基于word2vec的配电网恶意控制指令检测算法

现有的配电网恶意控制指令检测方法基于电力系统运行规则,但规则维护困难、规则匹配耗时较长。根据配电网上行测量信息和下行控制指令之间存在的上下文一致性关系,提出基于word2vec的恶意控制指令检测算法。在配电网仿真平台模拟各类工况并获取标注数据集,结果表明,该算法能够取得100%的精确度和87.2%的召回率,具有较高的检测精度。     

核电站含硼废液中硼浓度测量方法对比研究

硼作为重要的中子吸收剂大量存在于核电站一回路中，因此在对核电站放射性废液的分析以及模拟研究中经常需要对不同硼浓度样品进行浓度测量。本文对比了4种常用的硼检测方法，分析了各自的优缺点。最终结果显示，国家标准姜黄素法仅适宜检测低浓度硼（＜1.2 mg/L）；甘露醇滴定法仅对高浓度硼（＞1 g/L）的测量有效；甲亚胺-H酸比色法适用硼浓度范围广，精确度高，但操作复杂，样品准备过程中需避光保存；利用电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-OES）测量溶液硼浓度操作简单快捷，适用硼浓度范围大，准确度和精密度能满足检测分析要求。      

DNAN及TNT基熔铸炸药综合性能比较

为了对比载体炸药2,4,6-三硝基甲苯(TNT)和2,4-二硝基苯甲醚(DNAN)、以及以它们为基的熔铸炸药的综合性能,系统研究了DNAN和TNT、以及DNAN/HMX(20/80)和TNT/HMX(25/75)熔铸炸药的流变、能量、安全、以及力学等性能。结果表明:载体炸药DNAN(6.87 m Pa·s)的粘度低于TNT(9.05 mPa·s),DNAN/HMX熔铸体系的极限固含量(约80%)高于TNT/HMX熔铸体系(约75%);DNAN/HMX(20/80)和TNT/HMX(25/75)熔铸炸药的爆速分别为8336 m·s~(-1)和8452 m·s~(-1),爆压分别为31.03 GPa和31.44 GPa;在1 K·min~(-1)的慢速烤燃条件下,DNAN/HMX(20/80)和TNT/HMX(25/75)熔铸炸药的响应等级分别为燃烧反应和爆炸反应;在4.51GPa的冲击波入射压力条件下,TNT/HMX(25/75)在8～12 mm内达到完全爆轰,而DNAN/HMX(20/80)在12 mm内未能达到完全爆轰;DNAN/HMX(20/80)的抗拉和抗压强度均大于TNT/HMX(25/75)。因此可以得出结论,在能量性能基本持平的情况下,DNAN/HMX(20/80)熔铸炸药的安全及力学性能优于TNT/HMX(25/75)熔铸炸药。     

月桂酸-棕榈酸/Al2O3复合定形相变材料的制备与热性能研究

采用溶胶-凝胶法,以异丙醇铝(AIP)为单一铝源,无水乙醇为溶剂,聚乙烯吡咯烷酮(PVP)为聚合物模板,并添加浓盐酸作为催化剂和胶溶剂,制备均一稳定的前驱体纺丝液,再结合静电纺丝与高温煅烧技术制备了Al_2O_3纤维毛毡,用其作为支撑材料吸附月桂酸-棕榈酸(LA-PA)二元脂肪酸低共熔物制备复合定形相变材料。利用红外光谱、X射线衍射、扫描电镜和BET比表面积分析仪等手段研究样品的表观形貌与晶型结构。结果表明:经吸附后制得的LA-PA/Al_2O_3复合定形相变材料具有良好的形貌结构。通过差示扫描量热仪、热导率及自组装热性能测试仪对制备的LA-PA/Al_2O_3复合定形相变材料的储热性能及热能储存/释放性能进行了研究。结果发现其具有适宜的相变温度和较好的相变焓值,拓宽了复合定形相变材料的应用范围。     

径向不耦合装药爆破效果的数值研究

为了研究径向不耦合条件下爆破效果的影响因素,利用AUTODYN-2D对比不耦合系数、不耦合介质、炸药种类对爆破效果的影响规律。结果表明,与耦合装药相比,径向不耦合装药条件下炮孔压力明显降低。对比水介质和空气介质下的爆破效果可知,水介质不耦合条件下,炸药爆炸能量的传递效率更高。炮孔压力与炸药种类密切相关,TNT产生的炮孔压力最大,但作用时间较短,而ANFO和乳化炸药的作用时间较长。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。