基于改进SOGI-QSG的频率自适应锁相环

针对双二阶广义积分锁相环(dual second-order generalized integrator phase locked loop,DSOGI-PLL)在不平衡电网下锁相效果不理想的问题,提出了一种改进二阶广义积分正交信号发生器(second-order generalized integrator quadrature signal generator,SOGI-QSG)的频率自适应锁相环,来提高并网电流在不平衡电网下的并网质量。改进SOGI-QSG能够很好地滤除直流分量,同时加入了频率自适应功能,再通过级联谐振滤波器来消除奇次谐波对并网的影响,最后对q轴的正序分量进行锁相。在Simulink中对基于改进SOGI-QSG的频率自适应锁相环进行了仿真,结果表明:在电网电压单相跌落或频率出现微小波动时,基于改进SOGI-QSG的频率自适应锁相环比DSOGI-PLL有更好的锁相效果。

考虑载客状态的改进孤立森林浮动车异常数据检测算法

为提高浮动车数据中异常数据检测能力及不同载客状态下的模型检测分析能力,提出基于S-DTA-IIForest(Summation&Difference Third Order Average&Improvement-Isolation Forest)的浮动车数据异常检测算法。构建由相邻两项求和(S)、三阶求和平均差分(DTA)的二维度空间SDTA特征向量;提出差额累计更新和动态区分辨识的改进孤立森林IIForest算法,通过设置停止阈值参数,避免当出现新样本异常值分数大于停止阈值时,仅更新样本不更新孤立森林模型的问题,设计每个二叉树区分辨识度参数,区分辨识度位于停止区间时停止二叉树生长,提高算法收敛性能,以ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面积AUC(Area Under ROC Cure)、F1-score为指标对模型精度进行对比分析,并以重庆市中心城区学府大道开展实例验证。结果表明:本文S-DTA-IIForest组合算法AUC、F1-score分别为86.63%、0.89,AUC较传统孤立森林IForest(Isolation Forest)提高32.4%,运行效率提高1.29%,具有收敛速度更快、精度更高的优势,载客条件下模型AUC、F1-score较未载客分别提高7.7%、10.8%,组合算法对载客数据有更高的检测精度,且未载客状态数据异常率较载客状态增加71.4%,未载客数据异常率更高。

化工原理课程教学方法改进与优化措施探讨

化工原理课程是化工相关专业的核心课程,由于化工原理讲授的是复杂的工程理论基础,在教学过程中存在课程难度大、理论与实践脱轨、学生学习动力不足等问题。本文针对这些问题结合多样化教学、生活/工程实际和多维度评价等手段,探讨化工原理课程教学改进与优化的方法,培养学生学习积极性,提高教学效果。

光伏波动平抑下改进K-means的电池储能动态分组控制策略

针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer,IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。

母乳喂养质量改进在NICU极低出生体重儿中的应用

目的 探讨母乳喂养质量改进对新生儿重症监护室(NICU)极低出生体重儿的影响。方法 选取2021年1月1日—2021年12月31日南京市妇幼保健院NICU收治的70例极低出生体重儿(VLBWI)作为研究对象,按组间基线资料均衡可比的原则分为观察组和对照组,每组35例。对照组采取常规母乳喂养管理和宣教方式,观察组在常规母乳喂养管理的基础上通过增设人力资源、完善管理制度、加强医务人员培训、加大产妇及家属的宣教力度及加强院感监测共五个方面进行母乳喂养质量改进,比较两组VLBWI住院期间母乳喂养情况、生长发育情况、静脉营养时长、住院时长及并发症发生情况。结果 两组一般资料比较差异无统计学意义(P>0.05),观察组首次亲母母乳喂养时间、恢复出生体质量时间较对照组提前,住院期间纯母乳喂养率、体质量增长速率较对照组有所提升,静脉营养持续时间及总住院时长较对照组有所缩短,喂养不耐受、坏死性小肠结肠炎(NEC)、支气管肺发育不良(BPD)及视网膜病变(ROP)并发症总发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 母乳喂养质量改进措施可提升NICU住院VLBWI纯母乳喂养率,促进其体质量的增长,缩短静脉营养持续时间及总住院时长,减少相关并发症的发生率。

