微型精密零件图像测量清晰度算法的选择与综合评价算法

随着仪器、设备的日益小型化,微型精密零件应用日益广泛。由于常规测量手段的局限性,光学影像测量方法在微型精密零件测量中成为国内外竞相发展的技术。然而在图像采集过程中对图像清晰度的评价算法虽种类较多但各算法之间缺乏统一。本论文基于微型精密零件的成像测量方法,使用前人制作的图像测量仪,使用远心成像测量系统在不同工作距离处进行图像采集,然后使用相关算法进行清晰度评价,最后对所得数据进行主成分分析和因子分析,从8种图像清晰度评价算法计算出适用于课题使用的评价算法,并建立了综合清晰度评价模型。本文的数据处理模式能够对算法进行选择并解决不同算法间的协调问题。而且本文提出的数据挖掘算法能针对同一要求的不同评价值进行选择及综合,同时能大幅减少后续运算量。     

连续倒塌现象中结构动态响应特性的分析

局部破坏引起的动力响应是影响建筑物发生连续倒塌的重要因素。基于改变传力路径法建立了连续倒塌动力分析模型,对结构遭受局部破坏后的振动特性进行研究,并分析了失效时间及材料特性对结构动力响应的影响。分析结果表明,竖向固有振型是连续倒塌中动力响应的主要参与振型;失效时间越短,结构最大竖向位移及惯性力越大;且失效时间小于竖向固有振型对应的自振周期时,动力响应受失效时间的影响最为显著;较高的材料屈服强度可有效降低结构的竖向振动位移,但也会引发底层柱承受较大的竖向惯性力;强化模量的改变对结构动力效应的影响并不显著。     

规整填料单元内流场的三维LDV测量

引言 近二三十年,规整填料已广泛应用于反应、分离和混合等各类化工设备中,但对于规整填料内部流体流动规律的深入研究目前仍比较缺乏.以气液传质设备为例,规整填料塔内流体的流动分布会直接影响塔的传质性能,因此,国内外很多研究机构在这方面做了大量的研究,但绝大部分研究集中在宏观流动模型的建立及其实验验证方面[1-5].     

LaNiO3薄膜材料氧敏性能的研究

采用硝酸盐为原料,柠檬酸螯合剂的无机盐溶胶－凝胶（ISG）法合成LaNiO3系烯土复合氧化物陶瓷薄膜,并且对LaNiO3薄膜在高温还原气氛下的结构稳定性及氧敏进行了探讨,为了进一步提高薄膜的氧敏性能,对LaNiO3薄膜进行了贵金属Pt掺杂和Ce掺杂改性,制备的Pt/Ce/LaNiO3掺杂改性薄膜在较宽的温度范围内（300－800℃）,对氢气和氧气都具有较好的响应速度,并且对气氛循环变化的响应具有重复性和一定的抗老化能力。     

基于Kmeans-EMD与IWOA-Elman的碾压速度异常值检测与修正

碾压速度是评价压实质量的重要指标,但在监控过程中,碾压速度易受施工环境、定位漂移等干扰而出现异常检测值,影响压实质量的评价精度,但目前还缺乏对碾压速度异常值检测与修正的相关方法研究。为保障碾压速度的数据质量,结合碾压速度的时序变化特征,利用Kmeans算法初步定性检测异常值,弱化异常值对经验模态分解(EMD)结果的影响,并基于EMD实现对异常值的精细定量检测,提高异常值检测的精度;进而利用经混沌种群初始化、非线性收敛因子、自适应惯性权重与鲶鱼效应-黄金正弦改进的鲸鱼优化算法(IWOA)优化Elman神经网络,并构建碾压速度异常值修正模型,实现对碾压速度异常值的修正。将本文方法应用于西南某大型水电工程,结果表明：Kmeans算法与EMD的联合作用相比箱线图法可更高精度地检测碾压速度中的异常值;IWOA-Elman神经网络预测值与真实值的相关系数达到0.907 75,相比常规模型不仅可以更好地确保数据的完整性与可靠性,还可以为压实质量的高精度评价奠定良好的数据基础。     

基于熵权模糊综合评价模型的电力系统黑启动方案评估

电力系统黑启动方案的合理选择对系统快速恢复供电具有重要意义。提出了基于熵权模糊综合评价模型的电力系统黑启动方案评价方法,实现对黑启动方案的有效评估和排序。该方法采用了更为合理的熵权权重和专家偏好的结合方法,实现了数据信息的客观性与专家偏好主观性的良好结合;进而将黑启动评价指标合理模糊化,利用方案的模糊评价信息,通过模糊综合评价方法,实现了方案的相对优劣排序。该方法计算过程简单,没有特征值及复杂的优化计算等,也不存在无法通过某项限制性校验而导致方法失效的情况。针对天津电网的实际系统黑启动路径评估结果验证了所提方法的有效性。     

基于二级聚集式的端对端电力交易控制策略

为更好地实现端对端电力交易,提出了二级聚集式控制策略。该策略只需一个数据监测点和从监测点到产消者的单向通信就能够实现端对端电力交易。其中,第一级控制采用带约束的非线性优化,以最小化社区微电网电费为目标,第二级控制采用基于规则的实时控制策略。通过仿真算例验证了控制策略的有效性,并对比分析了在社区微电网中采用集中式和分布式蓄电池对电能损耗及电费的影响。     

利益相关者视角下监理工程师信用评价

传统信用评价方法多从单一建筑市场主体的视角对监理工程师进行信用评价,但监理工程师存在于众多利益相关者形成的社会网络中,且各利益相关者的偏好不同,这会使得在其不太关注的指标评价中出现知觉性偏差。针对此,考虑各利益相关者的偏好,引入模糊软集合理论对监理工程师信用进行模糊综合评价,此方法运用模糊软集合对利益相关者的评价值进行转化,并对其评价信息进行集结,得到监理工程师的最终信用评价值。算例分析表明该方法可以充分表达各利益相关者的偏好判断,更好地约束监理工程师诚信执业。     

基于极限学习机与改进K-means算法的入侵检测方法

入侵检测系统对于保障网络安全至关重要。针对传统的单一检测算法很难对不同种类的攻击都有很好检测效果的问题,提出一种结合极限学习机与改进K means算法的入侵检测方法。基于算法级联的方式,利用新型线性修正单元（PReLU）激活函数对极限学习机算法进行优化,采用设置距离阈值的方式,实现K means算法自动选择初始聚类中心与聚类簇数目的双重优化,设计了一种混合式入侵检测方法。采用NSL KDD数据集对所提出的入侵检测方法进行仿真实验,实验结果表明,与传统的BP神经网络、支持向量机与极限学习机算法相比,该方法有效地提高了检测效果,同时降低了误报率。