磁链分区的磁场增强型永磁电机全速域模型预测直接转矩控制

磁场增强型内置式永磁(flux intensifying interior permanent magnet,FI-IPM)电机的反凸极(L_(q)<L_(d))特性,使得正向d轴电流增强磁场,提高输出转矩的同时,也使得弱磁升速时d轴电流正负交替变化,电流角度变化大,磁链波动大,进而造成转矩脉动大、电流畸变振荡、响应速度慢等问题。针对这些问题,该文提出一种基于磁链分区的磁场增强型内置式永磁电机全速域模型预测直接转矩控制控制策略。根据FI-IPM电机速度运行区域与磁链状态映射关系,构建磁链和转矩预测模型。在此基础上,提出磁链分区控制,引入磁链差值判断增磁和弱磁运行区,并进行磁链补偿,解决不同速度运行域之间切换的震荡和不稳定问题。最后,通过实验验证所提出控制策略的有效性,为该类电机在电驱动系统中的应用提供技术方案。

基于嵌入式离散裂缝模型的增强型地热系统热—流—力—化耦合分析

增强型地热系统(以下简称EGS)在长期取热过程中会受到流(Hydraulic)、热(Thermal)、力(Mechanical)、化(Chemical)等多种物理场的综合作用影响。虽然嵌入式离散裂缝模型(以下简称EDFM)能够有效模拟裂缝型储层中流场、温度场、力场和浓度场的变化,但目前基于EDFM的热—流—力—化(以下简称THMC)四场耦合的相关研究和认识还不足。在考虑储层非均质性、物性参数变化和水—岩反应的基础上,基于EDFM建立了裂缝型储层的THMC四场耦合模型,对EGS运行过程中的流场、温度场、位移场和浓度场的时空演化进行了模拟分析。研究结果表明:(1)当基岩渗透率较低时,开采温度下降缓慢,EGS可维持较长年限的较高开采温度,但渗透率较低时会造成开采井质量流率减小,进而影响净取热功率;(2)当裂缝渗透率或裂缝开度发生改变时,EGS均可维持一定年限的较高温度稳定输出,随后出现不同幅度的下降,但当裂缝渗透率增大到一定值或者裂缝开度减小到一定值时,改变裂缝参数对开采温度的影响减弱;(3)当EGS运行40年时,采用变物性流体比采用常物性流体计算的开采温度偏低22℃,而考虑水—岩反应的开采温度偏低了15℃,储层平均孔隙度值增大12.5%。结论认为:(1)在对长期运行的EGS进行研究时,应综合考虑储层岩石参数、注入流体物性以及水—岩反应等因素的影响;(2)未来应考虑储层其他矿物组分的化学反应、力学变形对流—热—化三场影响的双向耦合,以便为EGS储层的工程开发和利用提供更准确、可靠的预测。

改进Fisher判别法的突水水源快速判别模型

为快速有效地判别矿井突水水源位置,预防水害事故的发生,根据平煤五矿实际水文地质特征,针对砂岩、太灰和寒灰含水层水质差异性,收集34组水样资料,并选取K^(+)+Na^(+)、Ca^(2+)、Mg^(2+)、SO_(4)^(2-)、Cl^(-)、HCO_(3)^(-)六大常规水化学离子作为判别因子,开展水化学特征分析;结合PCA降维统计算法,建立改进的Fisher水源判别模型,并利用待测样本对比改进前后Fisher模型的判别结果,同时将训练样本回代到改进模型中进行验证。结果表明,根据水化学类型无法准确区分寒灰水与太灰水;利用改进Fisher判别模型测试10组待测样本,判别准确率为100%,相较于基础Fisher模型,准确率提高了20%,应用改进Fisher判别模型可大幅提升水源识别准确率;已知训练样本的回代结果显示,改进Fisher判别结果与实际情况基本吻合。通过2种模型的对比分析,采用改进Fisher模型进行矿井水源识别准确率及可靠性高,具有一定研究价值,可为矿井水源识别提供新的思路。

基于双曲线模型的增强型桩荷载传递特性研究

通过现场实测的增强型桩和光圆型桩静压试验和桩身内力测试数据,探讨了增强型桩的荷载传递规律。为研究增强型管桩竖向承载特性,将增强型管桩纵向凸肋按截面积计入桩体刚度,而环向凸肋对桩侧土的作用通过桩侧摩阻提高系数来反映;以荷载传递函数的双曲线模型为基础,建立了适用于增强型桩的荷载-沉降关系的计算迭代模型。结合现场静载试验获得的荷载-沉降曲线和桩身轴力分布曲线,反分析确定传递函数的计算参数。应用结果表明,本文方法确定的荷载-沉降曲线和桩身内力分布与实测值吻合较好,具有较好的实用性。

支持IP电话信令的增强型智能网呼叫模型的研究

研究了智能网和 IP网融合所需的呼叫模型 ,以支持基于 Vo IP建议的多媒体业务 .分析了现有智能网呼叫模型在 IN/ IP综合中的局限性及其原因 ,基于分层原则独立提出了满足 Vo IP信令需求的增强型智能网呼叫模型 ,并给出了增强后的智能网呼叫模型与典型的 Vo IP信令—— H.32 3建议之间的集成方式 .

