VR科技让生活更美好

正凭着激发"无限可能"的优势,VR(Virtual Reality,即"虚拟现实")技术无可争议地影响人们的生活和经济社会的未来。在内容上,VR已基本覆盖了工业制造、电力能源、军事军工、教育培训、娱乐影视、医学医技等各个领域。在趋势上,无论是市场、技术、认知度,越来越多与VR相关的愿景被逐步地实现,并呈井喷式发展。在《虚拟现实:万象的新开端》中,"虚拟现实之父"杰伦·拉尼尔向我们展示     

VGCR211型调速器在小浪底电厂^#1机大修中的问题分析

介绍了小浪底水力发电厂调速器系统的综合输出放大单元VCA1卡的输出值的准确性，直接影响导叶接力器的动作情况。通过对VCA1卡内部参数的重新调整，确保机组调节性能良好。     

基于数据转换服务实现卷烟吸阻达标率的计算

针对吸阻达标率计算过程复杂,操作步骤繁多的问题,提出运用SQL Server工具DTS(Data Transformation Service数据转换服务)计算卷烟吸阻达标率,其实现过程包括数据库连接、数据表建立、视图创建、DTS包设计、代码编写、JOB作业建立和Excel透视表建立等步骤。结果证明吸阻达标率计算程序的开发不仅为达标率的实际应用提供技术支撑,还有助于企业更好地控制产品质量,提高生产工艺水平。     

融合MLP和DBN的光伏发电预测算法

精确的光伏发电预测对提高电力系统稳定性、保证电能质量、优化电网运行具有重大意义。为了解决现存光伏预测算法精度较低、性能较差的问题,同时为了综合利用多层感知器（MLP）解决非线性问题的能力以及深度信念网络（DBN）有效处理大量复杂数据的优势,构建了一种融合MLP和DBN的光伏预测算法（MLP-DBN）,其基本思想是先利用MLP模型进行初步预测,再将观测值与预测值的残差输入DBN预测模型进行预测,最后用残差预测值对MLP模型的预测值进行修正。利用光伏发电实测数据仿真,探究了不同学习率下模型的预测性能,并对模型的各参数进行了寻找优化设置。使用均方根误差、平均绝对误差以及决定系数等性能指标评估结果表明,与传统的预测算法支持向量机（SVM）以及具有较高预测精度的深度学习算法长短期记忆网络（LSTM）相比,MLP-DBN算法性能有明显的提升,为光伏发电提供了一种高精度高性能的预测算法,可以有效解决光伏发电预测问题。     

Nb_2O_5-MnO-SiO_2渣中Nb_2O_5和MnO活度的研究SCIEI

本文利用含NbFe液与Nb_2O_5-MnO-SiO_2渣之间平衡,在1828K温度下应用固体电解质浓差电池方法测定了Fe液中氧的活度,从而计算出渣中Nb_2O_5及MnO的活度,并绘制了Nb_2O_5-MnO-SiO_2三元系的等α_(Nb_2O_5)和等α_(MnO)图。     

踏遍青山人未老,风景这边独好

美好源自临在的定静之中当一年后的同一天,《互联网周刊》再次采访冯幸时,由他掌舵的乐视超级手机已完成了从无到有,从有到优的蜕变,并用245天创下了500万台销量的骄人战绩,而朴实着装的他相比一年前也更显光彩自信、棱威轩昂。一如往常的是,还在几步外,冯幸就展露出和善的笑容,用亲密寒暄向     

基于SCADA的电容器投切监测与预警系统

电容器组的正常投切是保证交直流电网系统稳定运行的重要因素,通过调度能量管理系统中SOE信息对电容器组开关动作次数进行统计和分析,将单条母线下同容量的电容器投切次数进行对比,对投切次数较多的进行预警,实现对电容器投切次数的实时监测,助力电压无功补偿的优化,提高电容器设备的运行管理水平。     

石脑油裂解过程中一次反应选择性系数的调整方法研究

在分析石脑油裂解炉辐射段的Kumar分子反应动力学模型的基础上,提出了一种应用数据融合技术对Kumar模型一次反应选择性系数进行在线调整的方法。首先,利用进化的遗传算法,以改进的石脑油裂解模型计算出的产率与实际工况产率的误差作为目标函数,对选择性系数进行离线调整,进而建立原料性质与选择性系数相匹配的标准样本数据库。其次,利用数据融合技术中的Dempeter-Shafer证据理论建立模型,计算待估物料与标准样本数据库中样本物料的匹配度,进而对待估原料的一次反应选择性系数进行估算。研究结果表明,利用估算出的一次反应选择性系数建立的裂解工艺模型具有较高精度,将仿真结果与实际工况产率进行对比,证实了该方法的有效性和可行性。     

稿件刊发计划的0-1目标规划模型及搜索算法

针对期刊编辑部的稿件刊发计划问题,应用运筹学整数规划与目标规划理论,建立0-1目标规划模型;引入人工智能状态空间搜索理论,通过建立最优估价函数,提出了0-1目标规划模型的启发式搜索算法,用 C 语言编制了相应的求解程序软件,在微型计算机上实现了至今难以解决的0-1目标规划模型的求解问题.