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涡流发生器是风电机组中控制流动分离的一种有效方式。以目标风场的具体空气密度、风况等作为主要输入,对拟加装的涡流发生器的形状和安装位置进行模拟仿真,获得理论最优解,仿真计算发电量可提升1%。涡流发生器在风电场进行现场安装试验,对运行整1年的运行数据进行分析,分别对加装涡流发生器的机组和相邻对照组从实际发电量、实际功率曲线估算应发电量等方面评估发电量增益情况。结果表明:在年平均风速为5.06 m/s时,通过加装涡流发生器,发电量提升约为1%,与前期仿真计算值相符合;此外,由于湍流、偏航误差等的存在,加装涡流发生器后,功率值提升的风速范围较理论值有所拓宽。 相似文献
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“订单催着生产,客户排队等候”,济柴未来大发展的曙光已经初现端倪。创新劈出登峰路,科技兴业步步高,济柴的辉煌来之不易。 相似文献
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命名实体识别是自然语言处理中的一项基础任务,传统的识别方法往往需要外部知识和人工筛选特征,需要较高的人力成本和时间成本;针对传统方法的局限性,提出一种基于GRU (Gated Recurrent Unit)的命名实体识别模型,该模型以字向量作为输入单位,通过双向GRU层提取特征,并通过输出层得到标签序列.在传统命名实体和会议名称这种特定领域命名实体上对该模型进行了测试.实验结果表明,本文设计的循环神经网络模型能有效的识别命名实体,省去了人工设计特征的繁琐工作,提供了一种端到端的识别方法. 相似文献
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命名实体识别属于自然语言处理领域词法分析中的一部分,是计算机正确理解自然语言的基础。为了加强模型对命名实体的识别效果,本文使用预训练模型BERT(bidirectional encoder representation from transformers)作为模型的嵌入层,并针对BERT微调训练对计算机性能要求较高的问题,采用了固定参数嵌入的方式对BERT进行应用,搭建了BERT-BiLSTM-CRF模型。并在该模型的基础上进行了两种改进实验。方法一,继续增加自注意力(self-attention)层,实验结果显示,自注意力层的加入对模型的识别效果提升不明显。方法二,减小BERT模型嵌入层数。实验结果显示,适度减少BERT嵌入层数能够提升模型的命名实体识别准确性,同时又节约了模型的整体训练时间。采用9层嵌入时,在MSRA中文数据集上F1值提升至94.79%,在Weibo中文数据集上F1值达到了68.82%。 相似文献
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针对新闻和微博2组有代表性的语料开展实验研究,旨在发现不同词性特征及其组合对2种通用网络平台话题检测的作用及其影响.研究表明:在选择单一词性特征时,名词特征可得到最好的检测结果,命名实体可在保证准确率的情况下大大降低聚类的特征维度.在选择词性组合作为特征时,名词或命名实体、数词、时间短语、形容词以及量词的组合特征可提升新闻网络话题检测的准确率,而名词或命名实体、形容词、量词、数词以及特殊符号与网址的组合特征可在微博语料上获得较好的检测结果. 相似文献
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为了更加深入准确的研究靠近拱坝坝肩导流洞的真实受力情况,使导流洞在施工期安全运行,研究分析了拱坝对靠近坝肩导流洞的影响。采用Ansys有限元分析法,建立拱坝和导流洞整体有限元模型,分析在自重,自重加静水情况下拱坝对导流洞产生的附加应力,为隧洞衬砌配筋提供依据。计算结果表明:拱坝对导流洞靠近坝肩部位产生的附加应力不容忽视,坝肩岩体灌浆对减小附加应力有一定作用。研究成果可为近拱坝坝肩导流洞的设计和施工提供参考。 相似文献
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