基于间接热力学方法的变换应力方法推导

金属等没有剪胀性的连续材料在根据试验结果建立屈服函数后,可以由Drucker公设及其相关联流动法则推论直接唯一地确定出与屈服函数一致的塑性势函数。但大量试验结果与理论分析都表明Drucker公设对于土材料这种有剪胀性的颗粒材料并不适用,所以更具普适性的热力学成了正确描述土材料塑性流动方向的必要条件。然而塑性流动方向无法只由热力学这一描述材料特性的必要条件唯一地确定,因此便出现了先由试验确定屈服面与塑性流动方向再对其进行热力学验证的间接热力学方法。此外,由于土材料在三维应力空间中不同洛德角对应子午面上的应力应变规律并不一致,因此一般会通过三维化方法来描述土材料在三维应力空间中的力学特性。三维化方法会使得不同子午面上的屈服面及塑性流动方向与三轴压缩状态下所建立的本构模型有所不同,导致三维化后的本构模型是否符合热力学原理成为新的问题。所以本文利用间接热力学方法推导了符合热力学原理的三维化方法,并通过构建变换应力空间将其整理为更有实用性的变换应力方法。

双树复小波变换下的数字图像鲁棒性水印方法

为提高数字图像的峰值信噪比,提出基于双树复小波变换的数字图像鲁棒性水印方法。利用双树复小波变换对原始输入图像进行分解,结合小波函数与图像重构条件,降低输出信息的冗余度,并通过计算各子图的高频变量,确定水印嵌入位置,以此为依据,根据嵌入强度因子与水印嵌入密钥实现水印的嵌入,通过图像水印序列的解扩与反置乱操作,对图像水印进行提取,继而完成水印的嵌入与提取过程。实验结果表明,所提方法的峰值信噪比较高,具有良好的鲁棒性。

电力系统小干扰稳定性评估的多重谱变换方法

针对电力系统小干扰稳定性分析过程中遗漏不稳定特征值的问题,提出了一种求解大规模系统不稳定特征值的多重谱变换方法。该方法首先利用所提出的多重谱变换将全部不稳定特征值映射为主导特征值;在利用Krylov-Schur方法收敛得到全部主导特征值之后,通过逆变换得到相应的不稳定特征值;该方法还揭示了指数变换与位移逆变换以及凯莱变换之间的内在联系。相较于位移逆变换和凯莱变换,多重谱变换方法由于具有类似于指数变换的良好谱特性,从而有利于特征值收敛;同时其又避免了指数变换引起的指数矩阵与向量的乘积,从而具有更高的计算效率和计算精度。在Xingo6u和Xingo3012这两个源于巴西互联电网上的算例分析结果表明,所提出的多重谱变换方法不仅保证了不遗漏不稳定特征值,而且相较于指数变换方法,计算精度提升了约3个数量级,计算耗时减少了90%以上。

微分光谱变换方法对土壤重金属含量反演精度的影响研究

随着我国工农业的日益发展,土壤中以镍(Ni)、铁(Fe)、铜(Cu)、铬(Cr)、铅(Pb)等为代表的重金属污染对人类生活产生了严重影响。高光谱遥感技术具有实时、无损、快速等优点,为高效准确地获取土壤重金属含量提供了科学手段。而在利用高光谱数据反演土壤重金属含量时,微分光谱变换方法的选择对遥感反演土壤重金属含量的精度有显著影响。为明确二者关系,基于研究区采集的60个土壤样品,测定其Ni、Fe、Cr、Cu、Pb等含量以及350~2500 nm波段范围的光谱反射率。在相关系数(CC)分析法的基础上通过改进离散粒子群算法(MDBPSO)优选遥感探测土壤重金属含量的特征波段。最终以优选出的特征波段作为自变量利用随机森林(RF)算法构建了Ni、Fe、Cr、Cu、Pb等重金属含量的估测模型。在对原始反射率数据进行高斯平滑的基础上,对比分析了一阶微分(R′)、对数倒数的一阶微分(1/lgR)′、倒数的一阶微分(1/R)′、指数的一阶微分(e^(R))′四种微分光谱变换方法对土壤重金属反演精度的影响。结果表明,在CC分析法的基础上,MDBPSO算法可以有效地降低光谱数据的冗余度,提高模型的运行效率。其中R′、(1/lgR)′、(1/R)′、(e^(R))′中对Ni、Fe、Cr、Cu、Pb敏感的特征波段个数分别至少减少了154、363、135、744和889个。(1/lgR)′、R′、R′、(1/R)′、R′光谱变换方法分别应用到Ni、Fe、Cr、Cu、Pb特征波段的组合运算中,得到的估测模型的精度优于其他微分变换方法;模型检验集的决定系数分别为0.913、0.906、0.872、0.912、0.876,均方根误差分别为0.743、0.095、2.588、1.541、1.453。本研究为利用遥感数据反演土壤重金属含量微分光谱变换方法的选择提供了科学的参考,为进一步实现土壤重金属含量的大面积高精度遥感监测提供新的思路。

