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以某300 MW燃煤发电机组性能试验为例,比较了用全厂性能试验标准(ASME-PTC46-2015)和汽轮机性能试验标准(ASME-PTC6-2004)计算得到的热耗数据,结果表明,按ASME-PTC46计算得到的净热耗为9 976.1 kJ/(kW·h),按ASME-PTC6计算得到的净热耗为9 892.1 kJ/(kW·h)。ASME-PTC46对电厂设备和整个系统的总体能耗考核要求更加严格。分析表明,不同试验标准在试验要求和边界条件方面的差异,是导致热耗计算结果有一定差异的主要原因。ASME-PTC46标准更能真实反映机组实际运行的整体经济性水平,而ASME-PTC6适用于高要求的大型汽轮机性能试验。 相似文献
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目的 弥散张量图像(DTI)配准不仅要保证配准前后图像解剖结构的一致性,还要保持张量方向的一致性。demons算法下的多通道DTI配准方法可充分利用张量的信息,改善配准质量,但大形变区域配准效果不理想,收敛速度慢。active demons算法能够加快收敛速度,但图像的拓扑结构容易改变。由此提出一种变参数active demons算法下的多通道DTI配准方法。方法 综合active demons算法中平衡系数能加快收敛速度、均化系数能提高DTI配准精度的优点,手动选择一个均化系数,并在算法收敛过程中随着高斯核的减小动态调整平衡系数。在配准开始时采用较小的平衡系数获得较快的收敛速度,随着收敛的加深逐渐增大平衡系数获得较小的配准误差。结果 active demons方法能改善DTI大形变区域的配准问题,但均化系数太小会改变图像拓扑结构。固定均化系数,引入单一的平衡系数能加快收敛速度,但会导致拓扑结构改变。变参数active demons方法有效提高了配准的收敛速度,明显改善大形变区域的配准效果,同时能保持图像拓扑结构不变。变参数active demons配准后的10组数据均获得最小均方差(MSE)和最大特征值特征向量对重叠率(OVL),配准精度最高。在0.05的配对样本t检验水平下,变参数active demons和active demons方法配准后的MSE、OVL的差异均有统计学意义;变参数active demons和demons方法配准后的MSE、OVL的差异均有统计学意义(p<0.05)。结论 变参数active demons算法下的多通道DTI配准方法明显提高了配准精度和速度,改善了demons方法不能有效配准大形变区域的问题,同时能够保持配准前后图像的拓扑结构,尤其适合个体间形变较大的DTI配准。 相似文献
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当软件缺陷报告在跟踪系统中被指派给开发人员进行缺陷修复之后,缺陷修复人员就需要根据提交的缺陷报告来进行软件缺陷定位,并做出相应的代码变更,以修复该软件缺陷.在缺陷修复的整个过程中,软件缺陷定位占用了开发人员大量的时间.提出了一种方法级别的细粒度软件缺陷定位方法MethodLocator,以提高软件修复人员的工作效率.MethodLocator首先对缺陷报告和源代码方法体利用词向量(word2vec)和TF-IDF结合的方法进行向量表示;然后,根据源代码文件中方法体之间的相似度对方法体进行扩充;最后,通过对扩充后的方法体和缺陷报告计算其余弦距离并排序,来定位为修复软件缺陷所需做出变更的方法.在4个开源软件项目ArgoUML、Ant、Maven和Kylin上的实验结果表明,MethodLocator方法优于现有的缺陷定位方法,它能够有效地将软件缺陷定位到源代码的方法级别上. 相似文献