一种新的数字电能表校验仪设计

由于传统的电能表与数字电能表的工作方式不同,所以传统电能表校验台无法对数字电能表进行校验。因此,设计了一种新的数字电能表计量校验装置。介绍了数字电能计量系统和数字电能表校验仪的工作原理。该校验仪的准确度达到了0.05级,抗干扰性能好,能够适应现场复杂的测试环境,并且具有很好的便携性,能够满足常用数字电能表校验的需要。     

多粒度时间下的部分周期模式挖掘

提出了两种在多粒度时间下的部分周期挖掘算法。第1种算法利用模式的父子关系、支持度和置信度阈值裁剪候选模式集。第2种算法对每个输入寻找覆盖它的周期模式,由此来计算模式的支持度和置信度。实验表明了提出的算法在多粒度时问下挖掘部分周期是有效的。     

浅谈地铁AFC系统应用及发展

近年,自动售检票（AFC）系统在城市轨道交通建设和运营中受到高度重视。AFC用作收集数据和控制实现票务管理的高度自动化,同时还能为城市轨道交通业务部门提供业务辅助分析服务。AFC系统正朝着标准化、国产化及智能化方向发展,以摆脱其在发展过程中所面临的技术、资金及人才瓶颈,实现可持续发展。     

基于泛在电力物联网下双向长短时记忆的线损预测计算方法

随着风、光等可再生能源发电及柔性负荷的并网,使泛在电力物联网的运行调控异常复杂,导致输电线路损耗不断增大,对此提出基于双向长短期记忆的线损预测方法以指导运行调控决策.首先,在电力物联网的全时空量测环境下,提出了B系数法的线损计算模型;其次,以B系数法线损计算模型为基础,建立了泛在电力物联网的线损大数据;第三,基于人工智...     

超声波平测法在混凝土盐冻损伤检测中的应用研究

为了从损伤层厚度和损伤层平均应力变化的角度研究盐冻作用下混凝土耐久性能损伤劣化规律,将同一配合比的混凝土试块在室内进行快速侵蚀冻融试验后,运用超声波平测法检测并拟合不同冻融次数混凝土的未损伤层、损伤层时-距关系曲线,进而求出混凝土损伤层厚度h_f及损伤层平均应力f_d,并与试块损伤的实际检测结果进行比对。研究表明:应用超声波平测法检测计算得到的h_f、f_d能够反映出混凝土损伤劣化程度,试件随侵蚀时间增长,h_f呈现出逐渐增大,f_d呈现出逐渐减小的规律性变化趋势,不同冻融介质中hf的大小关系为3%NaCl3%NaCl+5%Na_2SO_45%Na_2SO_4清水,f_d的大小关系为清水5%Na_2SO_43%NaCl+5%Na_2SO_43%NaCl,检测计算结果与试验结果相符。相关研究可为寒旱地区混凝土耐久性能损伤劣化规律研究提供有益参考。     

幕墙在我国的应用及存在的问题

建筑幕墙是当代的一种新型建筑外墙形式,本文介绍了一些典型幕墙工程实例,并从建筑和结构的角度阐述了存在于幕墙系统工程中的一些技术问题、解决方法。力图全面地介绍幕墙工程中的新材料,新体系,新技术,以及未来的发展趋势。     

基于北斗同步的特高压直流电流互感器现场校准装置的设计

为了解决特高压直流电流互感器运行期间无法进行校准试验的问题,本文设计了一套基于北斗同步的特高压直流电流互感器现场校准装置。文中首先简述了特高压直流输电系统和北斗同步技术,并在此基础上提出了现场校准方案和溯源方案,给出了设计方案,最后进行了实验验证。结果表明,本文设计的现场校准装置能够有效解决电流互感器现场校准问题,为输电系统的控制、保护和测量提供保障。     

基于智能体方法的人群疏散三维仿真

研究建筑物在不同出口条件设置下人员的安全疏散问题。针对人群仿真中如何计算疏散路径问题,文中采用导航图技术和agent技术来对个体进行疏散路径的规划。同时为表现人群运动过程当中个体之间的相互碰撞问题,结合碰撞规避规则进行穿透矫正。并且采用三维引擎DeltaSD在Vc＋＋9．0环境下进行仿真并搭建了一套三维人群运动模拟平台。最后分别在三种不同出口条件下的虚拟场景中进行仿真。对比仿真结果表明该平台能直观地展现整个人群疏散的运动过程,并能够对建筑物出口安全设计的合理陛提供有效的数据依据。     

海德堡视网膜断层扫描仪的三维点云去噪方法研究

双边滤波法可以对海德堡视网膜断层扫描仪(HRT)扫描获得的三维点云数据进行有效的去噪处理。该算法在去噪的同时保留了图形的特征信息,缺点是多次迭代计算耗费了大量时间,所以该算法无法直接运用到实际的诊断中。邻域均值算法对位于某点一定邻域内所有点的Z坐标做均值处理,且根据距离中心点的远近取不同的权值,也能对图形进行去噪处理,只是单独使用虽耗费时间较少但效果远不及双边滤波算法。因此,本文提出采用邻域均值法作为双边滤波算法去噪的预处理。研究发现,该方法在保留图形特征的同时,并且在相同去噪效果的前提下可以显著减少计算时间,提高运行效率。     

基于机器学习的自动协商决策模型

所提出的模型利用协商历史中隐含的信息自动对数据进行标注以形成训练样本,用最小二乘支持向量回归机学习此样本得到对手效用函数的估计,然后结合自己和对手的效用函数构成一个约束优化问题,用遗传算法求解此优化问题,得到的最优解就是己方的反建议.实验结果表明,在信息保密和没有先验知识的条件下,此模型仍然表现出较高的效率和效用.