三角恒等变换中的思维方法

高考对三角恒等变换主要围绕“角的变换、名称的变化、公式的变换、结构的变换、常数的变换和三角变换的应用”等展开,体现目标意识下的“特殊值、消项和约项”,彰显函数与方程思想、转化思想、数形结合思想的具体应用。

基于时序数据特征的配网拓扑变换事件精准感知方法

为掌握配网拓扑变化情况,通过挖掘时序数据特征,提出了一种配网拓扑变换事件自动化精准感知方法。首先,明确配网对应的空间节点位置后,提取相邻节点,计算配网相邻节点时序数据特征相似度;然后,以计算结果为依据,提取配网时序数据特征;最后,利用自动识别技术识别配网的拓扑,并实现变化事件的精准感知。结果表明,该方法可使感知结果与实际拓扑变换事件保持一致,提高了配网拓扑变换事件的感知精准度。

基于曲波变换与联合方法的地震数据重建

野外地震数据采集通常会受地形等不可控因素的影响,导致采集到不规则缺失的地震数据,为了不影响后续地震资料处理,需要对缺失的地震数据进行重建。传统的重建算法往往收敛速度较慢,为此,提出将快速阈值迭代法和线性Bregman方法进行联合,在快速阈值迭代加速的基础上进一步提高了算法的效率,得到了一种快速高精度重建方法。在重建的过程中,以曲波域作为稀疏变换域,采用硬阈值函数和指数阈值模型。通过理论数据的模拟和实际数据的检验表明,相较于传统的地震数据重建方法,该方法重建的效果明显,重建效率更高。此外,该方法具有一定的抗噪性,在快速阈值迭代法高效收敛的基础上进一步加快了重建的效率。

基于加权傅里叶变换数学模型的通信数据加密传输方法

传统通信数据加密传输方法直接对通信数据加密传输密钥进行设定未对数据帧进行替换处理,造成传统方法加密传输安全性差。提出基于加权傅里叶变换数学模型的通信数据加密传输方法。基于加权傅里叶变换数学模型对数据帧进行替换处理,设定通信数据加密传输密钥,提高数据处理传输的安全性和可靠性,设计通信数据加密传输流程,从而实现通信数据加密传输,设计对比实验,实验结果表明该研究方法丢包率相比传统传输系统更低,安全性更高。

基于小波变换的机电类特种设备启动故障检测方法

在机电类特种设备的启动故障检测中,对于故障信息特征的分析不足,难以应对较多信息数量的故障检测。为此提出基于小波变换的机电类特种设备启动故障检测方法。将故障信息从冗余信息、缺失信息以及正常信息中提取出来,基于小波变换分析故障信息所带有的特征,找出模极大值点,保留作为特征量,将故障信息特征进行降维处理,降低操作难度,最后将得出的故障信息特征可视化,呈现出运维人员能够读懂的信息模式。设置模拟仿真实验,与SISR系统检测法、骨架理论检测法进行对比,结果表明,基于小波变换的机电类特种设备启动故障检测方法在不同数量信息下,能够检测出来的故障信息数量始终最多,能够适应不同数量信息下的启动故障检测。

