数模联动的多特征工件加工能耗预测方法研究

在实际切削加工过程中材料去除率是不断变化的,现有将其视为恒量的能耗建模方法难以实现能耗准确预测。为了提高切削过程能耗预测精度,提出了一种基于材料去除率的数模联动加工能耗预测方法。首先,基于切削过程刀具与工件的接触关系分析了切入、完全切入和切出阶段材料去除率变化规律,并对相应的加工能耗特性进行了分析;其次,提出了数据驱动的刀具切入,切出阶段加工能耗预测方法,以及模型驱动的完全切入阶段加工能耗预测方法,实现加工过程能耗准确预测;最后,利用实验案例验证了所提模型及方法的有效性,为今后研究能耗预测精度奠定了基础。

GRNN神经网络在汽车发动机性能预测中的应用

建立多输入参数条件下发动机动力性能及燃油经济性能预测模型,研究平滑因子、输入参数对预测精度的影响;建立预测模型,研究发动机运转参数对动力性能与燃油消耗率的影响规律。研究结果表明:采用广义回归神经网络(GRNN)能构建准确性较高的发动机动力性能与燃油经济性能预测模型;选择合适的平滑因子可使GRNN算法获得的预测值避免出现较大波动,同时兼顾较高预测精度;保持合适的油门开度能使发动机输出较高的功率和转矩;低功率或低油门开度使发动机燃油消耗率较高。

稀土元素对L-酪氨酸发酵的影响研究

目前工业上主要采取微生物发酵法生产L-酪氨酸,此工艺存在生产周期长、糖酸转化率低等问题。因此,该研究以发酵过程中菌体量、L-酪氨酸产量、糖酸转换率以及耗糖速率为指标,通过单因素实验和正交实验探究La^(3+)、Ce^(3+)、Nd^(3+)对L-酪氨酸发酵的影响并最终确定了稀土元素的添加组合,提高了菌体的活力,缩短了延滞期,延长了产酸高峰期。实验结果表明,向L-酪氨酸发酵培养基中添加80 mg/L La^(3+)、2 mg/L Ce^(3+)、0.3 mg/L Nd^(3+)对发酵有利。发酵耗时35 h,缩短了2.2%;最高菌体量达到80.3,提升了10.8%;产酸量达到55.7 g/L,提升了9.7%;糖酸转化率为23.4%,提升了6.4%。验证了添加稀土元素的可行性,为L-酪氨酸大规模工业化生产提供了依据。

基于CNN-Bi-LSTM功率预测的海岛综合能源系统优化调度

合理构建海岛综合能源系统对沿海能源清洁化转型意义重大,其优化调度更是实现海岛能源供需平衡的有效途径。为此,提出了一种考虑风光功率预测的海岛综合能源系统优化调度方法。首先,搭建包含氢能设备、海水源热泵、海水淡化装置、波浪能发电装置等新型能源转换设备的系统模型。其次,海上气候多变会导致新能源发电不稳定,故采用含环境变量重要性排序的一维卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络(convolutional neural network-bi-directional long short-term memory,CNN-Bi-LSTM)联合模型对发电功率进行预测。然后,为维持海岛基本生存条件,以电-冷-淡水-氢平衡为约束,以改善系统运行经济性和可再生能源消纳率为目标函数,建立综合能源系统优化调度模型。对夏冬两个典型日进行仿真分析,结果表明所提出的预测模型具有较高的预测精度,所提优化调度方法可以实现海岛能源供需平衡,同时能够有效降低系统运行成本,提高可再生能源消纳率。

污水处理厂提升泵站的能耗和流量预测模型研究

本文根据污水处理厂提升泵的运行逻辑,建立了基于GPR技术的能耗和流量预测模型,并以该模型为基础,在满足提升泵站流量和进水量目标的前提下,对提升泵站能耗进行了优化,并验证了模型预测和能耗优化的效果,以期为相关人员提供参考。

