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1.
茅坪溪水建筑物是三峡水利枢纽茅坪溪防护工程的组成部分,为永久四级建筑物,担负着将茅坪溪溪水改道的任务,在该工程外部环境不完备,施工条件困难的情况下,通过业主,设计,施工,监理各方的共同努力和奋力拼搏,工程按期投入运行,为三峡一期基坑按期抽水及三峡工程的开发挥了重要作用,茅坪溪工程泄水建筑物监理控制的主要方面包括工程进度,施工质量和合同支付。 相似文献
2.
本文采用相似模拟试验与现场试验相结合的方法,验证了支架壁后充填的参数,阐述了支架壁后充填的机理。试验结果表明,支架壁后充填既能改善支架受力状态,成倍提高支架的承载能力,又能提高围岩的抗压强度,大大抑制围岩的变形。支架壁后充填工艺及技术具有广泛的推广应用价值。 相似文献
3.
本文以2013年全国大学生电子设计竞赛A题为依据,设计的单相AC-DC变换电路32位的STM32f103作为主控制器,主电路由220V市电经过自耦变压器,隔离变压器降至20-30V交流电,后接全桥整流电路,使电路稳定输出36V直流电,主电路通过硬件电流电压PI闭环控制,双环控制来调节输入的电流和输出电压,输入的交流电压和交流电流通过互感器采到单片机内,程序通过改变产生的正弦波的相位来改变功率因数,从而达到功率因数可调的目的,使设计的电路能包含题目中要求的所有部分,并通过优化而达到题目的要求,在主电路中加入继电器,控制继电器断开从而实现过流保护的功能。 相似文献
4.
空间自适应正则化超分辨率图像重建 总被引:1,自引:0,他引:1
超分辨率图像重建是一个病态问题,在重建过程中需要正则化处理,而正则化重建会引入正则化误差及重建过程中由于病态性而引入的噪声放大误差,且这两类误差均和图像的空间局部特性有关.提出根据图像的局部空间统计特性自适应控制超分辨率图像正则化重建算法,采用图像局部统计方差来区分图像棱边区域及平滑区域,在图像的棱边区域加强图像的约束重建,而在图像的平滑区域加强正则化.实验表明该算法能有效地减小重建误差,算法的信噪比得益优于传统的正则化重建算法及总变分模型重建算法,并且对正则化参数的选择具有一定的鲁棒性. 相似文献
5.
针对短期光伏发电功率预测输入特征数据冗余,抗干扰能力差,预测精度受限等问题,提出了基于特征因素选取的IVMD-GLSSVM短期光伏出力预测模型。首先利用GRA-KCC对影响特征因素进行分析,提取影响光伏发电功率的极相关特征因素,随后采用IVMD对光伏发电数据进行分解,降低数据非线性和波动性对预测精度的影响。然后将各模态分量分别输入GLSSVM预测模型进行预测,求得的各子序列预测结果叠加即为最终预测结果。最后在 MATLAB中对该预测模型及其他模型进行算例验证和误差分析,结果表明采用所提预测模型抗干扰能力强,预测精度高。 相似文献
6.
7.
设计了一种嵌入式的MPEG-2图像压缩编码系统。该系统在远端将摄录的图像实时地硬件压缩编码,然后通过MPC860T通信处理器构成的网络平台将编码后的码流通过以太网传送给视频服务器,视频服务器将网络上接收到的图像进行实时回放、存储。图像压缩使用Fujitsu的单片MPEG-2压缩编码芯片。该系统安装方便,网络配置简单灵活,具有较广阔的市场前景。 相似文献
8.
为提高光伏发电系统功率超短期预测的准确性,提出一种基于EEMD-LSTM的光伏电站超短期预测模型。该模型选取某50 MW光伏电站2017年功率数据作为样本,根据天气因素分类指标将天气情况分为非突变天气和突变天气两大类,利用EEMD将分类天气的历史功率数据分解为IMF1~IMF5和剩余分量,计算各个分量与原始数据之间的相关性并将强相关的分量送入LSTM神经网络,叠加各子分量结果得到最终的光伏功率预测结果,同步搭建BP、SVM、KNN和LSTM模型与所提模型进行误差对比。结果表明:天气因素对光伏输出功率有较大影响;单一模型对功率波动较大的突变天气进行预测时会产生较大误差;功率数据经过EEMD分解,可充分提取细节特征,使得EEMD-LSTM耦合模型较LSTM模型在eRMSE、eMAPE、eTIC上分别提升21.23%、11.92%、25.67%。所提模型可有效提高光伏功率超短期预测的准确度,满足光伏发电系统超短期预测的要求。 相似文献
9.
通过武汉大学后勤保障部维修工程管理信息系统的建立,实现学校维修工程数据的共享和数据的集中管理,对相关数据能够做到及时查询、审核,减轻管理人员负担,提高工作效率和数据统计、汇总质量,管理信息系统还提供用户权限管理、数据备份、恢复和转换等,保证系统的安全以及数据的安全、正确。 相似文献
10.