基于信号傅里叶变换的排水管道漏点自动化定位方法研究

传统排水管道漏点自动化定位方法是直接对排水管道泄漏判断阈值进行设定,未对泄漏信号进行滤波降噪,造成定位结果精准度较低。鉴于此,提出基于信号傅里叶变换的排水管道漏点自动化定位方法,对管道泄漏信号进行滤波降噪处理,并对降噪后的信号进行傅里叶变换,以便分析其频率成分和特征,从而对排水管道泄漏判断阈值进行设定,通过计算得到压力曲线,实现漏点自动化定位。实验结果表明,该研究方法得到的定位结果精准度较高,更具实用性。

级联H桥变换器IGBT开路故障分析与冗余方法研究

级联H桥变换器包含了大量的开关器件,往往面临严峻的可靠性问题。该文从电路特性和调制过程两方面对级联H桥变换器IGBT开路故障的影响规律进行分析,并提出一种基于调制重构的级联H桥变换器IGBT故障冗余方法。该故障冗余方法通过重构变换器调制过程,使H桥从故障中恢复运行,且发生开路故障的单元依然具有部分功率传输能力,提高了级联H桥变换器开路故障的处理能力。

非隔离双向直流变换器反步滑模控制方法研究

由于直流电网中直流母线电压的变化对储能系统的运行有干扰,且储能系统采用双向直流变换器调控直流母线电压时会产生严重的非线性问题,导致母线电压不稳定。因此提出非隔离双向直流变换器反步滑模控制方法,构建非隔离双向四端口直流变换器拓扑结构。该变换器采用单向和双向两种工作模式,且采用互补PWM控制方法控制双向直流变换器工作流程,并通过反步滑模变换器结构控制器,确保非隔离双向直流变换器在确定性差、非线性和外围影响状况下的稳定运行。实验验证该方法有效实现了非隔离双向直流变换器反步滑模控制,确保直流母线电压保持稳定,且方法具有较高的鲁棒性。

LLC谐振变换器小信号建模方法综述

LLC谐振变换器采取高频运行的方法大大减小了电感、电容等无源器件的尺寸,同时兼具软开关的功能,在提高开关电源的功率密度和效率、减小电磁干扰、提高系统运行安全性等方面有着重要意义。本文以半桥LLC谐振变换器为例,介绍了谐振变换器的发展历程,对半桥LLC谐振变换器的拓扑结构和工作原理进行简要介绍,并对LLC谐振变换器的小信号建模方法进行详细分析。

DC-DC变换器分层级构造方法

DC-DC变换器广泛应用于开关电源、电机传动等传统领域,以及新能源发电、电动汽车等新兴领域。不同应用场景通常对DC-DC变换器有不同的要求,当现有变换器的性能不能满足需求时,需要构造新的变换器。然而,凭经验或灵感构造出的DC-DC变换器往往缺乏普遍适用性。为了能够根据具体应用需求构造DC-DC变换器,该文在总结现有大部分DC-DC变换器构造方法的基础上,按“元器件-电路单元-变换器”三个层级,将DC-DC变换器的构造方法分为一次构造和二次构造。重点介绍一些典型构造方法的构造原理和构造步骤,并将构造方法进行分析和比较,为今后利用计算机技术智能构造和科学评价DC-DC变换器提供了参考。

基于小波变换的分布式光伏并网谐波检测方法

常规的谐波检测方法以目标谐波信号识别为主,增强的谐波信号能量导致源信号损伤,从而出现较大的谐波检测误差,因此设计了基于小波变换的分布式光伏并网谐波检测方法,通过提取分布式光伏并网谐波信号的频谱特征,修正小波函数得到的信号幅值、相位数据。利用小波变换,构建光伏并网谐波检测模型,对谐波信号进行EMD分解,得出更加准确的谐波电流信号,从而实现分布式光伏并网谐波的高效检测。采用仿真实验的方式,验证了该检测方法的检测误差更小,能应用于实际生活中。