基于改进AHP法的农旅产品包装设计策略探析

基于改进AHP法构建农旅产品包装设计的系统框架,可为农旅产品的包装设计提供借鉴。论文通过钻石模型及多种调研方法明确产品定位,剖析用户需求,转译为设计要素并构建设计要素的层级模型,进而建立判断矩阵推算设计要素的权重和重要性排序。排序结果显示:包装色彩搭配要素是最重要的,满足包装礼品互赠的情感价值;其次,赋予包装农旅融合的文化价值及商业价值是基本要求,绿色生态的质感能为包装增色。在该排序指导下生成的设计方案评分优秀。通过设计实例证明了基于改进AHP法的包装设计框架能够有效提升农旅产品的包装品质,具有可行性。

贵州沿空留巷支护技术的分析与改进

针对贵州某煤矿沿空留巷在原有支护条件下,靠上帮一侧顶板以及下帮底角的岩层变形破坏较严重的情况,对巷道支护方式进行改进。利用数值模拟软件,对改进支护后的巷道围岩变形破坏情况进行分析。研究发现:改进支护后的巷道围岩变形破坏情况得到明显改善,改进后的支护方式能够较好地阻滞巷道上帮一侧顶板和下帮底角的岩层严重变形破坏,从而保持巷道围岩的完整性和稳定性,研究可为类似条件矿井沿空留巷的支护方式提供参考。

基于改进引力搜索算法的水轮机调节系统仿真

针对现阶段水电机组存在多种复杂工况、工程计算受限于算法本身的复杂性等问题,提出一种改进的引力搜索算法(改进PSOGSA),以此提高水轮机控制参数的优化性能,弥补传统控制策略难以满足动态需求的不足.首先,结合PSO算法,在GSA的速度更新公式中引入学习因子进行改进.其次,应用一种权重系数优化其位置更新公式,提高算法的自适应性.最后,结合相关仿真建模试验,使用所提改进PSOGSA对水轮机调节系统PID参数进行优化调节.仿真结果表明,在5%空载频率扰动下,改进PSOGSA的PID控制器明显优于上述传统算法,所调节的模型系统能在更短时间内趋于稳定,此时的超调量远低于传统算法,表明此改进PSOGSA在后续迭代中具备更高的迭代效率,并且改善了常规算法中易陷入局部最优的问题,从而证明了改进PSOGSA的合理有效性,水轮机调节系统的控制效果在一定程度上得到优化.

基于改进蚁群算法的外卖配送路径规划研究

从外卖配送员角度出发提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization,IACO),在此基础上进行外卖配送路径规划研究.首先通过蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)求解得到初始规划路径,然后通过大规模邻域搜索算法(Large Neighborhood Search,LNS)优化初始规划路径,通过将ACO和LNS算法结合,提高求解质量.为了验证方法的有效性,对外卖配送过程进行仿真,并且选用不同订单数量场景进行对照分析.根据最优配送方案路线图和目标罚函数的最优值可以得出,IACO算法是有效的,且可以提高外卖配送员外卖配送的效率.IACO算法不但能够提升配送的智能化水平,还从外卖配送员的角度提出一种更为人性化的配送方法,支持网络互联外卖平台派送系统的可持续化发展.

基于改进Faster R-CNN与U-Net算法的桥梁病害识别与量化方法

为实现桥梁病害检测的自动化,对基于图像处理技术的混凝土桥梁表观病害的智能识别和尺寸确定方法展开研究.提出基于改进Faster R-CNN算法的病害识别方法,利用K均值聚类和遗传算法对区域候选网络锚框进行优化设计;以裂缝预测区域为基础,提出ResNet34结合U-Net的裂缝形态提取方法,并结合裂缝形态学研究了裂缝像素宽度和长度的确定方法.结果表明:锚框优化设计可改进Faster R-CNN算法的表观病害识别效果,5类常见病害的预测准确率、召回率、平均精确率分别由68.40%、69.87%、74.64%提升到85.40%、83.59%、83.72%;利用病害预测框,结合改进U-Net算法的裂缝像素尺寸计算,可实现裂缝病害尺寸的自动测量;基于改进Faster R-CNN和改进U-Net的方法可实现混凝土桥梁常见病害的智能识别和尺寸量化,从而提高桥梁病害检测效率并促进桥梁技术状况评定的智能化.