室内POI显著度评价的Fisher判别法模型

随着社会经济的快速发展,大型建筑物内部结构越来越复杂,室内空间的位置服务愈显重要。地标作为室内空间中的基础要素,能够帮助人们在室内认清方向和定位。但是,现有的室内地标的选取方式大多牵引于室外准则,未考虑室内POI独有的特点,导致所选取出的地标与用户的认知不匹配。针对这一问题,本文在室内空间POI显著度影响因素探究试验基础上,采用Fisher判别法(FDA)对试验数据进行语义信息量化、构建模型、模型回判和交叉互判处理,确定了室内POI显著度评价模型,并用于室内地标的提取。结果表明,建立的判别模型对室内POI显著度的判别和分级效果显著,选取出的地标能够与用户认知结果相一致。

人机协同增强型商务信息管理决策采用的心理机制——自我决定理论视角

随着数据科学和认知智能等新技术的发展,人机协同的增强型商务信息管理决策逐渐成为组织决策的主流方式,它的潜在优势也引起了众多实践者和研究者的高度关注。相较于传统的以管理者为中心的组织决策范式,人机协同决策范式意味着曾经作为工具的机器演变成为了与管理者具有平等地位和同等决策权力的队友。对于管理者而言,机器这一重要角色的转变弱化了管理者自身在决策过程中的重要性,甚至导致管理者对人机协同决策产生潜在抵制行为。为了解决这一关键问题,本研究从自我决定理论出发,系统地优化人机协同增强型商务信息管理决策模式和功能的设计,增加管理者对其“造”(技术就绪度)和“用”(技术接受模型)的感知,以满足管理者的自我决定需要,从而提高管理者对人机协同增强型商务信息管理决策的采纳意愿。

增强型GaN绝缘栅HEMT线性电荷控制解析模型

基于MIS理论和含极化的泊松方程,应用费米能级与二维电子气密度线性近似,并考虑计入了绝缘体/AlGaN界面的陷阱或离子电荷,导出建立了适用于增强型且兼容耗尽型AlGaN/GaN绝缘栅HEMT的线性电荷控制解析模型。研究表明,Insulator/AlGaN界面陷阱密度在1013cm-2数量级;基于该模型的器件转移特性的理论结果与器件的实测转移特性数据比较符合。该模型可望用于器件性能评估和设计优化。

基于LDA-MURE模型的背景音乐自适应推荐方法

用户的情绪状态不同,需要的背景音乐也不同,因此提出基于LDA-MURE模型的背景音乐自适应推荐方法。提取背景音乐的音频特征和社会化标签,通过Fisher线性判别分析方法融合上述数据的特征,结合投影变换方法获得不同类别背景音乐的类内离散度和类间离散度。通过现代心理学分析人类情绪的节律周期变化,在此基础上判断用户当前的情绪状态。最后在LDA模型的基础上构建LDA-MURE模型,为用户推荐不同类别的背景音乐。实验结果表明,所提方法的MEA指标值较低、P@N指标值较高、用户满意度较高。

基于Fisher判别分析可分性信息融合的马铃薯VC含量高光谱检测方法

为提高马铃薯VC含量检测结果的准确性和可靠性,提出一种基于Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)可分性数据融合的检测模型输入变量构建方法。首先,利用高光谱成像技术采集200个马铃薯的高光谱信息,通过对比6种预处理方法和原始数据的建模结果,确定多元散射校正为光谱数据的预处理方法;其次,采用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)及CARS-SPA组合算法3种方法提取相应特征波长,通过对比分析最终确定34个有效特征波长;然后,将有效特征波长进行FDA可分性数据融合,根据融合的新变量对样本间差异性判别能力的大小进行筛选,确定构建检测模型的输入变量;最后,分别对FDA融合前后筛选的变量建立偏最小二乘模型和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型,并对检测结果进行对比分析。结果表明,将CARS算法提取的34个特征波长进行FDA融合,采用前3个融合变量作为构建检测模型的输入变量时,其所建BPNN模型的相关系数由0.9726提高至0.9990,均方根误差由0.7723降低至0.1727,不仅能够极大地降低数据分析维度,而且能够提高检测结果的准确性。因此,基于FDA可分性数据融合构建检测模型输入变量可以提高马铃薯VC含量检测结果的准确性。

