实验研究,系统分析了不同质量流速、压力和热流密度对S-CO2流动摩擦阻力的影响,实验参数范围为质量流速750~ 2 200 kg/(m2·s),流体压力10~20 MPa,热流密度200~340 kW/m2以及主流温度60~500 ℃（远离拟临界点）。实验结果表明:S-CO2流动摩擦阻力随热流密度的增加而减小,这有利于 S-CO2发电的大规模工程应用;S-CO2流动摩擦阻力随压力的增加而减小,主要原因在于压力增加导致CO2流体密度增加。根据实验数据,构建了贝叶斯正则化BP神经网络模型,实现了对S-CO2流动摩擦阻力的有效预测。预测值与实验值的相关系数R=0.998 6,超过98%的预测值均在10%的误差范围内,表明该模型拟合精度高,具有较好的泛化能力。     

基于最大转子储能的风电场风机变利用率的 有功功率分配策略优化

风机采用最大功率追踪控制时无功率备用量,当系统供需发生变化时,易对系统稳定性造成较大影响。提出了一种风场变利用率的有功功率分配策略,在满足系统调度命令的同时,减少风能的损失,提高风能利用率。考虑到风场的尾流效应,所提方案通过改变每台风力机的利用率来控制风机的有功功率输出。其中,每台风力机的利用率根据其自身转速而自适应调整。当风机转速较高时,风力机的利用率则较高。当风机转速较低时,则降低风力机的利用率,这样风电场可存储更多的旋转动能,可在系统需要时释放回系统。通过在基于双馈风机的风电场中对所提变利用率策略进行研究,结果表明,在满足调度需求的同时,所提控制策略比传统的等利用率方案更加节能。