矿渣微晶玻璃的研制

以成都亚鑫矿渣微粉公司提供的矿渣为主要原料,辅以其它化工原料,采用熔融-浇注-微晶化工艺制备了矿渣微晶玻璃。利用DSC、XRD、光学显微分析等方法研究了基础玻璃的析晶温度和矿渣微晶玻璃的结晶相,考察了矿渣微晶玻璃的组成对成型性能的影响以及晶化温度和晶化时间对玻璃晶化的影响,分析了矿渣微晶玻璃的析晶机理。     

基于人工神经网络的压力传感器的温度补偿

为了在一定的温度和压力下有效改善传感器的非线性及温度变化引起的误差输出特性,提出了一种人工神经网络算法对其实现软件补偿.它包含4个权值的调整,分别代表输出信号的一次项,二次项以及温度的一次项,二次项系数,经过迭代以后获得一个最佳输出公式.该公式既能够满足样本值,也能够满足非样本值,并最终可校验神经网络迭代结果的正确性.     

基于变基准值比较的MMC电容电压优化均衡控制策略

模块化多电平换流器的子模块电容电压均衡是其稳定运行的关键,传统电容电压均衡策略计算量大,器件平均开关频率高。提出一种基于变基准值比较的电容电压优化均衡控制策略,由最近电平逼近调制计算出当前投入模块的数目,并根据投入模块个数调节基准值,以此基准值为分界点将子模块电容电压序列分为两组,采用随机置乱算法对组内元素排序,根据桥臂电流方向,确定组间排序先后次序,最终确定投入模块信息。同时,通过电容电压优化函数选取合适的电容电压允许偏差阈值及调节因子,实现对器件平均开关频率和电容电压一致性的优化控制;在MATLAB/Simulink中搭建基于MMC的三相逆变器仿真模型,验证所提策略在取得良好均压效果的前提下,降低计算量,同时降低器件平均开关频率。     

一种认知网络中新颖的UWB脉冲

凭借其巨大带宽处理增益,超宽带可在低于-41.3 dBm/MHz的超低功率谱下进行通信,这符合认知无线电中undelay频谱共享方式的要求,即认知用户的信号发射谱不会干扰其余合法用户.为此,各种频谱管理机构对UWB系统的发射功率有严格限制,因而设计满足频谱模板的UWB脉冲就变得至关重要.针对已有的满足频谱模板的UWB脉冲设计中存在的缺点,提出一种能获得更高频谱利用率的全新UWB脉冲,该脉冲具有良好的自相关特性,减少了时间受限情况下的多址干扰,极大提高了网络容量,与其他满足频谱模板要求的脉冲相比其性能是最好的,本文设计的UWB脉冲不受调制多址方式影响,在短距离无线通信和认知无线电中有广泛而重要的应用.     

一种基于概念格的用户兴趣预测方法

传统协作过滤方法将用户所有属性不加区分地用于计算相似度寻找最近邻,推荐效果不太理想。本文提出了一种基于概念格的用户兴趣预测算法。首先,从用户访问日志中抽取用户资源访问的形式背景,构建该形式背景的概念格;其次,选择合适的滑动窗口来限定用户的当前访问内容,据此识别出用户当前的独立偏好;最后分别计算独立偏好对待排序文档的推荐效用,通过加权计算用户当前所有兴趣所反映的个性化资源偏好,进行用户兴趣预测。该方法分析了传统方法中没有考虑的文档独立性,从而有效地识别和划分用户偏好,符合用户之间仅仅在某一方面或者某一兴趣上相似、而并非所有兴趣都相似这一特点。实验采用真实的日志数据。结果表明:该方法能够有效地实现资源推荐,且可以减轻传统协作过滤方法的冷启动问题。     

Hopfield神经网络算法求解路网最优路径

为了解决经典算法在求解大规模路网最优路径时运算时间长的问题,研究了Hopfield神经网络的特点,建立了一般路网的数学模型,根据Hopfield神经网络的特点设计了适合车辆诱导的路网Hopfield神经网络最优路径算法.采用动态邻接矩阵对该算法进行了优化,减少了运算时间.把该Hopfield神经网络算法应用于所研发的车辆诱导系统的最优路径求解中,并进行了实际路网测试,结果表明应用该算法能够正确求解路网的最优路径,且比经典算法的运算效率高.     

聚丙烯酸酯乳液改性水性聚氨酯性能的研究

采用4,4’-二苯基甲烷二异氰酸酯(MDI)合成了聚酯型阴离子水性聚氨酯(WPU)乳液,并与聚丙烯酸酯(PA)乳液共混制备出改性水性聚氨酯乳液,研究不同含量的PA对水性聚氨酯的结构和性能的影响。结果表明:复合乳液中PU和PA的相容性较好,共混改性后的PU/PA膜比纯的水性聚氨酯膜的耐水性能和耐热性能有明显的提高。     

节能路灯照明智能控制器的研究

提出一种路灯开启和关闭的自动控制方法,利用单片机技术,设计一种“节能路灯照明智能控制器”。该装置根据地球公转自转规律,使得在日出前的一定时刻关闭路灯,而在日落后一定时刻开启路灯,做到对路灯照明的自动控制;同时结合电网夜间电压较高的特点,利用电路接法变换,实现无变压器降压,控制夜间路灯电压,调节路灯亮度,达到节电目的。     

风光储联合发电系统日运行计划制定方法研究

基于国家风光储示范项目进行日运行计划制定方法研究,利用粒子群优化算法对模型进行求解,并提出储能电池的充放电优化方法,提高充电电流、充电效率,加强储能系统的补偿效果,延长其使用寿命。通过算例验证了模型的有效性和可行性,能够比较准确地进行系统日运行计划的制定。     

综合权重的模糊时间序列的电力负荷预测方法

电力负荷预测受诸多因素的影响,针对短期电力负荷的复杂性和不确定性,结合历史负荷数据,提出了一种综合权重的模糊时间序列预测方法。该方法首先对历史负荷数据进行预处理;然后利用模糊集和模糊时间序列的方法将历史负荷数据模糊化,考虑到负荷变化的趋势,借助于最优化理论给出了趋势权重,同时考虑到近期数据影响大于远期数据,给出了时间占优权重,从而得到了综合权重的模糊时间序列预测方法。最后的数值实验结果表明,该方法比传统的模糊时间序列方法具有更高的预测精度。