基于GIS辅助的多源地理空间矢量数据挖掘方法

噪声数据干扰下,数据挖掘精确度和效率偏低,为了提高数据挖掘结果的准确性,提出一种GIS辅助下多源地理空间矢量数据挖掘算法。通过非下采样小波变换方法对原始多源地理空间矢量数据多尺度分解,确保噪声和数据得到有效分离,通过变分偏微方程平滑数据内残余的噪声,避免数据内大量细节信息丢失。将GIS应用到多源地理空间矢量数据挖掘中,建立数据挖掘模型,并根据图层之间的关系变换数据,实现多源地理空间矢量数据的离散化处理。利用形式背景构建概念格和Hasse图,根据概念格中的内涵缩减集形成非冗余关联规则,结合数据挖掘模型完成数据挖掘。实验结果表明,所提方法可以有效滤除多源地理空间矢量数据中的噪声,获取满意的数据挖掘效果。

面向光伏直流升压系统的高压大功率LLC谐振变换器设计方法

文中提出一种适用于光伏直流升压变换系统的高压大功率LLC谐振变换器设计方法与死区时间设计优化方法。文中先介绍大功率LLC变换器的应用场景,光伏直流升压变换器的系统架构和模块拓扑,然后基于模态分析法建立LLC变换器的时域模型,研究其求解方法。分析大功率LLC变换器与小功率设计时的差异,不能沿用小功率变换器设计方法,为此,从原始参数出发,以高效率为目标,时域模型求解方法为基础,提出一种精确简便的大功率LLC变换器设计方法,另外基于模态分析提出了死区时间设计优化方法。理论研究与提出的方法在一台80kW/5kV光伏直流升压变换器样机上得到验证。

模块化多电平变换器的电容电压卡尔曼滤波预测方法

为避免子模块电压互感器发生故障对直流配电网模块化多电平变换器(modular multilevel converter,MMC)安全可靠运行造成威胁,需为MMC配置备用测量装置。工程上通常为所有子模块配置备用电压互感器以保证高可靠测量,但使得硬件结构较为复杂。为此,文中提出一种适用于中高压MMC测量系统备用模式的电容电压卡尔曼滤波预测方法,并融合快速模型预测控制(fast model predictive control,FMPC)策略提升电能变换稳定性。首先,为各桥臂仅配置一个电流互感器,无需任何电压互感器,并构建卡尔曼滤波观测器,提出卡尔曼滤波预测方法;进而根据电容电压预测值建立FMPC目标优化函数,确定桥臂最优电平数和子模块投切情况,在保证MMC输出电流和环流跟踪性能及电容电压预测准确性的前提下,显著简化测量系统硬件结构。最后,搭建21电平仿真模型和三电平实验平台,通过多个算例和工况验证所提方法的可行性和实用性。

基于近端凸差分方法的多层卷积变换学习算法

卷积变换学习(CTL)结合了无监督学习与卷积神经网络的优点,通过无监督的方式训练卷积核,是一种新兴的稀疏表示方法.现有的单层CTL模型仅通过一层稀疏编码,不仅难以有效提取输入信号的深层语义信息,并且,基于l0范数的CTL模型得到的稀疏解虽然稀疏度强,但它的求解是一个NP-hard难题,而基于l1范数的CTL模型则存在稀疏度不足和参数过度惩罚的问题.针对以上问题,本文提出了一种基于log正则化函数的多层CTL模型(CTLlog):为了提取输入信号更具鉴别性与丰富语义的稀疏特征,对单层的CTL模型进行多层拓展,同时使用稀疏度强,偏差性小的非凸log正则化函数作为CTL模型的稀疏约束方法.通过使用近端凸差分方法对模型的非凸优化问题进行优化求解,开发出基于近端凸差分方法的多层卷积变换学习算法.实验表明,本文提出的基于近端凸差分方法的多层卷积变换学习算法所使用的log正则化稀疏约束效果优于现有的CTL模型,且多层CTL-log的特征提取效果相较于单层取得了提升,在支持向量机(SVM)分类器的分类精度提升了2个百分点左右.

基于谱方法和单纯形算法的一类偏微分方程参数反演研究

根据观测数据反演偏微分方程参数具有重要的应用价值。通过基于快速傅立叶变换的谱方法实现对偏微分方程快速高精度求解,与观测数据结合建立待优化的目标函数,再用带边界约束的Nelder-Mead单纯形优化方法进行参数反演。通过算例证实了算法的有效性。