环剥对红松(Pinus koraiensis)韧皮部和木质部碳水化合物的影响

树干环剥可以阻碍韧皮部光合产物的运输并进一步影响光合产物的分配.长时期内,环剥能够导致环痕上部可溶性糖和淀粉的积累,但对于短期内如何影响碳水化合物在木质部和韧皮部内的运输模式所知甚少.以38年生红松（Pinus koraiensis Sieb.et Zucc.）为研究材料,分别对环剥上部、下部每隔1～2 d采样,区分木质部和韧皮部（树皮）进行可溶性糖和淀粉含量及树干糖呼吸消耗速率测定,确定环剥后的日变化和周变化,并对木质部可溶性糖、淀粉含量与韧皮部中相应指标进行相关关系的回归分析.结果发现：（1）环剥后4周内,在环剥痕上、下部间木质部可溶性糖和淀粉含量,韧皮部中淀粉含量均不存在显著差异（p＞0.05）,而韧皮部内可溶性糖含量,环剥后第2周出现显著差异,从第4周出现环剥上部显著高于下部的碳水化合物积累现象（p＜0.05）;（2）环剥阻隔了韧皮部可溶性糖的纵向运输,但是并不影响木质部的纵向运输,而且环剥并没有影响木质部和韧皮部之间的糖和淀粉的相关关系;（3）环剥第1周内环剥上部和下部呼吸消耗速率差异不显著,第2周环剥上部显著高于环剥下部,从第3周开始环剥下部呼吸消耗速率显著下降.推断认为,在环剥处理的4周内,环剥上部冠层新形成的碳水化合物很大一部分均被呼吸消耗掉,导致环剥上部较环剥下部可溶性糖稍有增加;红松胸高直径以下部分所储藏的碳水化合物足以保障2周内红松树干呼吸.

我国废PET饮料瓶产生量与回收水平研究

聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)饮料瓶属一次性塑料包装,应用广泛且周期短,废弃量大,从节约资源、减少碳排放和保护环境等方面看,废PET饮料瓶回收都具有重要的意义。基于PET瓶装的饮料产量和PET瓶消费量的正相关性,建立了饮料总产量-PET瓶装的饮料产量-废PET饮料瓶产生量(PET饮料瓶消费量)间的数量响应关系,结合灰色模型,预测2020—2025年我国废PET饮料瓶的产生量;根据国内PET饮料瓶回收现状和物质代谢定性分析,确定了废PET饮料瓶的主要流向;通过问卷调查和现场实测,测算出现阶段我国PET饮料瓶回收总体水平。结果表明:2020—2025年,我国废PET饮料瓶的年产生量预测值为370万~409万t,主要流向回收利用体系、餐厨垃圾处理厂、垃圾填埋场、垃圾焚烧发电厂以及海滩等地,其中流向餐厨垃圾处理厂、垃圾填埋场、垃圾焚烧发电厂、海滩等地的废PET饮料瓶所占比例总体低于5%,即全国废PET饮料瓶回收率在95%以上,处于较高的回收水平。

主成分分析与BP神经网络在煤耗氧速度预测中的应用

结合主成分分析与神经网络的优点,提出了主成分分析与神经网络相结合的煤耗氧速度预测模型.采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构.通过实例验证,基于主成分的神经网络比一般神经网络训练精度更高,学习时间更短,预测效果更优.

中国食糖市场现状与未来5年展望

未来5年,中国食糖产量将经历一个减产周期,此后逐步回升;食糖消费量则将继续保持稳定增长的趋势;国内食糖产需缺口将长期存在,进口规模不断扩大;中长期来看,国内外食糖价格走势将趋于一致,受供求基本面影响,食糖价格有望步入缓慢回升通道。总体来看,未来5年国内食糖产业支持和调控政策的走向将对稳定国内食糖产量起到决定性作用。

2014年中国食糖消费分析与展望

基于全球宏观经济形势、国内外食糖供给水平、国内涉糖行业运行状况和国内市场调控政策等方面情况,剖析了2014年中国食糖消费市场的总体形势与特点,得出4个主要结论:一是全球经济形势有复苏迹象,但仍有风险因素存在;二是食糖消费总体呈稳定增长态势,个别行业增幅有所下降,食品制造业利润有所企稳;三是国内外食糖价差持续存在,利润动机推动连续3年大量食糖进口,挤占了部分国产糖消费市场,库存高企;四是糖价持续3年下滑,价格低位刺激食糖消费,然而产业链主体出现制糖企业全行业亏损和糖农不赚钱现象。综合宏观局势、供需形势以及产业政策,预计2014年后期食糖消费形势会好于前几个月,稳中回升。

