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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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    喷涂角度对螺栓表面涂层厚度均匀性的影响

    张云鹏万冰华赵彦伟马睿...
    2362-2366页
    查看更多>>摘要：针对工程中采用铝涂料涂覆螺栓时螺栓表面铝涂层易出现的厚度不均匀问题,研究喷涂角度对螺栓表面涂层均匀性的影响规律.对喷涂系统的喷嘴和螺栓进行建模,通过计算流体动力学仿真软件Fluent建立了雾化流场的气液两相流物理模型,使用离散相模型(discrete phase model,DPM)分析了流场中气相和液相的相互作用,获得了在不同角度下的喷涂流场,预测了螺栓表面液膜沉积厚度.搭建了喷涂试验系统并与模拟结果进行了验证,模拟和试验研究均表明在喷涂角度为30°时螺栓表面涂层均匀性最佳.

    喷涂流场铝涂层流体仿真厚度均匀性

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    夏热冬冷地区低温辐射地板供暖影响因素的正交试验

    冯梦雅王汉青李正明
    2367-2377页
    查看更多>>摘要：为了研究夏热冬冷地区低温辐射地板供暖影响因素,采用L25(56)的正交试验方法探究供水温度、管间流速、管径、管间距、填充层厚度5因素对地板表面平均温度和均匀度的影响,获得各因素对试验指标的影响趋势、显著性程度和组合的最优解.研究表明:对地板表面平均温度的影响程度为供水温度＞管间距＞管径＞填充层厚度＞管间流速,对均匀度的影响程度为管间距＞供水温度＞填充层厚度＞管径＞管间流速,最优水平组合为:供水温度取35 ℃,管间流速取0.4 m/s,管径取16 mm,管间距取100 mm,填充层厚度取75 mm.试验结果为夏热冬冷地区辐射供暖设计提供借鉴,亦可对数值分析软件与统计学的结合提供思路.

    低温辐射地板供暖数值模拟正交试验地板表面平均温度均匀度

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    基于孤立森林法风电机组数据处理方法分析

    任君岳鹏飞张智宇王彪...
    2378-2384页
    查看更多>>摘要：为验证中小型风电机组中被动侧偏限速机构合理性,针对中小型风电机组实测数据处理,提出了一种数据处理方法,采用孤立森林法对误差失真数据进行筛选剔除预处理,再运用比恩法进行数据选点,曲线拟合方法采用多项式拟合,多项式拟合系数由最小二乘法确定.得到对于被动侧偏限速的风电机组风功率曲线的处理方法.选取被动侧偏限速FD4.0-2kW/10风电机组进行算例分析,论证该数据处理方法的有效性,后并建立风能利用率与尖速比之间的关系,对FD4.0-2kW/10风电机组性能进行分析得出,在13 m/s以上时,机组输出功率开始下降,表明该机组侧偏限速机构设计合理、安全性较高.

    小型风力发电机组孤立森林法最大值法比恩法侧偏限速

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    基于多尺度特征融合和多头自注意力机制的非侵入式负荷监测

    徐瑞琪刘丹丹
    2385-2395页
    查看更多>>摘要：针对目前负荷分解模型的深层负荷特征提取不充分,分解精度低以及训练成本高等问题,提出了一种多尺度特征融合模型.模型由负荷分解子网络及负荷识别子网络两部分构成,两个子网络均利用一维卷积和批量归一化等组成的卷积块进行负荷特征初提取,然后采用金字塔池化模块从多个维度精确提取深层负荷特征信息,并与特征初提取部分进行融合.金字塔池化模块使网络参数大大减少且降低了训练成本.同时与以往模型中的注意力机制不同的是,网络引入多头自注意力机制,每个注意力关注负荷特征的不同部分,从多个角度实现对重要负荷特征的筛选,进一步提高分解性能.最后,在UK-DALE和REDD数据集上进行实验,结果表明所提模型与4个基准模型相比,无论是负荷分解性能还是电器运行状态识别能力都有明显提升.

    非侵入式负荷监测多尺度特征融合金字塔池化批量归一化多头自注意力机制状态识别

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    短期风电功率CEEMDAN-SMA-LSSVM预测模型研究

    席语莲凌周玥许晓敏
    2396-2404页
    查看更多>>摘要：为了提高风力发电功率预测的准确性,建立了基于CEEMDAN分解的SMA算法优化LSSVM的短期风电功率组合预测模型.首先,采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始风电功率数据进行分解与重构.随后,为了进一步优化最小二乘向量支持机模型(LSSVM)的参数,引入了黏菌算法(SMA)优化,通过调整惩罚参数和核参数来提高模型性能,最后,构建多种对比模型对比分析表明CEEMDAN-SMA-LSSVM模型预测精度最高,预测结果更接近真实值.研究可用于风电场短期风电功率预测使用.

    风电功率预测完整集成经验模态分解黏菌算法最小二乘支持向量机

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    多能互补发电系统故障识别与测距方法

    刘婷罗皓鹏王斌吴凤娇...
    2405-2413页
    查看更多>>摘要：随着大量新能源的接入,使得多端柔性直流系统(modular multilevel converter based multi-terminal direct current,MMC-MTDC)故障特征愈加复杂,快速准确的故障识别与测距是亟需解决的关键难题之一.为此,提出了一种风-光-储-蓄互补发电站经柔性直流输电外送系统故障识别与测距方法.首先,搭建风-光-储-蓄互补发电站经柔直外送系统,在此基础上,提出了一种Teager能量算子能量熵的新方法,利用测量点正负极Teager能量算子能量熵的比值构建故障选极及区段识别判据.接着,针对已识别的故障线路,提出变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与Teager能量算子(teager energy opera-tor,TEO)相结合的故障测距方法.最后,利用PSCAD/EMTDC进行仿真,结果表明所提识别方法可以准确判断故障所在线路,所提测距方法能在故障发生2 ms时间窗内实现故障测距,误差率不超过2.55％,并具有较高的耐过渡电阻能力.