南京地区蒸散发降尺度研究——基于增强型时空自适应反射融合模型

蒸散发是水文循环的重要组成部分,获取高时空分辨率的数据能够更加精细化蒸散发的时空变化规律,对于水资源管理、生态水文过程量化具有重要意义。由于单一传感器反演的蒸散发无法同时具有高空间和高时间分辨率,以南京地区为例,首先结合Landsat-8遥感影像数据和气象数据,采用基于能量平衡原理的SEBS模型估算日蒸散量。在此基础上,选取典型区域采用基于增强型时空自适应反射融合模型(ESTARFM)将估算的蒸散发结果与低空间分辨率的MOD16A2蒸散发产品数据进行时空融合降尺度研究,并评价模型的融合精度。结果表明:(1)SEBS模型估算的蒸散发结果与蒸发皿折算后的数据、MOD16A2产品数据的平均相对误差分别为0.14 mm/d和0.22 mm/d。(2)南京地区蒸散量季节差异明显,表现为夏季>秋季>冬季;各区在夏季的日平均蒸散量差异也较大,六合区蒸散量最大,秦淮区最小;另外,蒸散量分布受土地利用类型的影响,总体上表现为水域>林地>耕地>草地>其他,且植被覆盖度较高的区域蒸散量较大。(3)基于ESTARFM模型融合的蒸散发结果与基于Landsat-8遥感影像反演的蒸散发数据在空间分布上具有相似性,二者相关系数为0.74。在全球气候变化的背景下,本研究可为蒸散发数据集时空分辨率的提高提供参考,同时也能够为南京地区水循环过程和水资源管理研究提供数据支撑。

基于Gabor小波和增强Fisher模型的掌纹特征提取

对于其他身份识别的生物特性而言掌纹有着很多的先天优势,因此在各个领域得到了非常广泛的应用。本文通过研究掌纹的特征,提出了一种基于Gabor小波和增强Fisher线性判别模型(EFM)的掌纹特征提取算法。先对预处理掌纹,在对掌纹灰色图像通过算法进行Gabor小波变换后,得到Gabor的掌纹特征向量。随后,通过主成分分析变换高维特征向量至低维空间,最后在此空间内利用EFM变换矩阵提取到掌纹的特征。由于Gabor函数在特征提取方面有着优良的性能,对高维特征的降维处理问题可有效解决,同时,算法也提高了Fisher线性判别式(FLD)的推广能力,可以较好地实现掌纹的特征提取。

一种改进的增强型GaNHEMT大信号模型

提出一种改进的增强型GaN HEMT器件建模大信号模型。模型沟道电流方程和电荷方程均连续且高阶可导,栅电荷模型满足电荷守恒原则。提出的沟道电流模型可精确拟合实际器件正、反向区、截止区以及亚阈值区的直流特性。根据GaN HEMT器件特有的物理结构和电学特性,器件的自热效应、电流崩塌效应以及跨导频率分布效应在模型中进行了考虑。模型采用Verilog-A语言进行描述,并编译、链接入Agilent ADS工具。验证结果表明,模型仿真和测试数据在宽的偏压和频率范围内得到很好地吻合。

基于客体管理的增强型RBAC模型的研究

提出了一种基于客体管理的增强型RBAC模型。该增强模型将角色思想应用于处于客体位置的目标和操作,在原有模型的基础上添加了目标角色和操作角色2个元素,相应地也增加了操作与操作角色、目标与目标角色及操作角色与目标角色的关系。对新添加的角色引入层次继承关系,对新添加的关系引入静态约束,并给出了增强模型的形式化描述。

增强型地热系统热-水动力-力学(THM)耦合模拟——以河北马头营凸起区为例

增强型地热系统(EGS)的裂隙热储层在长期开采过程中,由于不断地提取高温干热岩体的热量,致使高温花岗岩岩体温度下降,进而诱发岩体产生二次破裂,甚至出现流体短路,降低地热系统开采效率。为了保证EGS热能的稳定提取,需要建立试验场地的热-水动力-力学(THM)耦合模型,分析水动力和热效应对该储层裂隙发育规律的影响。本文基于河北马头营凸起区EGS开发场地的循环注水试验数据,建立场地热-水动力-力学耦合模型,通过模型模拟结果与现场观测结果进行比较,先验证了THM耦合模型的准确性,然后利用校正后的模型预测了不同注入方案下,EGS储层渗透率的提高和增产带的空间范围,揭示了储层裂隙增产带的范围受温度、压力、注入速率的影响情况。结果表明:经过63 d的增产处理,该模型预测的增产层体积约为10万m^(3);提高注水压力能刺激现有的裂隙发生剪切性破裂,拓宽增产带的区域;减小注水的温度有助于提升流体的穿透能力,扩大储层的增产带;在水力压裂的开始阶段,适当利用冷水注入有利于提高储层渗透率,且提高注入速率会使储层增产带的范围扩大。

