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为了更好地处理水库兴利调度评价中的不确定性信息以及避免决策过程的主观偏好性,提出了基于结构熵权、灰色关联和D-S证据理论相结合的水库兴利调度综合评价方法。该方法以"结构熵权法"确定各评价指标的权重,利用灰色综合关联法计算各指标的不确信度从而构建Mass函数矩阵,在此基础上通过D-S证据理论对Mass函数进行合成得到信度函数的量化结果。实例表明采用灰色关联与D-S证据理论相结合能够最大程度地消除评价对象内在的不确定性,得到的评价结果更加合理有效。更多还原 相似文献
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基于IPSec VPN的Intranet组安全模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章针对实际需求提出了一种在Intranet上可行的VPN简化组安全模型。该集中分层模型特别解决了组管理、策略管理、IKE通信效率和策略冲突问题。 相似文献
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为研究贯入度对TBM盘形组合滚刀顺次回转切削性能的影响,该文以Drucker-Prager塑性准则、岩石力学和滚刀破岩机理为基础,运用ABAQUS建立刀间距为60 mm的17 in盘形组合滚刀模型,分析不同贯入度下TBM盘形组合滚刀顺次回转破岩的复杂非线性动态响应过程。结果:刀间距一定,组合滚刀顺次回转切削存在一个临界贯入度使破岩区域相交,滚刀间岩石破碎程度最佳,比能耗最小,破岩效率最高;随着贯入度增加,组合滚刀所受三向力大致呈线性递增趋势;组合滚刀切削垂直力与滚动力之比约为4.5, TBM前进推动力约为刀盘旋转扭转力的4.5倍为宜,即需要控制TBM推进速度与刀盘转动速度合适比例关系。 相似文献
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为解决锂离子电池最优充电中电流设定的关键问题,提出蚁群算法(ACO)优化回归型支持向量机(SVR)核心参数,并将蚁群优化的回归型支持向量机(ACO-SVR)用于最优充电电流的预测。SVR核心参数[C]和[g]以节点值的形式在蚁群系统中体现,以交叉验证意义下误差作为目标函数更新节点信息素浓度,经过有限次迭代得到最优[C]和[g]值,使SVR性能最优。根据锂离子电池实测充电数据建立了ACO-SVR最优充电电流模型,结果表明ACO-SVR模型具有较少的寻优时间和较好的预测精度,通过理论分析和实验数据验证了该方法具有一定的实用性和有效性。 相似文献
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阻挡杂质带(BIB)探测器是当前远红外天文探测领域的主流探测器。通过近表面加工技术成功制备出了高性能的Ge:B BIB探测器,响应波数范围从50 cm-1到400 cm-1。在3.5 K温度和30 mV工作电压下,器件在峰值响应84.9 cm-1处的响应率达到21.46 A·W-1,探测率达到4.34×1014cm·Hz1/2·W-1。研究了BIB探测器中界面势垒对响应光谱的影响。提出了一种新的激发模式—电极区内的载流子可以通过光激发的方式越过势垒。此外,还发现了一种增强BIB探测器在小波数处相对响应强度的方法。 相似文献
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针对低压配电系统TN-C-S接线方式下,传统剩余电流保护装置存在灵敏度低、监测盲区范围大等问题,提出一种基于Hausdorff距离的漏电流故障监测方法.依托低压配电自动化系统,采用边缘计算的智能分布式代理模式实现漏电流监测.通过分析变压器出口至分支线间发生单相接地引起的漏电流故障时,故障点两侧剩余电流波形差异度特征,引入Hausdorff距离算法,其距离值表征相邻终端间剩余电流的差异程度,利用故障统一判据确定故障所在区段,其识别能力不受多种原因造成的下游正常剩余电流影响,并提高了监测灵敏度.仿真试验验证了该保护方案的正确性. 相似文献
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针对柴油机气门故障的诊断样本少和非线性数据特征等问题,文中提出了一种基于学刁向量量化(LVQ,LearningVectorquantization)神经网络集成的柴油机故障诊断方法,该方法通过使飘LVQ神经两络作为基础学习器.采用Bagging算法对LVQ神经网络分类器进行相对多数投票集成,并用LVQ神经网络.LVQ神经网络集成.BP神经网络和RBF神经网络等方法对柴油机气门故障诊断.对评价结果进行了分析和比较,LVQ神经网络集成对柴油机气门故障诊断的正确率高于其他神经网络,神经网络集成的柴油机气门故障诊断精度高于单个神经网络的精度. 相似文献
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对排砂管线现场布局和工作特性的调研发现,旋转控制头和接地管线之间管段受冲蚀最为严重,失效破坏比例和风险最高。以该易损段为研究对象,应用CFD方法及Fluent软件,建立较为准确的冲蚀模型,研究冲蚀发生机制及位置,探讨管线冲蚀特点。结果表明:排砂管线入口第一个接头受冲蚀最为严重,同一工况下落地处接头冲蚀略微降低;随着注气量增加,各处冲蚀磨损程度也加大; T形接头抗冲蚀能力优于弯接头,但岩屑颗粒在T形接头封闭端易堆积,若不及时清理会失去一定的抗冲蚀能力。为尽可能降低冲蚀对排砂管线的影响,在满足正常生产要求的前提下,可采用适当降低注气量的措施。 相似文献