基于GRNN算法的船用柴油机性能曲线模拟与油耗率预测

根据4190ZLC-2船用四冲程增压柴油机实际实验测得数据,建立基于广义回归神经网络(GRNN)的柴油机性能曲线和燃油消耗率预测模型。在所得实验数据中,选取柴油机油门、转速、扭矩等参数数值作为网络输入,柴油机的燃油消耗率作为网络输出。仿真结果表明:基于GRNN模型的神经网络学习速度快,预测精度高,可以很好地适用于柴油机燃油消耗率的性能预测中,并且能很好的实现预测仿真的效果。模型建立之后,可以根据测得数据实时了解柴油机的运行工况及性能状态。

基于FOA-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型研究

为了准确描述可控参数与热耗率之间的关系,采用偏相关分析法,结合汽轮机热耗率方程确定了影响汽轮机热耗率的5个主要变量,并将其作为模型的输入参数;通过比较分析,选用RBF_kernel为模型的核函数;利用果蝇优化算法(FOA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚因子和核径向范围2个参数进行优化,建立了FOA-LSSVM黑箱模型;以FOA-LSSVM为基础,建立了预测汽轮机热耗率的数学模型,并将其与采用LSSVM、RBF神经网络建立的热耗率预测模型进行对比,同时分析了该模型的鲁棒性。结果表明,基于FOA-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型具有精度高、泛化能力强、鲁棒性强的优点。该模型为机组热经济性诊断、参数寻优提供了理论依据,具有一定的工程应用价值。

基于趋势预测的关键链自适应缓冲监控策略

经典缓冲监控方法忽略了单个活动的缓冲消耗信息,没有结合项目实际执行情况进行监控强度的调整,无法有效提升项目进度的管理绩效。基于此,本文在缓冲分配的基础上引入活动缓冲消耗的位置信息和速率信息,对后续活动的监控强度进行调整,提出了基于趋势预测的关键链自适应缓冲监控策略。仿真结果表明,本文的缓冲监控方法在保证项目按时完工的前提下,大大减少了红色预警的频次,并且在项目成本方面明显优于传统的缓冲监控方法,有效地降低了不必要的资源浪费。

工业用水定额的变化对需水量预测的影响研究

山西万家寨引黄入晋工程是国家重点建设工程,山西是国家能源重化工基地,水资源缺乏,地下水超采严重,制约了当地人民生活和经济的发展,引黄工程是解决山西省城市人民生活及工业水资源紧缺问题的根本举措.需水预测是确定工程规模的重要依据,为了确定引黄工程的规模及其经济效益,分别于不同年份对太原供水区进行了三次需水预测研究.由于影响需水预测的因素众多,致使三次需水预测值有所不同,重点分析了工业用水定额的变化对需水预测的影响.结果表明,工业结构、生产工艺、设备、规模和工序对万元产值取水量和复用率等工业用水定额影响较大,而工业用水定额的变化将引起需水量的变化.

3种用水量预测方法在京津冀地区的适用性比较

本文比较了年增长率法、自回归模型法和灰色神经网络法3种常用的用水量预测方法在京津冀地区年用水量预测中的适用性,基于优选的方法对京津冀2019—2025年的年用水量进行了预测。结果表明,北京、天津和河北省1997—2018年的年用水量呈现不同的变化趋势:北京和天津的年用水量呈先减少后增加的非线性变化趋势,而河北省的年用水量呈波动递减的趋势。灰色神经网络法在京津冀3地均优于其他两个模型,被推荐为该地区年用水量预测的首选方法。基于灰色神经网络法的年用水量预测结果表明,2019—2025年北京市年用水量将趋于平稳,天津市的年用水量将缓慢增加,而河北省的年用水量则将继续下降。

