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针对大型梯级泵站运行特点,用调度周期内的机组启动次数衡量维修成本,建立以抽水电费最小和机组启动次数最少为优化目标,以调度周期内流量分配为决策变量的双目标优化调度模型,并基于Pareto最优解理论,开展混合粒子群求解算法研究,并将双目标优化调度模型应用于工程实际.研究表明,双目标优化调度能够反映抽水电费与机组维修费用之间的内在联系,即抽水电费最优解随着机组启动次数的增加,呈现出先减少后增大的趋势,但在某一范围内,随着机组启动次数的增加,抽水电费最优解变化幅度较小,系统最优调度方案在此区间内选择不仅能够有效地降低抽水电费,也能够避免维修成本的急剧增加,这为梯级泵站调度决策提供了有力的理论依据. 相似文献
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尿素泵为机动车尾气后处理系统的核心设备,泵体材料一般为铝型材,在铝型材生产过程中,受工艺等因素的影响会产生各种瑕疵,影响铝型材的质量。传统人工检测,质检的效率和准确率难以满足生产需要。本文将深度学习算法引入到缺陷检测中,结合迁移学习原理,使用小批量数据集,利用改进的YOLO模型进行训练,预测铝型材表面瑕疵。试验结果显示,尽管在小批量训练的条件下,验证集mAP值为87.43%,仍取得了98.2%的准确率,比拟人工检测的准确率,并可以快速、准确的定位缺陷部位。此技术有望革新现有质检流程,自动完成质检任务,保证产品的质量;另外,基于深度学习算法表面缺陷检测方法,鲁棒性好,具有一定的普适性,可以推广到相关的其他应用领域。 相似文献
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液力缓速装置作为商用车重要的辅助制动单元已在重型商用运输车上得到广泛的应用。它可有效避免传统制动系统使车辆在行驶中因频繁制动而出现制动鼓开裂报废,以及由于频繁急刹、重刹产生磨擦热导致烧瓦而引发重大交通事故。基于流体输送机械工作原理,从简化缓速器结构、提高加工工艺和优化缓速器功能3个方面出发对液力缓速器进行正向研究;同时运用CFD理论,通过CFX工具对新型液力缓速装置的内流场、压力分布、湍动能等进行仿真分析,模拟分析得出新型液力缓速器叶片径向倾角最优结构并搭建实验台架进行实验验证,仿真与试验结果证明了新液力缓速装置对商用车工作的有效性、结构设计与优化的正确性,给出了新型液力缓速器叶片径向倾角设计方法,为以后进一步优化设计提供了方向。 相似文献
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