风力发电机轴承震动监测与预警技术

随着科技的快速进展,我国的风能发电工程的发展水平也有了提高。风能发电机作为风力发电机组的“核心”,其安全性将影响风力发电机组的安全与可靠运转。我国境内早期投运的风能发电机,受制于早期产品设计和生产技术水平,再加上运营期限较长,因此造成故障也时有发生。单纯的保养修理并无法从根本上解决故障隐患,且下塔维护改造的成本也较高,因此建造工期和停机时限都较长。

风力发电机组齿轮箱油监测与预警技术

风力发电机组中,齿轮箱是一个重要的机械部件,其主要作用是将风力作用于风轮产生的动力传递至发电机。正常情况下,风轮的转速不高,因此需要齿轮箱的接入,从而达到发电机所需的转速,所以齿轮箱也被称为增速箱。当齿轮箱出现较小的故障时,也会影响风力发电机组的正常运转。为了最大限度地降低故障发生的概率,应提高对风力发电机组齿轮箱运行状况的监测力度,引入预警技术,从而保证风力发电机组的安全稳定运行。

基于LGB-FFM-LR算法的在线课程评分预测方法研究

针对在线教育课程客观评价较差的问题,设计了基于决策树算法的梯度提升算法-场感知因式分解机-逻辑回归(LightGBM-FFM-LR)算法的评分预测模型。该模型采集在线课程观看历史数据,提取用户的通用特征、时间特征等特征值,并着重考虑特征值的高维特征和低维特征关系来实现多维特征组合,改善数据稀疏性,从而提升评分预测性能。通过对某在线课程网站的脱敏数据实验表明,该模型的评分预测值与评分实际值的决定系数为0.87,平均均方误差为0.42,提升了模型的泛化能力,对在线课程的预测评分结果更加客观真实。

盲生的信任评价:刻板印象威胁的影响

在特殊教育中,盲生对他人的信任感是一项重要的社会化指标,其主要依存于语音信息而形成。现阶段研究表明,虽然盲生的信任评价总体与可视学生相仿,但他们对非传递文字信息线索的依赖更小,体现出更高的语义线索敏感性与更差的信任稳定性。脑神经与人格特质研究皆揭示,这些特征与社会内隐偏见带来的刻板印象威胁存在深刻关联,对其自我效能感产生负面影响。本文吸取心理学研究与进化心理学方法,调整内隐偏见认知,加固盲生与他人间的信任桥梁。

基于注意力机制的改进双判别器图像修复算法

为解决基于生成式对抗网络的图像修复模型存在的修复结果效果差和内容、细节等特征信息还原不准确这一问题,提出一种融合通道、像素注意力机制的多损失生成对抗网络算法.首先,该算法利用通道注意力块获取高关联的通道特征图;然后,通过像素注意力块对高关联通道特征图上所有像素进行打分,从而获取与缺损区域关联性更高的图像未缺损区域信息;最后,通过引入Vgg16特征提取模型向生成器的优化函数中引入内容、风格损失项,以多损失融合的方式提高图像的修复效果.在目前广泛使用的CelebA数据集和SVHN数据集上验证模型的修复效果,本算法在主客观指标上均优于DCGAN算法、CE算法和DD算法.

基于Mask R-CNN的碳纤维复合材料的电性能研究

扫描电子显微镜(SEM)可以有效地观测到碳纤维复合材料(CFRP)中碳纤维(CF)的形态和分布,但是对CF进行定性观察对改善CFPR电性能的贡献是有限的。在Mask R-CNN的基础上提出了SoftMask R-CNN来实现CF的SEM图像自动分割,进行CF分布的评估,研究CF分布对CFRP电性能的影响。试验结果表明:Soft-Mask R-CNN在SEM图像上的平均准确率和交并比分别为86.9%、90.7%;Soft-Mask R-CNN在不同的SEM放大条件下具有稳定的分割结果;Soft-Mask R-CNN对CF的SEM图像进行实时分割满足了对连续SEM图像观测的需求,表明CF分布可以改善CFRP的电性能。