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电力大用户最大需量控制是降低电网峰值负荷、节约用户电费成本的重要技术手段.面向强波动性和冲击性工业电能需量控制,研究了超短期需量负荷的多步预测问题.基于集成经验模态分解(EE-MD)方法,通过二次分解有效分离时间序列中不同频率的信号,采用长短期记忆网络(LSTM)对各信号子序列进行独立预测,最后组合预测结果.实验结果表明,本方法能很好的预测工业需量负荷变化,M A PE/MAE/NRMSE精度指标基本控制在2% 以内,明显优于多种现行主流时序预测模型和最新文献方法,且消除了多步预测的传递误差,预测模型精度和稳定性满足需量控制要求. 相似文献
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为更加深入研究不同竖向荷载作用下大直径嵌岩灌注桩的承载特性与荷载传递规律,以印尼地区某工程为依托,对3根直径为800 mm的嵌岩灌注桩进行单桩竖向抗压静载试验与桩身应力测试。试验结果表明:3根试桩的Q-s曲线均为缓变型,沉降量均不超过17 mm,回弹率较大,介于54.8%~70.9%之间,残余沉降较小,承载力较高,均满足设计要求。桩身轴力随桩顶荷载的增加逐渐增大,随深度逐渐递减;桩侧摩阻力的发挥具有异步性,随着荷载的增大,桩侧摩阻力逐渐发挥,在嵌岩段桩侧摩阻力最大,但仍未充分发挥;桩端阻力随桩顶荷载的增加近似呈线性增大,在最大荷载作用下,桩端阻力占比约55%,表现出摩擦端承桩的特性。研究结果对国内桩基规范的完善以及当地桩基规范的制订具有较重要的意义。 相似文献
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斜桩在承受水平荷载的同时,往往会受到上拔荷载的作用。为研究上拔荷载对斜桩水平承载性状的影响,开展了10根直、斜桩的室内模型试验,研究上拔荷载对斜桩桩顶水平位移和水平承载力的影响,对比了直桩与斜桩桩身弯矩和剪力的差异,并分析了上拔荷载对正、负斜桩桩身内力及桩侧摩阻力的影响规律。模型试验结果表明:上拔荷载从直桩水平极限承载力的12.5%增大到75%时,正斜桩水平承载力比增大21%,负斜桩水平承载力比减小25%。上拔荷载的存在会使正、负斜桩桩身轴力均增大,且上拔荷载越大,桩身轴力越大。上拔荷载能减小正斜桩桩身弯矩和剪力,使其抵抗弯矩和剪力的能力得到提高,而增大负斜桩桩身弯矩和剪力,使其抵抗弯矩和剪力的能力被削弱;不论正斜桩还是负斜桩,其上部区段桩身侧表面均出现了方向向上的摩阻力,而下部区段桩身侧表面均为方向向下的摩阻力,随着上拔荷载的增大,斜桩桩身侧摩阻力逐渐增大。 相似文献
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预应力筋的优化布置是大内跨小边跨的多跨预应力混凝土框架结构合理设计计算的关键.为满足控制截面承载力最大的需要,以往常将大跨所需预应力筋布置为连续曲线,并按水平直线延伸通过其相邻的两小跨,按这种布置方式仅使大跨内产生竖向向上的预应力等效荷载,可较好平衡大跨的竖向外荷载;而若将大跨及相邻的两小跨统一考虑,预应力筋按连续曲线布置,张拉产生的预应力等效荷载不但可有效平衡大跨的竖向外荷载而且也可平衡小跨的竖向外荷载,可以使荷载平衡得到优化实现.以一典型工程为例,分析了在相同条件下两种预应力筋布置过程中张拉引起的综合弯矩、主弯矩和次弯矩的分布和量值上差异,比较了两类布筋形式对正截面承载力计算结果的影响,验证了对大内跨小边跨框架结构统一考虑后整体上按三段连续正反抛物线预应力筋布置的合理性. 相似文献
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异构云数据中心各类服务器的控制成本和性能上的差异将影响其运维管理成本及QoS博弈平衡关系,针对任务序列强度具有的时效性,提出了任务序列强度感知的大规模任务调度模型。依据当前到达数据中心的任务序列的强度以及集群中服务器的当前状态,在任务调度中强调节约服务器运维管理成本和各服务器负载均衡的基础上实现优化数据中心对任务序列处理的平均响应时间和系统的吞吐量。通过对实验结果的分析,验证了集群服务器控制模型在任务调度中的可信度大于95%,同时通过与当前应用广且具代表性的算法——最短任务优先,公平分发机制进行比较分析,其效果是三者中最好的,也验证了模型的有效性和可行性。 相似文献
97.
针对海上浮式装置力学分析中选用不同截止频率阈值得到重构的冲击载荷对结构响应结果有较大影响的问题,采用变分模态分解(Variable Mode Decomposition, VMD)方法得到冲击载荷各本征模态函数、对应频谱的特征频率和最大加速度幅值。选取不同的截止因数,重构得到不同的冲击载荷。数值仿真结果表明:当截止因数为0.01时,重构的冲击载荷动力学响应与原始冲击载荷动力学响应基本保持一致;在保证足够的安全裕度的前提下,当截止因数选0.20时,可获得更低的截止频率。 相似文献
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对程星磊等提出的总应力形式增量弹塑性本构模型进行二次开发,以模拟复杂应力状态下软黏土的响应。通过Newton-Raphson算法,对材料非线性问题进行迭代求解;针对本构模型中应力反向等一系列关键性问题,应用欧拉切线算法编写了有限元程序,并结合子增量方法提高了计算精度。预测了软黏土在轴对称应力状态下的响应,得到了应力应变关系曲线,将其与单元预测结果进行比较,二者趋于一致,从而验证了有限元程序编写的合理性。利用该程序模拟三轴不固结不排水试验,模拟结果与试验吻合良好,表明该本构模型有限元程序可以反映轴对称应力状态下软黏土的不排水应力应变特性,可应用于更加复杂边值问题的模拟计算。 相似文献
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Cloud computing is an emerging technology in which information technology resources are virtualized to users in a set of computing resources on a pay‐per‐use basis. It is seen as an effective infrastructure for high performance applications. Divisible load applications occur in many scientific and engineering applications. However, dividing an application and deploying it in a cloud computing environment face challenges to obtain an optimal performance due to the overheads introduced by the cloud virtualization and the supporting cloud middleware. Therefore, we provide results of series of extensive experiments in scheduling divisible load application in a Cloud environment to decrease the overall application execution time considering the cloud networking and computing capacities presented to the application's user. We experiment with real applications within the Amazon cloud computing environment. Our extensive experiments analyze the reasons of the discrepancies between a theoretical model and the reality and propose adequate solutions. These discrepancies are due to three factors: the network behavior, the application behavior and the cloud computing virtualization. Our results show that applying the algorithm result in a maximum ratio of 1.41 of the measured normalized makespan versus the ideal makespan for application in which the communication to computation ratio is big. They show that the algorithm is effective for those applications in a heterogeneous setting reaching a ratio of 1.28 for large data sets. For application following the ensemble clustering model in which the computation to communication ratio is big and variable, we obtained a maximum ratio of 4.7 for large data set and a ratio of 2.11 for small data set. Applying the algorithm also results in an important speedup. These results are revealing for the type of applications we consider under experiments. The experiments also reveal the impact of the choice of the platforms provided by Amazon on the performance of the applications under study. Considering the emergence of cloud computing for high performance applications, the results in this paper can be widely adopted by cloud computing developers. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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