基于分区减光的电弧增材制造熔敷道尺寸主被动联合视觉检测

设计了电弧增材制造熔敷道成形尺寸主被动联合视觉检测方法，以克服结构光主动视觉传感的滞后性与被动视觉传感的信息单一性. 为了实现极高亮度的熔池与极低亮度的结构光条纹在同一CCD靶面同时清晰成像，提出了分区减光策略，对熔池与结构光条纹进行差异化的减光，使二者光强在减光之后水平相当，进而清晰成像. 相机成像光路分析表明，需要将分区减光元件设置在镜头前方一倍焦距以外或镜头后方焦点与靶面之间. 该方法实现了单CCD在一幅图像中同时清晰拍摄熔池和结构光条纹. 开发了一套图像处理算法，实时提取出了熔敷道尺寸. 结果表明，熔敷道高度检测误差优于0.1 mm，宽度检测误差优于0.2 mm.     

基于一种改进BP网络算法的水轮机组故障诊断

水轮机组状态监测与故障诊断系统,在水轮发电机组及电力系统中有着举足轻重的地位,提高水轮机组状态监测与故障诊断系统的准确性和及时性,对电力系统的安全运行具有重大意义。作者采用一种改进的BP网络算法,用于水轮机组状态监测与故障诊断系统中,试验表明,此方法改善了传统BP网络容易陷入局部最小点、网络收敛速度慢等不利因素,提高了水轮机组状态监测与故障诊断的准确性。     

基于循环神经网络和生成式对抗网络的口令猜测模型研究

深度学习技术的进展为提高口令猜测效率提供了潜在的新途径.目前,已有研究将循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)、生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)等深度学习模型运用于设计口令猜测模型.本文基于RNN模型、概率上下文无关文法(Probabilistic Context-Free Grammar,PCFG)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的混合模型(简称PL模型),提出采用RNN来代替PL模型中的LSTM的思想,将PCFG与RNN在模型层面进行融合,设计了 PR模型.为降低猜测模型对大训练样本的依赖,进一步提出了 PR+模型,即采用RNN来生成字母序列,实现对口令字母段的填充.基于4个大规模真实口令数据集的实验结果显示,PR模型的破解率略高于PL模型,且始终显著高于传统的PCFG(107量级猜测数下)和Markov模型(106量级猜测数下),并且PR模型的训练效率远优于PL模型.鉴于不同口令模型生成口令猜测的特性不同,将不同模型生成的猜测集组合来生成新的口令猜测集,并基于4个大规模真实口令数据集对不同组合方法进行了对比.尽作者所知,我们首次证实了在相同猜测数下(107～108量级猜测数),组合不同类型模型所生成口令猜测集的破解率通常高于单一猜测集.本文研究显示,GAN模型在猜测数为3.6×108时,破解率仅为31.41％,这表明GAN模型的口令破解效率劣于传统基于概率统计的模型(如PCFG模型和Markov模型)和基于RNN的口令猜测模型,并进一步指出了GAN模型表现不佳的原因.     

面向电网侧、新能源侧及用户侧的储能容量配置方法研究

电网中普遍存在负荷率过高,电网峰谷差较大的情况.随着风电、光伏等新能源的不断接入,其出力的波动性使得电网调峰问题更加严峻.储能因其具有响应快速、双向调节等优势,在缓解重负载、削峰填谷、平抑新能源波动、提高供电可靠性等方面可发挥关键作用.本文针对电网侧,提出了用于变电站降载及削峰填谷的储能容量配置方法;针对新能源侧,提出了用于平抑新能源出力波动的储能容量配置方法;针对用户侧,提出了用于提高供电可靠性的储能容量配置方法.最后,以某地区电网的实际数据进行了示例分析.     

自动喷淋系统选择的运筹谋划

分析选择自动喷淋系统应考虑的因素，在考虑备选系统使用期间资金时间价值的前提下，构造系统选择模型，通过对备选系统年均值的计算和比较，即可选择出最优系统，使系统使用年均总费用达到最小化。     

香皂用柠檬型香精的调配

对要仿制香皂的香气进行嗅辨分析,确定出其香韵组成及其香气组合,该香皂的香韵为柠檬柑桔类果香、青香、醛香、辛香、草香、琥珀香、动物香等。根据皂用香精的调配原则,选取各种不同的天然与合成的单体香原料,对该香皂香精进行仿制;并对其进行香气的三角试验和稳定性试验。结果表明:仿制香精的关键是着重突出类似柠檬的柑桔果香;仿制的香精香气新鲜、透发、和谐并且具有很好的留香;其香气与标准样品相比非常逼真;且稳定性能良好。