基于可拓设计的驾驶人多模态情绪感知装置研究

为科学决策和评价驾驶人情绪感知装置的最优化多模态组合方案, 本文基于可拓设计多功能产品创造法, 利用基元理论中的发散分析法分析了情绪感知装置的检测功能, 建立了类物元,并生成具体产品物元模型。分析了单一检测装置包含的3种安装位置间的重组关系, 拓展出一系列重组方案, 再利用优度评价法对其进行筛选。 最终确定了一种有效的多模态驾驶人情绪感知装置的组合方案。     

浅析科技英语中词义的汉译

通过实例阐述了在进行科技英语的汉译时,只有根据原文的专业、行业、技术内容、词的本义和可能的引伸义,结合词的上下文语境,才能准确、恰当地确定英语词义的汉译。文章指出明白通畅、浅显易懂、准确的词义是科技英语汉译成功的基础。     

管无芯弯曲中塑性变形规律的研究

通过大量管材弯曲试验,分析了沿弯曲线的切向和管壁厚方向的应力应变状态,给出弯管内、外侧管壁厚变化量和切向应变的近似计算公式。在后续试验的基础上,逐步将修正公式适用于实际生产。同时,为管材弯曲成形机理研究作了相应的基础准备工作。     

基于时间序列模式表示的异常检测算法*

提出了一种基于时间序列的模式表示提取时间序列异常值的异常检测算法(PREOV).时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能,并且具有一定的除噪能力.在时间序列模式表示的基础上提取异常值,可以大大提高算法的效率和准确性,达到事半功倍的效果.在本算法中,还使用了一定的剪枝策略,使得算法的时间复杂度进一步降低.该算法计算简单、实现方便、无须训练,可以支持时间序列的动态增长.     

冠脉造影图像血管增强及减影的优化方法

针对于传统X射线冠状动脉造影序列图像的血管的减影包含严重伪影以及减影结果不完整等问题,提出了冠脉造影图像血管增强以及减影优化的方法。基于冠脉造影序列图像的时空特性,将相同时相的图像匹配进行减影,得到初步减影结果。针对初步减影部分缺失,对有导管遮挡没有被识别的单根血管进行二次增强处理。增强方法为:运用区域生长确定被导管遮挡的血管部分,以此部分为基础按规定模板扩展,形成覆盖导管区域,区分血管和导管,改变两部分的灰度值,增大对比度。最后采用灰度线性变换、中值滤波等步骤,得到优化的冠脉血管减影。实验表明,本减影及优化方法可以从冠脉造影序列图中提取较为完整清晰的冠脉血管并且具有很好的可控性和鲁棒性。     

基于区块链的分布式光伏就地消纳交易模式研究

目前配电网中分布式光伏发电渗透率越来越高,利用区块链技术的去中心化、难篡改等特点,有助于分布式发电就地或就近消纳,提高配电网运行的经济性。提出了一种基于区块链的光伏就地消纳交易模式,建立了光伏发电用户和分布式光伏聚合商的效益函数,运用Stackelberg博弈模型确定内部电价,通过边缘计算制定最优用电计划,设计了基于信誉值的就地消纳交易机制,对就地消纳程度低的用户进行惩罚,鼓励用户通过可时移负荷消纳光伏出力。配电网仿真结果表明,在采用区块链的交易模式下,配电网的就地消纳情况得到改善,用户的综合效益得到提升。     

基于恢复价值动态评估的配电网恢复控制决策

配电网停电后,停电场景、恢复进程和应急情况下的负荷职能等均会影响负荷恢复供电的紧急程度,通常根据待恢复对象自身的恢复价值静态设置其重要等级或重要度,这制约了有限恢复资源的精细化管理.为此,考虑冷负荷启动特性与负荷间职能耦合关系对负荷单位恢复价值的影响,考虑间歇性电源出力的可控性对电源恢复价值的影响,结合母线恢复为周边其他待恢复对象带来的潜在恢复价值,同时计及系统供电缺额、恢复代价和恢复操作的不确定性,提出了综合恢复收益、代价和风险的负荷及电源母线恢复价值动态评估方法.以此为基础,建立了配电网供电恢复多进程优化模型及分区并行恢复决策方法.最后,通过仿真分析验证了所提策略能够有效提高恢复资源的利用率.     

粉煤灰高附加值利用研究进展

粉煤灰是火电厂燃煤过程中产生的固体残渣, 其成分复杂, 具有毒性, 若处理不当会对环境造成危害。因此, 粉煤灰的高附加值利用迫在眉睫。然而, 粉煤灰的品质是制约其高附加值利用的主要因素。目前, 中国粉煤灰品质参差不齐, 缺少完善的品质评价体系, 由此造成粉煤灰利用领域的局限性。针对上述问题, 首先分析了中国粉煤灰的资源化特性, 总结了粉煤灰的品质评价方法, 并重点阐述了适用于粉煤灰高附加值利用的品质评价方法;其次, 详细介绍了粉煤灰高附加值利用技术（高附加值提取技术、高附加值材料制备技术）;最后, 对粉煤灰高附加值利用的发展趋势做出了展望。     

基于改进LMD和能量相对熵的主动配电网故障定位方法

针对配电网发生单相接地故障且分布式电源（distributed generations, DGs）大量接入后,配电网结构和运行方式复杂多变、故障后电气量不明显、故障特征弱等特点,提出一种基于改进局部均值分解（improved local mean decomposition, ILMD）和能量相对熵的主动配电网故障定位方法。首先,利用镜像延拓将信号在两端延拓,消除LMD存在的端点效应,同时,在信号中加入自适应噪声,克服LMD存在的模态混叠问题,对各区段暂态零序电流进行ILMD分解;然后对分解后所有乘积函数（product function, PF）的能量相对熵进行计算,所有PF分量的相对能量熵之和即为区段间的相对能量熵,通过所设置的定位判据,对故障区段进行判断。仿真结果表明,所提算法在10 kV小电流接地系统和改进的IEEE33节点系统中,在不同的仿真条件下故障定位结果准确率高,验证了所提方法的准确性。     

基于随机奇异值分解的局部放电脉冲提取及去噪技术

针对低信噪比下局部放电信号易漏检与传统奇异值分解算法在进行局放脉冲提取时计算量大的问题,提出一种基于随机奇异值分解的局部放电脉冲提取及去噪方法。该方法能有效提取局放脉冲及去除白噪声,且相较于传统SVD脉冲提取计算所需时间更短,更具工程实用价值。首先,利用滑动短时数据窗截取原始局放信号片段,采用随机奇异值分解法计算最大奇异值,并与全局最优奇异值阈值进行比较,确定脉冲信号的起止点;然后,利用奇异值分解法结合局部最优奇异值阈值,去除提取信号的白噪声。通过对典型局放模拟脉冲进行实验,验证了该算法在脉冲提取时的执行效率优越性。在工频电压下对实验室模拟电缆缺陷进行局放测试,分别采用所提方法、离散小波变换及自适应双阈值方法进行对比性实验,结果表明,所提方法局放信号漏检率低,去噪效果好。