    多端柔性直流系统风-光-储-蓄互补发电站Teager能量算子能量熵故障识别故障测距

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    基于注意力机制和CNN-GRU组合网络的海底电缆运行状态预测方法

    杨威黄博李茜张安安...
    2414-2423页
    查看更多>>摘要：海底电缆作为各类海上平台能源供给的生命线,一旦发生故障将产生巨大的经济及战略影响,准确预测海底电缆运行状态有助于提前把握其运行风险,从而实现预防性维护.在充分挖掘海底电缆运维数据中的动、静态特征的基础上,提出了一种基于注意力机制和卷积神经网络-门控循环神经网络(convolutional neural networks-gated recurrent unit,CNN-GRU)海底电缆运行状态预测方法.首先,考虑在线监测、巡检指标、静态试验三类关键影响因素,建立海底电缆运行状态评估指标体系;然后,基于改进层次分析法及多层次变权评估思想构建海底电缆运行状态评估模型;最后,建立基于注意力机制和CNN-GRU 组合神经网络模型,将历史运行参数及状态量化结果作为输入特征参量,实现海底电缆运行状态的演化趋势预测.算例分析表明,所提方法可有效预测海底电缆的运行状态,平均百分数误差低至1.04％,与全连接神经网络、CNN、CNN-长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)等算法相比均具备更优的预测精度.

    海底电缆状态评估状态预测注意力机制神经网络

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    基于概率稀疏自注意力的航空发动机剩余寿命预测

    王欣黄佳琪许雅玺
    2424-2433页
    查看更多>>摘要：航空发动机剩余寿命预测对其健康管理具有重要意义,针对长序列、多维度的航空发动机监测参数,提出一种基于概率稀疏自注意力(ProbSparse Self-Attention)的Transformer模型以实现航空发动机剩余寿命的准确预测.用ProbSparse Self-Attention 取代原始Transformer中的常规自注意力机制,使得模型更关注时间序列中重要的时间节点,大幅缩减时间维度,减小了时间和空间复杂度;通过注意力层整合后的信息,进一步通过前馈神经网络层和卷积层,提取传感器的空间特征,编码层之间通过扩张因果卷积相连接,扩大了感受野,提高了模型对长序列信息的捕获能力.在新公开的N-CMAPSS数据集上验证算法,实验结果表明,相比于实验中的对比模型,所提模型的RMSE和Score值均有提升,推理速度也优于其他模型.

    概率稀疏自注意力剩余寿命预测航空发动机Transformer深度学习

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    基于天牛须种群算法的整周模糊度解算算法

    扶笃雄纪元法孙希延陈紫强...
    2434-2443页
    查看更多>>摘要：如何快速、准确地固定整周模糊度是载波相位测量中的一个关键问题.为了提高整周模糊度搜索速率,提出了一种基于天牛须种群算法(beetle antennae colony search,BACS)的整周模糊度解算算法.通过与BAS算法、BAS-Nadam算法、LAMBDA算法以及MLAMBDA算法进行解算速率、稳定性的对比实验,在三维模糊度解算时,BACS算法在与LAMBDA和MLAMBDA算法解算成功率相当的情况下,能利用更少的时间搜索到模糊度最优解.为了验证BACS算法在高维模糊度解算以及工程解算情况下是否适用,进行了高维模糊度解算的实验以及单频单GPS系统下BACS算法的应用实验.分析及实验表明,BACS算法能很好保证高维模糊度解算的实时性和鲁棒性,对于12维模糊度解算,平均解算时间0.068 s,解算成功率为92％,对于低维模糊度解算,解算速率更快,解算成功率更高.在单频单GPS系统工程解算中,x、y、z方向定位精度分别为±0.008、±0.01、±0.01 m,能达到厘米级精度定位.

    载波相位测量整周模糊度天牛须种群搜索算法高维模糊度解算厘米级精度

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    一种基于改进RefineDet的管道数字射线成像缺陷图像检测方法

    时亚南马聪张婷陈迎春...
    2444-2452页
    查看更多>>摘要：为提高管道缺陷图像检测的准确率,提出了一种基于改进RefineDet的管道数字射线成像(digital radiography,DR)缺陷图像检测模型.该模型针对管道DR缺陷图像数据少、目标少等特点,从以下三个方面进行改进.首先,在骨干网络设计方面,使用Swin transformer代替VGG16作为主干网络,在提高特征提取能力的同时减少主干网络参数量.其次,针对管道DR缺陷图像目标数量较少而易受背景干扰问题,通过在主干网络与特征融合阶段之间加入全局注意力模块来强化模型对重要特征的关注,从而提高检测性能.最后,在后处理阶段,针对传统的非最大值抑制算法直接去除非最好预测框问题,使用软非最大值抑制算法以更合理的方式去除非最优预测框.结果表明:该方法能够有效实现管道DR缺陷图像的检测,并且相比于其他4种常用的目标检测模型,提出的模型可以有效提升管道DR缺陷图像检测的准确率,研究结果可为DR缺陷图像检测提供技术支撑.

    目标检测管道数字射线成像缺陷图像Swintransformer注意力机制后处理

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