某电厂主变保护PT断线报警分析

针对一起厂内主变保护PT断线报警故障,根据保护逻辑图及录波信息,利用系统等效模型分析500 kV系统发生两相接地故障时,3台主变低压侧负序电压大小差异及报警情况不一致的原因,得出厂用电保护定值整定时应充分考虑系统故障对其影响的结论.     

基于词分布式表征的汉语框架排歧模型

框架排歧是根据句子中目标词的上下文语境,从框架库中为该目标词自动选择一个合适的框架。该任务在一定程度上解决了动词中一词多义的现象。该文基于词语及句子的分布式表征,提出了基于距离和基于词语相似度矩阵的框架排歧模型。与传统方法相比,该模型有效避免了人工选择特征,克服了特征空间维度过高、特征之间没有关联性等缺点,使框架排歧的准确率达到65.71%。并与当前最好的模型,进行显著性和一致性检验,进一步验证了词分布式表征对框架排歧任务的有效性。     

一种应用于硅基OLED微显示驱动芯片的负压DC-DC变换器的设计

设计了一款应用于硅基OLED微显示驱动芯片的Cuk型DC-DC变换器,用于给硅基OLED的公共阴极提供负电压,输出电压范围为0~-4V,可以实现动态可调。Cuk变换器采用单周期和III型补偿的混合控制方式,使电路获得了良好的抗输入扰动性和负载调整率。该变换器使用0.35μm CMOS工艺模型进行设计,工作在2 MHz开关频率。仿真结果显示,在150mA负载跳变时,瞬态恢复时间为24μs,过冲电压为33.47 mV,同时负载调整率为0.003 mV/mA,输出电压的纹波小于5mV。     

模袋混凝土施工技术简介

通过模袋砼的施工实例，介绍模袋砼的施工方法和工艺参数，以及对施工质量的控制措施。     

基于DNN的汉语框架识别研究

框架识别是语义角色标注的基本任务,它是根据目标词激起的语义场景,为其分配一个合适的语义框架。目前框架识别的研究主要是基于统计机器学习方法,把它看作多分类问题,框架识别的性能主要依赖于人工选择的特征。然而,人工选择特征的有效性和完备性无法保证。深度神经网络自动学习特征的能力,为我们提供了新思路。该文探索了利用深度神经网络自动学习目标词上下文特征,建立了一种新的通用的框架识别模型,在汉语框架网和《人民日报》2003年3月新闻语料上分别取得了79.64%和78.58%的准确率,实验证明该模型具有较好的泛化能力。     

我国制麦工业的展望

本文首先对我国制麦工业的发展历程作了简要回顾，然后对我国制麦工业中存在的一些具体问题：关麦的培育、生产和供应，生产工艺、生产设备的发展和应用，管理水平的完善和提高等作了详尽的分析和阐述。     

基于互联网与统计分析的课程教学实践

阐述网络教学的设计与实践,网络教学的评价,包括面向案例课程的教学模式构建,设计了网络教学模块,包括用户管理系统、教学内容系统、案例库系统、师生交流系统、教学效果反馈系统。     

气动齿状软体驱动器动力学建模与仿真分析EI北大核心CSCD

针对发生面内弯曲、超弹性材料气动齿状软体驱动器,从非线性本构关系出发,考虑几何非线性,基于绝对节点坐标法(absolute nodal coordinate formulation,ANCF)建立二维多梁结构的动力学模型。考虑多点接触,采用罚函数法对相邻气腔之间的软接触问题建模,避免相邻气腔之间的互相穿透,并能准确模拟相邻气腔从不接触到充分接触的变拓扑过程;相比于ANCF实体单元模型,二维梁模型计算规模小,更加高效。通过气动弯曲试验和ABAQUS仿真,验证理论模型的计算精度;在此基础上研究重力对软体驱动器构型的影响,分析充气速率和最终加载气压值对其动力学响应的影响。     

ARA微胶囊粉末稳定性及不良气味物质研究

本文运用60℃加速方法研究了经过微胶囊化处理的ARA粉剂的稳定性问题,并利用顶空气相色谱-质谱法对ARA粉剂中的不良气味物质进行分析,确认出24种组分。用峰面积归一化法测定,其质量分数占总挥发性组分峰面积的97.56%。主要成分为:己醛(70.21%)、戊醇(8.06%)、1-辛烯-3-醇(5.23%)、2-戊基-呋喃(3.71%)、2-辛烯醛(2.39%)、2-庚烯醛(2.18%)、2-庚酮(1.59%)和正庚醛(1.00%)。根据气味分析确认己醛为不良气味特征物质,开发了一种简单、便捷的检测己醛含量的顶空-气相色谱法。该方法通过检测ARA微胶囊粉末的己醛含量来评判产品是否变质,是一种较好的评价ARA微胶囊粉末稳定性的检测方法。     

全浇注母线在AP1000核电厂中应用的可行性分析

本文介绍共箱母线存在的问题,分析全浇注母线的结构优势,对比两种母线的优劣,从而论证在AP1000核电厂中,全浇注母线替代共箱母线的可行性。