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期刊信息/Journal information
科学技术与工程
科学技术与工程

明廷华

旬刊

1671-1815

ste@periodicals.net.cn

010-62103284

100081

北京市海淀区学院南路86号

科学技术与工程/Journal Science Technology and Engineering北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊向社会介绍科技界、工程界进展情况和为科学家、工程技术专家开展学术交流服务的一份学术性、知识性和动态性杂志。主要内容包括科学技术发展前景和重大建设工程进展情况，科学技术与工程方面的新成果、新知识、科技界和工程界的热点问题等。适合科技工作者、工程技术专家、领导同志、管理干部和图书资料馆（室）订阅。
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    坩埚式堆芯捕集器熔融物长期冷却过程

    朱光昱张祎王郭超魏超...
    1060-1065页
    查看更多>>摘要：堆芯捕集器是三代核电厂常用的严重事故后果缓解措施之一.在中国核电工程有限公司研发的新型堆芯捕集器中,设计者创新性地提出通过内置冷却管提高熔融物的冷却速率的设计方案.以江苏田湾核电厂堆芯捕集器设计为基础,采用FLUENT软件建立了相关数值模拟模型,研究了坩埚式堆芯捕集器中熔融物长期冷却过程,在此基础上探讨了内置冷却管对加快严重事故缓解进程的贡献.计算结果表明,坩埚式堆芯捕集器中氧化物层以由外向内的过程冷却,外部先形成的硬壳会阻碍衰变热的导出,增加了冷却全部熔融物所需的时间.通过增设内置冷却管可以为内部区域提供额外的冷源,从而提升熔融物的冷却速度,加快严重事故后果缓解进程.

    堆芯捕集器严重事故内置冷却管熔融物数值模拟

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    基于SCSO-SVM算法的光伏组件故障识别

    郁纪肖文波李欣蕊吴华明...
    1066-1074页
    查看更多>>摘要：光伏阵列通常被安装在恶劣的室外环境中,因此在运行过程中易发生故障.为了准确识别光伏阵列的故障类型,提出沙猫群优化支持向量机(sand cat swarm optimization support vector machine,SCSO-SVM)用于光伏组件故障识别,且对比支持向量机(support vector machine,SVM)、粒子群优化支持向量机(particle swarm optimized support vector machine,PSO-SVM)、遗传优化支持向量机(genetic optimized support vector machine,GA-SVM)、麻雀优化支持向量机(sparrow optimized support vector ma-chine,SSA-SVM)、灰狼优化支持向量机(gray wolf optimized support vector machine,GWO-SVM)和鲸鱼优化支持向量机(whale optimized support vector machine,WOA-SVM)算法.首先,六种SVM混合算法都克服了SVM诊断结果易受参数初始值影响的缺点,识别精度相较传统SVM算法都有所提升,但是识别时间都增加.其次,7种算法中SCSO-SVM识别效果最好,克服了SVM易受参数初始值的影响,相较SVM识别精度提高了约9.459 4％;是因为更能有效找到SVM惩罚因子和核函数参数.然后,对于同一种算法而言,算法的识别精度是随输入特征减少而降低的,是因为输入特征越少,越不能有效表征光伏组件在不同故障类型下的输出属性.但算法的识别时间却不是随输入特征减少而减短.所以选取合适的输入特征才能兼顾算法的故障识别准确率和效率.最后,发现七种算法的识别效果依赖于数据集的影响.原因可能是各个算法参数选择过多导致泛化性有差异,且依赖参数初始值选择.