基于改进麻雀优化PID的波浪补偿控制方法

随着海上风电“十四五”规划的不断推动,在深远海域对兆瓦级大功率海上风机的需求量随之增加,其规模也在不断扩大。但是,在吊运、安装等海上工作过程中,复杂海浪对船舶产生的持续影响导致风机安装的精度和效率大幅下降,甚至会对人员安全以及财产造成重大损失。在深远海域复杂海况下对工程船舶进行有效的波浪补偿,可提供稳定的作业环境以保证精准高效地完成各项工作,因此,本文提出了一种基于改进麻雀优化PID的波浪补偿控制方法并将其应用于Stewart补偿平台。首先,建立波浪补偿平台动力学以及运动学反解模型,并设计正解模型迭代求解算法。随后,使用PID进行波浪补偿控制,并通过麻雀搜索算法优化参数。接着,采用Circle混沌映射对其进行初始化分布,以解决初始化不均匀的问题;并采用动态自适应加权、柯西突变以及反向学习以提升算法全局寻优能力。最后,生成4~6级海况下的某工程船运动数据作为系统输入,利用MATLAB和Simulink软件平台搭建模型进行补偿控制验证,并在Stewart硬件平台上做补偿试验。结果表明,改进麻雀搜索算法具有较快的收敛速度、较高的精度和更好的寻优能力,优化后的PID控制方法更适合用于复杂海况下波浪补偿平台的控制优化,可为大功率海上风机安装的补偿平台控制系统设计提供参考。

研究优质护理管理质量持续改进在子宫肌瘤护理中的应用价值以及满意度的影响

探究在对子宫肌瘤患者进行护理过程中进行优质护理管理质量持续改进的效果。方法 纳入2021年12月-2023年9月我院收治的58例患有子宫肌瘤者作为实验资料,将其信息录入电脑并根据大数据平均分为两组,各29例。给予对照组患者基础护理,给予观察组患者优质护理,并持续改进护理管理质量,对比护理的效果和患者的满意度。结果 对比结果显示,在子宫肌瘤恢复期间,对照组患者不同身体指标恢复比较慢,观察组恢复用时更短,比较快,差异(P<0.05);对照组患者护理质量各环节评分都低于观察组,差异(P<0.05);两组患者对护理的满意度分别为100.00%、68.97%,观察组较对照组更高(P<0.05)。结论 对患有子宫肌瘤者进行优质护理,并且不断升级护理质量,管理护理环节,能够使基础护理更加完善,将护理质量优化升级,从而使恢复效果更好,获得患者和家属满意,可以在临床护理中重点应用。

基于改进蝙蝠算法的多目标移动储能调度

在大规模电动汽车的随机充电等因素的影响下,电网峰谷差等问题突出。首先,计算所需多类型移动储能(电动汽车、移动储能车、氢燃料发电车)调度功率,考虑交通能耗,建立各类移动储能模型。其中,针对电动汽车交通能耗,根据电价对用户参与意愿的影响,建立相应的补贴体系。其余类型则只计及交通能耗成本。然后,建立以的配电网负荷峰谷差、新能源利用率、配电网运行成本为目标,利用超平面的概念自适应地确定不同目标函数的权重,将多目标归一化,建立三类移动储能协调调度模型。而后,使用改进蝙蝠算法求解,得到多类型移动储能协同调度的方案。其中,基本蝙蝠算法引入柯西变异逆累积分布函数等改进,得到改进蝙蝠算法,该算法有效提升优化速度、全局搜索能力。最后,在IEEE33节点系统中,进行仿真验证,结果证明了该调度方案的有效性。

基于改进仿射算法的主动配电网区间调度

针对高渗透率分布式可再生能源的不确定性和仿射算法结果的保守性影响调度计划的问题,提出基于改进仿射算法的主动配电网区间优化调度模型及其求解方法。以区间变量表征分布式可再生能源中风机和光伏出力的不确定性,利用带有误差修正机制的灰色马尔可夫模型得到风机和光伏出力的区间预测值。建立综合考虑主动配电网运行约束和灵活性指标,以综合运行费用最低和净负荷波动最小为目标的主动配电网多目标区间优化调度数学模型。在仿射算法的非线性运算中引入区间泰勒公式,提出一种改进仿射算法并将其应用于主动配电网潮流计算,并通过CPLEX和INTLAB对调度模型进行联合求解。修改的IEEE 33节点系统的仿真结果表明,区间优化调度可为调度人员提供更直观的主动配电网状态量上、下界信息,而且所提方法的计算效率更高,所得区间结果的保守性、可靠性和有效性更优。

