Fabrication and microwave absorption properties of magnetite nanoparticle–carbon nanotube–hollow carbon fiber composites

Absorbents with “tree-like” structures, which were composed of hollow porous carbon fibers (HPCFs) acting as “trunk” structures, carbon nanotubes (CNTs) as “branch” structures and magnetite (Fe₃O₄) nanoparticles playing the role of “fruit” structures were prepared by chemical vapor deposition technique and chemical reaction. Microwave reflection loss, permittivity and permeability of Fe₃O₄–CNTs–HPCFs composites were investigated in the frequency range of 2–18 GHz. It was proven that prepared absorbents possessed the excellent electromagnetic wave absorbing performances. The bandwidth with a reflection loss less than −15 dB covers a wide frequency range from 10.2 to 18 GHz with the thickness of 1.5–3.0 mm, and the minimum reflection loss is −50.9 dB at 14.03 GHz with a 2.5 mm thick sample layer. Microwave absorbing mechanism of the Fe₃O₄–CNTs–HPCFs composites is concluded as dielectric polarization and the synergetic interactions exist between Fe₃O₄ and CNTs–HPCFs.     

概率表示的二进制粒子群算法在组卷中的应用

在组卷优化问题的研究中,组卷受到多约束条件的限制。为提高在线考试系统中试卷的质量,提出采用概率表示的二进制粒子群优化算法(BPSO)的智能组卷策略,采用粒子群优化算法有效克服遗传算法的局部搜索能力差,以及导致"早熟"和收敛速度不理想等缺陷。在标准粒子群算法基础上,利用贝叶斯公式对粒子群算法进行改进,克服人为因素对算法收敛速度的影响,同时算法的时间性能和空间性能得到进一步提升。通过仿真证明改进算法是一种切实可行的组卷策略。     

电站锅炉过热器的集总参数动态建模与仿真

研究锅炉过热器优化控制问题,针对传统过热器模型无法对大扰动工况进行高精度仿真的问题,给出了一个电站锅炉过热器的集总参数动态模型。模型描述了过热器压力-流量及焓-温通道的动态过程,并且充分考虑了两个通道间的耦合效应;在焓-温通道建模时,采用了多段集总参数建模的方法,从而更好地反映了过热器温度的分布参数特性。以某600MW控制循环锅炉末级过热器为对象,对减温水流量、过热器入口蒸汽焓值和吸热量扰动下该模型的动态响应进行了仿真。仿真结果表明,模型动态响应合理、精度较高,可以满足控制系统优化性能的要求。     

多元QoS约束下电力通信无线资源分配的边缘代理调度方法

为满足不同配电通信业务的服务质量要求,BS需要在时变网络条件下实时优化无线资源。提出一种基于级联深度网络的接入网无线资源边缘代理调度方法,将时频资源和发射功率分配给延迟耐受度不同的业务。核心网采用网元功能与专用硬件设备解耦的软切片方法,在保证负荷在规定时长内可靠切除的同时,提高了核心网服务器对不同业务的时空间复用能力。仿真结果表明,多业务并列运行时RTU与协控子站间的接入时延与TD-LTE专网相比降低40.76%,相邻第一第二信道间的功率泄露比均高于45 dB,满足毫秒级负荷切除业务分路整组动作时延和通信可靠性的要求。     

考虑电动汽车停泊概率的配电网接纳电动汽车能力评估方法

针对规模化电动汽车无序充电易导致配电网电压及潮流越限,需要定量评估配电网接纳电动汽车的能力问题,提出考虑电动汽车停泊概率的配电网接纳能力评估方法。首先在充电负荷建模环节增加考虑电动汽车停泊概率的影响,采用二阶段方法确定充电负荷所在节点;其次对基础负荷的季节特性进行建模,以研究由此导致的配电网接纳能力季节差异;建立了考虑静态安全约束的接纳能力评估模型,采用机会约束消除充电负荷预测偏差对评估准确度的影响。最后通过算例验证了所提评估方法的有效性。     

基于机器学习的网络拥塞控制研究

拥塞控制是网络研究的经典课题,可以避免网络因拥塞而性能下降。其在互联网的发展中扮演着重要的角色。近年来,随着机器学习、深度学习和强化学习的兴起,给拥塞控制提供了新的思路。对网络拥塞控制的机制进行了详细分析,阐述了国内外对于该领域的研究现状及进展,将有代表性的解决方案分为基于规则的解决方案、基于路由反馈的解决方案和智能解决方案3类,并详细分析了各方案的原理及优缺点。     

基于INS定位和WIFI指纹定位技术的无人机室内定位方法研究

针对无人机室内定位问题,提出了一种基于惯性导航系统（INS）和WIFI指纹定位技术的四旋翼无人机的室内定位方法。该方法首先利用WIFI模块测量的信号接收强度信息,根据WIFI指纹定位原理求出该定位时刻下的无人机位置;同时,利用惯性传感器信息计算出INS定位下的无人机位置,结合两种定位结果得出更为精确的位置。最后,通过实验验证了INS定位和WIFI指纹定位相结合的无人机室内定位方法的有效性,且该方法较两种单独定位方法的定位精度更高。     

基于MODWT和BP神经网络的微电网故障诊断方法

近年来,随着微电网技术的持续发展,电力用户对其供电可靠性的要求也不断提高,因此微电网故障诊断研究也变得越来越重要。提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)和反向传播(BP)神经网络的微电网故障诊断新方法,并通过仿真与算例进行了验证。结果表明:该方法能快速、准确地识别出故障类型,且不受故障初始相位角和过渡电阻等因素的影响;与现有的基于离散小波变换和反向传播神经网络的诊断方法相比所提出的方法可以提供更好的故障分类精度。     

5G无线通信基站共享电力杆塔的应用研究

将5G无线通信基站安装在电力线杆塔上,可以通过电力线路杆塔共享促进5G网络建设,实现电力企业和通信公司的互利共赢。重点讨论了5G基站的新架构,分析了把基站应用到电力杆塔上应考虑的供电、接地、安装等问题,并给出了相应的解决方案。     

基于多任务卷积神经网络的虹膜图像质量评估方法

为了自动、准确、高效地评估采集图像的质量,设计了一个名为MTIQA的卷积神经网络。该网络能够输出与主观评价指标保持较高一致性的客观评估结果。MTIQA采用多任务学习策略,包含网络训练质量评估和失真类型分类两个任务,将两个任务的损失融合并构成新的损失函数。为了评估算法所得到的客观指标的可靠性,建立了名为SIR2019的单眼虹膜质量评估数据集,并召集志愿者进行主观实验以得到主观评价指标。在SIR2019和CASIA-Iris-Distance-Lamp数据集上的实验结果表明,该网络在虹膜图像质量评估上具有较好的可行性、准确性和鲁棒性。