基于数据驱动的高校毕业生就业率预测研究

高校毕业生就业率的影响因素很多,是复杂多变的,传统预测方法无法描述高校毕业生就业率的变化趋势,不仅使得高校毕业生就业率预测精度低,而且预测消耗的时间长。为了提升高校毕业生就业率预测效果,提出数据驱动的高校毕业生就业率预测方法。首先,对当前高校毕业生就业率常用预测方法进行分析,找到这些方法的弊端;然后收集高校毕业生就业率历史数据,采用支持向量机对其进行预测,找到高校毕业生就业率变化趋势,并引入蚁群算法对支持向量机的参数进行优化;最后,采用Matlab 2019编程实现高校毕业生就业率预测实验。结果表明,无论是高校毕业生就业率的预测精度或者是预测消耗时间,数据驱动方法均明显优于当前经典高校毕业生就业率预测方法,具有更加广泛的应用前景。

基于动态调整阈值的虚拟机迁移算法

针对当前数据中心服务器能耗优化和虚拟机迁移时机合理性问题,提出一种基于动态调整阈值(DAT)的虚拟机迁移算法。该算法首先通过统计分析物理机历史负载数据动态地调整虚拟机迁移的阈值门限,然后通过延时触发和预测物理机的负载趋势确定虚拟机迁移时机。最后将该算法应用到实验室搭建的数据中心平台上进行实验验证,结果表明基于DAT的虚拟机迁移算法比静态阈值法关闭的物理机数量更多,云数据中心能耗更低。基于DAT的虚拟机迁移算法能根据物理机的负载变化动态迁移虚拟机,达到提高物理机资源利用率、降低数据中心能耗、提高虚拟机迁移效率的目的。

基于TS-SVR的飞行员服装耗能测试与评价方法研究

不同特性的服装给飞行员带来不同的体能消耗,进而会影响飞行员的工作状态和工作效率,为了解决飞行服装耗能的测量和评价问题,本文提出了基于禁忌搜索算法(tabu search,TS)优化支持向量机回归(support vector machine regression,SVR)的服装耗能测量与评价方法。首先以模特机器人为核心,再现飞行员在行走与驾机工作模式,搭建了飞行服装耗能测试平台,为减少试验次数,设计正交试验,探讨了不同服装特性参数对耗能的影响,提出了服装耗能率的评价指标,建立了基于禁忌搜索算法改进SVR算法的服装耗能模型。试验结果表明,该模型对服装耗能的预测准确度达95.5%以上。

非道路用柴油机燃油消耗率分析及预测

通过对国内外非道路用柴油机样本的分析和统计,得到了加权燃油消耗率与标定工况燃油消耗率的关系以及各类柴油机加权燃油消耗率与其标定功率的数学模型和标准差,为预测及评估柴油机的燃油消耗率水平提供了依据;首次对加权燃油消耗率的不确定度因素进行了分析,根据建立的数学模型评估了国内外非道路用柴油机的燃油消耗率水平,研究结果表明:与国外非道路用柴油机相比,国内非道路用柴油机燃油消耗率还存在明显的差距。

糖耗速率对浓香型白酒发酵过程异戊醇合成的影响

高级醇是白酒的风味物质之一,其含量过高影响白酒饮用的舒适度。通过考察酵母种类与初始菌浓度、发酵起始温度、大曲酶活力等因素对浓香型白酒发酵过程异戊醇合成的影响,为研究减控策略提供参考。结果表明,初始酵母种类与数量、发酵起始温度、大曲酶活力均对浓香型白酒发酵过程异戊醇合成阶段还原糖的消耗、酿酒酵母的增殖和异戊醇合成水平有影响。预估表观耗糖速率变小,酿酒酵母增殖倍数减少,异戊醇合成水平也相应降低。酿酒酵母是影响白酒发酵过程异戊醇合成的主要酵母,当发酵起始酿酒酵母数量为5×10^(7)CFU/g时,酒醅中的异戊醇比对照减少22.9%;酒醅入池发酵起始温度的降低也可显著减少异戊醇含量,降幅最高为22.6%;此外,通过降低大曲糖化酶活力也能有效减少发酵过程异戊醇的合成。该研究揭示了浓香型白酒发酵过程酿酒酵母增殖和还原糖消耗与异戊醇合成水平之间的关系,为阐明白酒发酵过程异戊醇合成机制和研究异戊醇减控策略奠定理论基础。