    光伏组件故障识别支持向量机混合算法沙猫群算法

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    基于IRSO算法的含分布式电源配电网重构

    魏凯程静
    1075-1082页
    查看更多>>摘要：在智能电网的背景下,为了减少含分布式电源(distributed generation,DG)配电网的网络损耗,同时提高电网安全性,提出"单条支路安全系数""最小安全系数""平均安全系数"三个安全性评价指标,并建立以网损、"平均安全系数""最小安全系数"为目标的配电网重构数学模型,采用改进鼠群优化算法进行求解.针对传统鼠群算法随机初始种群的迭代次数较多问题,采用有序环网配合启发式规则在初始化阶段生成一个初始解;针对传统算法在运行过程中产生众多无效变异的问题,提出"映射规则",最大化调用鼠群变异规则;为了避免最后结果未优化到最优,提出"最优个体微调策略".采用IEEE33节点电力系统和Taipower84节点电力系统进行对比验证分析,证明了该文方法的通用性和有效性.

    智能电网分布式电源安全系数网络损耗配电网重构改进鼠群算法

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    应用麻雀搜索和概率神经网络的储能电池故障诊断

    喻思维张雪松林达李正阳...
    1083-1090页
    查看更多>>摘要：储能是构建新型电力系统的核心技术,其中,锂离子电池电化学储能是当前的主要形式,对实现"双碳"目标意义重大.故障诊断对于保障电池储能系统安全运营意义重大,尤其是微小故障的准确诊断能有效预防严重故障的发生,然而,传统故障诊断方法时效性差、精度较低,难以捕捉微小故障特征.因此,提出了一种应用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)改进的概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的储能电池微小故障诊断方法.首先,通过对锂离子电池故障类别分析故障特性,提取微小故障发生后的状态特征信息;然后,将磷酸铁锂储能电池故障信号分解成一系列特征向量并输入SSA-PNN模型;最后,开展了实验验证研究.结果表明,与传统的基于误差反向传播算法的故障诊断方法相比,基于SSA-PNN的故障诊断方法精度达到99.7％,具有更高的诊断精度和实时性.

    磷酸铁锂电池储能电池故障诊断神经网络麻雀搜索

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    基于域泛化的工业设备无监督异常声音检测算法

    毕忠勤李欢峰张伟娜董真...
    1091-1099页
    查看更多>>摘要：在工业场景中,因为设备异常现象的罕见性和高度多样化,以及机器的操作条件或环境噪声在训练和测试阶段的不同,会改变训练和测试数据之间的声学特性.为解决上述问题,提出一种基于联合深度学习和变分贝叶斯高斯混合模型的无监督异常声音检测算法.通过两种神经网络联合训练进行信息提取,并利用变分贝叶斯高斯混合模型对其所获得的嵌入进行聚类分析;引入一种新的混合示例数据增强方法,用多种方式相结合的替代方法来生成示例,以对齐不同域之间的分布;应用了一种改进的子集群AdaCos损失函数,以排除潜在的异常值.实验结果表明,该方法在三种工业机器类型的数据集上目标域的平均曲线下面积达到了79.03％,平均F1分数达到了67.23％;对比基线模型,谐波平均值提升约20％,在工业设备无监督异常声音检测中表现良好.

    异常声音检测工业设备域泛化深度学习数据增强

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    基于上行MIMO-SCMA系统的异步分组检测算法

    王雪周宁浩侯嘉
    1100-1109页
    查看更多>>摘要：针对宏小区稀疏码分多址技术(sparse code multiple access,SCMA)系统上行链路中远近用户到达基站存在的用户时延问题,提出了按不同时延进行用户分组的异步检测算法,利用前后符号间相同的信息进行迭代,形成了一种基于连续传播的消息传递算法(message passing algorithm based on serial propagation,SP-MPA).另外,针对 MIMO-SCMA 系统中运用的部分边缘化检测算法造成的误码率性能下降的问题,还提出了一种基于动态阈值的部分边缘化消息传递算法(dynamic threshold partial marginalization algorithm,DTPM-MPA).仿真结果表明,SP-MPA有效降低了异步传输的符号干扰带来的高误码率,并且DTPM-MPA能够在计算复杂度与误码率之间做出灵活平衡.