基于表面势的增强型p-GaN HEMT器件模型

为了满足功率电路及系统设计对p-GaN HEMT(High Electron Mobility Transistor)器件模型的需求,本文建立了一套基于表面势计算方法的增强型p-GaN HEMT器件SPICE(Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis)模型.根据耗尽型GaN HEMT器件和增强型p-GaN HEMT器件结构的对比,推导出p-GaN栅结构电压解析公式.考虑到p-GaN栅掺杂效应和物理机理,推导出栅电容和栅电流解析公式.同时,与基于表面势的高电子迁移率晶体管高级SPICE模型内核相结合,建立完整的增强型p-GaN HEMT功率器件的SPICE模型.将所建立的SPICE模型与实测结果进行对比验证.结果表明,所建立的模型准确实现了包括转移特性、输出特性、栅电容以及栅电流在内的p-GaN HEMT器件的电学特性.模型仿真数据与实测数据拟合度误差均小于5%.本文所提出的增强型p-GaN HEMT器件模型在进行电路设计时具有重要的应用价值.

基于Jaynes-Cummings模型的量子参数估计与初态优化

参数估计理论是根据实验测量数据推断物理模型中未知参数的重要理论工具.Jaynes-Cumming模型是量子光学中广泛使用的模型,描述了二能级原子和单模量子光场之间的相互作用.利用参数估计理论系统地研究了该模型中光-原子耦合强度g的估计精度,并找到了可达到最高估计精度的初态.该结果可以提高基于Jaynes-Cumming模型的量子精密测量的精度,该研究方法也可用于其他基于混合量子系统的量子度量学研究.

多量子比特WV纠缠态在Lipkin-Meshkov-Glick模型下的量子Fisher信息

量子Fisher信息在参数估计理论和量子精密测量领域扮演着非常重要的角色,不仅可以用来标定量子系统的测量精度极限,还可用于有益量子计量的纠缠态判定.本文从量子测量的角度出发,对多比特WV态(α|W_(N)>+√1-α^(2)|00...0>)进行研究,通过计算其在局域操作下和Lipkin-Meshkov-Glick(LMG)非局域操作模型下的量子Fisher信息,分析其在精密测量方面的表现.研究发现:在局域操作下,随着参数α由0到1的变化,多比特WV态的量子Fisher信息逐渐变大,表明其量子纠缠程度在不断增加,也体现出更强的量子测量能力.在LMG非局域操作下,随着相互作用强度γ的增大,N=3量子比特WV态的量子Fisher信息值趋于稳定,几乎不受参数α的影响,而当体系量子比特数N>3时,量子Fisher信息值会随参数α的变大而变大;当参数α固定时,多比特WV态的量子Fisher信息会随着相互作用强度γ的增强而变大,呈现出相互作用强度越大,WV态的量子测量能力越强.

考虑混沌特征的增强型大脑情绪神经网络光伏发电功率超短期预测模型

为进一步提高光伏发电功率超短期预测的准确度,根据光伏功率时间序列固有的非线性混沌特征,提出一种基于改进粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)算法和增强型大脑情绪神经网络(enhanced brain emotional neural network, EENN)的光伏发电功率超短期预测模型。首先,利用非线性变换将光伏功率序列的隐含信息特征投射至高维相空间,获得反映吸引子轨迹的新数据空间;随后,为提高模型的超短期预测能力,通过考虑系统在空间中连续吸引子轨迹的非线性几何特征,利用EENN模型建立高维空间中的数据映射关系,并采用IPSO算法实现对EENN模型中所有权值和阈值的迭代优化,以提高EENN模型的数据挖掘和预测能力;最后,基于实测光伏发电功率数据进行单步预测以实现对所提模型的有效验证。算例分析表明,所提预测模型具有比传统模型更好的预测效果,有效提高了光伏功率超短期预测的准确度。

深部能源开采中多场耦合模型研究现状——以干热岩为例

随着地球浅部能源资源的日益减少,人类逐步向深部能源开发转型,中国深部干热岩型地热资源具有巨大潜力,但开发研究尚处起步阶段,深部能源开采必然面临着高温、高应力、高渗透压力及水化学环境问题,因此岩石THMC(温度场+渗流场+力学场+化学场)多场耦合作用是当前研究的重点。本文介绍了多场耦合模型建立的方法及其发展过程,概述了多场耦合模型在深部能源开采中的应用,特别是增强型地热系统(Enhanced Geothermal System,EGS)中的多场耦合问题和相关试验研究,表明了EGS中的裂缝扩展、化学增产措施和力学参数研究是重点研究问题,强调了深部能源开发的紧迫性和必要性,为今后的研究和实践提供了重要的参考和指导。