半潜式平台整体结构设计的波浪载荷研究

在深入研究设计波方法的基础上,提出了适合于半潜式平台整体结构设计的确定性设计波法、随机性设计波法和长期预报设计波法,并结合DNV规范提出的6个特征载荷工况给出了半潜式平台整体结构设计的波浪载荷具体计算方法及流程。以实际半潜式平台为例,根据其作业海域,将3种设计波方法应用于波浪载荷计算,并进行了对比分析。结果表明,本文提出的方法可为半潜式平台的波浪载荷计算提供参考,对半潜式平台的整体结构设计具有一定的指导意义。     

一种改进的合成流量法及其在水文预报中的应用

合成流量法对下游站流量作出预报的关键是确定各上游站流量到达下游站的时间。在实际中常采用平均传播时间,然而不同水情下真实传播时间与平均传播时间存在一定的差距,影响预报精度。对此,提出时间窗口概念,以平均传播时间为中心,向前、后各开一个时间窗口,用上游各站时间窗口内流量的线性组合表示其到达下游站的流量,以提高模型对不同水情的适应能力和预报精度。以三峡水库2009~2015年流量数据率定参数,以2016~2018年流量数据作为预报对象,试验结果表明时间窗口法能够显著改善预报精度。     

基于卷积神经网络与长短期记忆网络的多规格带钢精轧电耗分析预测

能耗数据预报在工业过程中发挥重要作用,产线级的电耗精准预报更是钢铁智能制造背景下的节能降耗热点。针对带钢热轧精轧控制段的多规格轧件电耗预测问题,首先通过皮尔逊(Pearson)相关性分析筛选出影响精轧电耗的主要因素,节约计算时间,然后充分发挥卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)分别在特征提取与数据预测方面的优势,提出了一种基于CNN-LSTM混合神经网络的精轧电耗预测模型并进一步优化。通过利用预处理后的厂级实时数据进行算法验证,均方误差能控制在0.8%以内,表明该方法能对产线级多规格轧件精轧电耗准确预报。     

改进变分光流法并行算法实现

通过天气雷达回波并使用变分光流方法的改进算法对雷达数据进行风场反演,计算回波的光流场变化而得到运动的矢量场。把Horn&Schunck方法和Lucas&Kanade方法结合在一起,加入高阶平滑项,再运用九点平滑算法得到矢量场。外推预报采用Semi-Lagrange方法进行。实验表明,该方法的效果优于Horn&Schunck方法和Lucas&Kanade方法。通过Join-Fork模式运用共享内存处理并行算法实现了大范围三维矢量场的快速计算,其加速比可达5. 05,减少实时业务所需时间。     

数据清洗对热轧微合金钢性能预报模型的改进

摘要：对热轧0.1C-5Mn中锰钢进行了3种不同的处理制度：在两相区分别进行5min(TG7样)和30min退火(TG8样)，随后将一部分TG8样再500℃回火60min(TG8-500样)，其余TG8样则拉伸预变形5%(TG8-5%样)，然后利用电化学充氢和慢应变速率拉伸实验研究了3种试样的氢脆敏感性。结果表明，3种试样的奥氏体体积分数均约为12%，然而其氢含量和氢脆敏感性却不同，其中TG8-500样几乎不呈现氢脆敏感性，而TG7和TG8-5%样的氢脆敏感性指数分别为56%和67%。扫描电镜断口分析表明，充氢的TG7和TG8-5%样的拉伸断口呈现穿晶+沿晶的混合断裂机制，而充氢的TG8-500样则呈现韧窝韧性断裂，且存在较多的二次裂纹。3种实验钢氢脆敏感性的这种差异主要与其微观组织特征特别是原奥氏体晶界的逆转变奥氏体有关。     

基于ECMWF和WRF的嘉陵江流域面雨量预报精度评估

将降雨数值预报产品运用到水文预报中已经逐渐成为提高洪水作业预报的预见期的重要手段。为充分了解ECMWF(European Centre for Medium Range Weather Forecasts)和WRF(Weather Research and Forecasting model)2种数值天气预报产品对嘉陵江研究区面雨量预报的预报精度和误差分布,且为增强洪水预报精度的稳健性提供科学支持,采用TS评分、空报率、漏报率、正确率等指标,对嘉陵江地区7个气象分区内的2016年汛期面雨量预报结果进行了检验,分析了不同分区内各检验指标与预报时效的关系。结果表明:ECMWF数值预报产品和WRF数值预报产品均可用于该地区晴雨预报,且2种产品的预报精度随降水等级的增大呈增大趋势,随预报时效的增加呈减小趋势。综合而言,ECMWF数值预报产品对嘉陵江研究区的预报效果更好。     

新乡市空气质量数值预报系统及重污染过程模拟分析

介绍河南省新乡市空气质量数值预报系统,该平台应用嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS)和第3代空气质量模式(CMAQ),实现自动化运行;基于该系统平台,分析华北-华中地区大范围的PM_(2.5)重污染事件,评估其对重污染过程的预报效果。结果表明:数值模式系统较好地预报出本次污染过程,尤其是NAQPMS模式,较为准确的预报出污染时段和污染物的浓度水平。     

基于PMU实测小干扰数据的负荷闭环辨识方法

负荷建模是电力系统建模的重要部分,但是负荷模型的复杂性、非线性以及随机性增加了负荷建模的难度。提出了一种基于PMU实测小干扰数据进行负荷模型闭环辨识的方法。首先,建立了传递函数表达式下的负荷模型,并构建了应用于负荷模型辨识的闭环系统。而后提出基于预报误差法辨识负荷BJ模型的方法,通过数据预处理、模型阶次选择以及模型转换详细介绍该方法。最后,通过浙江电网220 kV华金变电站、太真变电站和清漾变电站的PMU实测数据的算例,验证了该方法在只有随机小干扰的情况下仍可以较为精确地辨识出负荷模型。