    稀疏码分多址多输入多输出异步消息传递

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    基于自适应阈值的北斗三频周跳探测与修复方法

    王凯锋孙永荣付希禹吴玲...
    1110-1117页
    查看更多>>摘要：针对单频多普勒积分法中周跳检测量噪声大,且动态环境下固定阈值不能反映实际周跳检测量噪声的问题,设计了北斗三频多普勒积分组合法,基于滑动窗口和高度角信息构建了自适应阈值模型;联合无几何相位法对北斗三频数据进行周跳探测,以解决三频多普勒积分组合法存在不敏感周跳的问题;采用空间搜索法对周跳组合进行解算,并遵循最小1-范数原则,对北斗三频周跳进行检验修复.实验结果表明:在动态环境下,自适应阈值降低了中、低仰角卫星的周跳误探次数,该方法可探测出包括1周在内的所有周跳组合并正确修复.

    周跳自适应阈值北斗三频多普勒积分无几何相位动态环境

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    绳驱动并联打磨机构模糊控制策略

    何云鹏李建王生海韩广冬...
    1118-1124页
    查看更多>>摘要：船舶坞修作为维护和修复船舶结构的关键环节,在船舶行业中扮演着重要的角色.然而,目前船舶坞修时表面打磨过程依赖于传统的人工作业,存在着效率低、工时长、危险性高等问题.为此,提出了一种新型绳驱动式打磨机构,该机构采用四根绳索驱动打磨装置实现三自由度的运动.首先,通过拉格朗日法建立系统的动力学模型;然后在动力学模型的基础上提出了一种带有绳索张力优化项的Fuzzy-PID(proportional integral derivative)控制策略,该控制策略可以实现精确的轨迹跟踪并保证绳索处于张紧状态;最后,通过数值仿真验证所提控制策略的有效性.结果表明,和绳牵引并联机器人上常用的PID控制相比,所提控制策略控制精度提高25％,具有较高的控制精度和稳定性.本文提出的绳驱动式打磨机构及其控制策略可为大型结构件表面处理和精密制造等应用提供一定理论支持.

    绳驱动并联机器人打磨装置动力学轨迹跟踪Fuzzy-PID控制

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    基于特征分块的赤足足迹人身识别算法

    金益锋赵晓蕊崔均健陈伟卿...
    1125-1130页
    查看更多>>摘要：为了提高赤足足迹人身识别算法的准确率,提出了一种基于深度学习的足迹识别算法.足底各区域所受压力的不同导致了它们包含的信息量存在一定的差异性,为了获取更稳定、区分度更高的特征,该算法采用ResNet50作为基础网络,在特征层进行分块处理.构建了一个包含2 000人的赤足足迹库进行训练和一个包含3 000人的赤足足迹库进行测试,该算法利用500人1 000幅测试图在测试库上首位识别准确率达到了98.50％,优于常规的ResNet50网络.实验表明,基于特征分块的足迹识别算法在赤足足迹识别中获得了很好的识别效果.

    足迹学人身识别深度学习特征提取特征分块

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    切缝辅助滚刀破岩临界间距试验及预测模型研究

    唐崇茂
    1131-1137页
    查看更多>>摘要：提高坚硬岩石条件下滚刀破岩能力是隧道施工的长期追求目标,而采用水射流辅助滚刀破岩可有效降低岩石开挖难度和刀具载荷,是一种很有前景的新型破岩技术.针对水射流切缝辅助滚刀破岩这一方式,首先采用破岩试验验证了切缝间距对切缝辅助滚刀破岩效果的影响,证明在岩石材料、贯入度、切缝深度一定条件下,切缝辅助滚刀破岩存在一个临界间距,当切缝间距小于临界间距时,切缝侧才能发生贯通破碎;然后采用岩石剪切破坏理论分析并提出了一个线性化临界间距计算模型,该模型表明临界间距的大小与切缝深度L和贯入度H的差值(L-H)线性线性相关.

    滚刀破岩水射流切缝辅助破岩临界间距预测模型

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