基于改进MobileNetV2的铣削振动状态辨识

针对现有铣削振动状态辨识模型准确率不高,训练耗时较长的问题,提出基于改进MobileNetV2的铣削振动状态辨识方法。以MobileNetV2骨干结构为主干特征提取网络,联合多尺度注意力聚融层(MAFL)与层递式分类器(LC)对MobileNetV2顶层结构进行重建,从而达到模型改进目的;其次,以变分模态分解与希尔伯特变换为基础开展铣削振动状态数据预处理,并以迁移学习(TL)与Fine-tune相结合对改进模型进行训练;进而,以不同转速下变切深侧铣工艺为对象,利用改进MobileNetV2模型及多种经典分类模型对铣削振动状态进行辨识与对比分析。结果表明,改进MobileNetV2在准确率和耗时方面均具有优势,所提辨识方法更适应制造工程领域对切削状态实时认知与颤振预警的应用需求,具有较广阔的工程应用前景。

基于教学诊断改进与船员培训质量管理的融合运行实践探索——以武汉交通职业学院提升内部综合质量保证体系为例

当前国内所有的高职院校均在进行内部质量保证体系诊断与改进工作,其中又有部分航海类高职院校同时受控船员培训质量管理体系,两套体系受控的教学单位及职能部门不完全一样,容易造成整个学校的内部教学质量保证体系相互扰动的现象。文章主要探索交通类高职院校内部质量保证体系诊断与改进工作外循环、兼顾船员培训质量管理体系内循环、两个体系双循环运行模式,让学校所有教学单位及职能部门在新的融合模式中依据规则、精准实施、连续受控、持续改进。

改进哈里斯鹰算法的仓储机器人路径规划研究

为提高静态环境下仓储移动机器人路径规划效率,解决传统哈里斯鹰(Harris Hawks optimization, HHO)算法在路径规划中存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于Tent混沌映射融合柯西反学习变异的哈里斯鹰优化算法(HHO algorithmbasedon Tentchaotic mapping hybrid Cauchy mutation and inverse learning, TCLHHO)。通过Tent混沌映射增加种群多样性,以提高算法的收敛速度;提出指数型的猎物逃逸能量更新策略,以平衡算法的全局搜索和局部开发能力;通过柯西反学习变异策略对最优个体进行扰动,扩大算法的搜索范围,增强全局搜索能力。根据真实仓储环境搭建二维栅格环境模型,并在Matlab中进行仿真对比实验。结果表明:该算法的规划速度、最优路径长度以及最优路径转折次数较对比算法具有较好的效果,验证了应用于智能仓储环境下改进的HHO路径规划问题的可行性和鲁棒性。

亚甲蓝分光光度法测定水中阴离子表面活性剂含量的方法改进

对亚甲蓝分光光度法(GB 7494—1987)测定水中阴离子表面活性剂含量进行了方法改进。以毒性相对较小的二氯甲烷取代三氯甲烷作为萃取剂,试管取代分液漏斗,利用振荡器进行萃取。结果表明:改进方法的最佳萃取时间为1.5 min,单个样品的分析时间在10 min以内;十二烷基苯磺酸钠标准曲线的线性范围在2.0 mg·L^(-1)以内,检出限(3s/k)为0.0297 mg·L^(-1);对十二烷基苯磺酸钠标准溶液重复测定6次,测定值的相对标准偏差(n=6)均小于9.0%;对空白样品进行加标回收试验,回收率为95.0%~99.1%。

基于改进金豺算法的短期负荷预测

针对电力负荷序列波动性和预测精度不高的问题,提出一种基于变分模态分解、排列熵和改进金豺算法优化双向长短期记忆网络的预测模型。首先,利用变分模态分解重构原始负荷序列,再采用排列熵理论对分解后的子序列进行熵值重组;然后,利用改进金豺算法对双向长短期记忆网络的参数进行优化,并对每个子序列建立预测模型;最后,组合各模型结果得到最终预测值。实验结果表明,本文模型预测精度更高,与真实值拟合度更好。

面向产品设计改进的顾客偏好分析与预测

针对顾客产品偏好快速变化对企业分析和预测顾客偏好能力的要求,提出一种面向产品改进的顾客偏好分析与预测方法,首先构建长短期记忆网络模型,预测产品设计迭代期间的情感值和重要度,并计算预测准确度;然后通过基于产品特征情感变化模式的产品设计改进模型判断各个特征的变化模式,明确待改进的产品特征及改进优先级;最后以DJI Mini 2无人机的在线评论为例验证了方法的有效性。