考虑台风影响的风速多步预测模型

合理认知台风对区域风速预测的影响,对未来风电的最大化利用至关重要.针对台风到来对风速预测影响较大问题,基于多模式集成(ME)的台风数值气象预报信息,提出了一种考虑台风影响的风速多步预测模型.首先,针对台风期间风速数据噪声问题,使用经验小波变换(EWT)对风速历史数据进行解构,基于自适应阈值方法剔除噪声扰动,并重构风速序列信号.然后,采用门控循环单元(GRU)网络对重构后的风速序列进行多步预测,获取不考虑台风影响下的风速预测信息.考虑台风数据的缺乏,在GRU网络基础上引入深度信念网络(DBN)进行台风情况下的修正,以提高考虑台风影响时的风速预测精度.最后,基于中国南部某地实际数据进行算例分析,并与不考虑台风数值预报信息的基础算例进行对比分析.算例分析结果表明,相较不考虑台风影响的基准模型,所提模型可有效降低风速预测误差.     

滤波装置中晶闸管移相触发电路的设计

针对滤波补偿装置中要求电容器投切速度快,无冲击电流、电压的问题,设计了一种基于晶闸管移相触发的电路。该电路实现了快速无冲击投切,设计简单,能很好地解决过零触发电路经常遇到的过零检测混乱而导致的误触发,以及触发需等待电容器放电,有一定延迟的问题。通过现场实验测试分析说明,此移相触发电路的良好实用性。     

基于灰色关联度的车灯装饰框注塑工艺优化

以汽车前大灯装饰框为研究目标,在正交试验基础上,采用了信噪比和灰色关联分析法,针对注塑成型过程中各工艺参数对翘曲变形量和体积收缩率的影响进行分析,从而得到最优工艺参数组合。结果表明,使用信噪比和灰色关联度法,得到的翘曲值和体积收缩率分别比Moldflow系统推荐参数模拟结果减少31.3%和4.4%;该方法能有效降低注塑过程中的缺陷,提高塑件产品质量。     

双色尾灯灯罩注射成型影响因素多目标优化

以某汽车双色尾灯灯罩为研究对象,选取模具温度、第一色熔体温度、第一色保压压力、第一色保压时间、第二色熔体温度、第二色保压压力和第二色保压时间为设计变量,采用最优拉丁超立方试验设计,使用Moldflow软件对双色尾灯灯罩的第一色体积收缩率、第二色体积收缩率和总翘曲量进行有限元模拟。利用模拟结果建立这3个目标值的二阶响应面模型。以这3个值最小化进行多目标优化,将优化后工艺参数进行数值模拟。结果表明:基于响应面模型的多目标优化预测结果与软件模拟结果差距较小,证明所建立的模型可以预测双色汽车尾灯灯罩的成型质量,指导生产出变形量小且满足要求的注塑件,也提高了零件设计到生产的效率。     

全偏振高光谱干涉成像技术的研究

针对现有全偏振测量与高光谱成像技术难以同步的核心问题,提出了一种新型双光路全偏振高光谱测量结构,利用基于电光效应的偏振调制技术与干涉成像技术,将目标光波的偏振信息、光谱信息和空间图像信息进行有效结合,实现了高光谱与全偏振成像的同步测量,极大丰富了目标探测能力和探测信息量。同时,利用计算机软件得到仿真结果验证了方法的正确性,并对可能产生的误差进行了分析。最后给出了部分实验结果和数据分析进一步验证其可行性。该研究对许多光学技术遥感领域,比如资源普查、环境检测、军事侦察等,具有重要意义。     

基于CNN-BiGRU-Attention的短期电力负荷预测

针对目前电力负荷数据随机性强,影响因素复杂,传统单一预测模型精度低的问题,结合卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)、双向门控循环单元(Bi-directional gated recurrent unit,BiGRU)以及注意力机制(Attention)在短期电力负荷预测上的不同优点,提出一种基于CNN-BiGRU-Attention的混合预测模型。该方法首先通过CNN对历史负荷和气象数据进行初步特征提取,然后利用BiGRU进一步挖掘特征数据间时序关联,再引入注意力机制,对BiGRU输出状态给与不同权重,强化关键特征,最后完成负荷预测。试验结果表明,该模型的平均绝对百分比误差(Mean absolute percentage error,MAPE)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)、判定系数(R-square,R²)分别为0.167%、0.057%、0.993,三项指标明显优于其他模型,具有更高的预测精度和稳定性,验证了模型在短期负荷预测中的优势。     

印度尼西亚苏拉威西岛北部Buol县砂金矿地质特征及成因浅析

苏拉威西岛位于印度尼西亚群岛的中心,在其北部分布大量砂金矿。通过对Boul县砂金源区的矿体规模、矿化特征、成矿类型和剥蚀淋滤程度调查,结合河谷砂金现场淘洗和试生产情况,认为砂金主要富集于河流中游地区,其次为上游地区,具体可归结为富集于河流拐弯处凸岸的“胃口袋”阶地、河流由窄变宽或两条河流汇合呈“Y”型的外侧以及河床坡度由陡变缓地区。该区砂金矿具有“金源丰富”,“成矿时代新”、“离矿源近”、“成矿过程短”的特点。按砂金矿产出位置认为砂金矿成因类型主要是冲积型,其次为洪积型和残坡积型。原生金矿可能是该地区砂金的主要物质来源,原生金矿先后经历风化带中金的次生加大和富集过程(化学成因)→机械搬运和沉积分异作用(机械成因)→形成砂金矿。此认识可为该地区寻找砂金提供一定借鉴意义。     

改进YOLOv4的绝缘子图像检测模型

为了满足无人机巡检过程中实时检测的需求，提出一种改进YOLOv4的绝缘子缺陷检测方法，在保证绝缘子检测精度的前提下，减小模型参数量，提升检测速度。该方法使用CSPDarknet53和MobileNetV1提取绝缘子的特征信息，对输出特征层进行堆叠处理，缩减通道数，减少模型计算量；精简路径聚合网络(path aggregation network, PANet)结构,将其中的标准卷积替换为深度可分离卷积；使用Decoupled Head替换原有预测网络；在训练过程中加入迁移学习策略和数据增强方法提高训练精度，使用绝缘子图像和视频测试网络训练效果。实验结果表明，改进后模型的绝缘子检测精度达到98.17%,同时对于单张绝缘子图像的识别速度提升5 ms。