Existing building energy-saving reconstruction market in China: Characteristics and prospect

The development of existing building energy saving reconstruction market depends on the interaction among service market, capital market and technology market. Analysis of the characteristics of both building energy-saving service market, capital market and technology market, and analysis on the role of existing building energy saving reconstruction market development in energy conservation and emission reduction development strategy, energy-saving transformation policy implementation and promotion of other industries landing, will be conducive to energy-saving renovation of existing buildings market cultivation and development.

基于Windows主机日志的取证分析方法研究

本文用于实现一种基于Windows主机日志的取证分析方法.提出了基于Event ID分类模型的冗余数据清理技术、基于FP_Growth的日志分析算法PFP_Growth、基于模拟攻击的格式化规则匹配方法以及基于规则库与属性跟踪的场景重构方法.经过实验证明了PFP_Growth算法在日志分析方面的高效性和重构方法的有效性.

Analysis of Energy Saving Reconstruction of Existing Campus Dormitories in Chongqing——Taking Dormitory Six on Campus B of Chongqing University as An Example

At present,a large number of historic buildings on campus are lack of energy-saving measures from the design time,especially the dormitories. And the reconstruction mostly focuses on functional reorganization or furniture replacement. However,energy efficiency design has not been paid enough attention,which leads to the high building energy consumption and the harsh physical environment. Based on the analysis of climatic characteristics of Chongqing area,taking Dormitory Six on campus B of Chongqing University as an example,the reconstruction of rooms on the top floor and West end are focused to guarantee the equal benefits of the dormitory environment. Through the simulation analysis of the software, on the basis of energy saving reconstruction of common maintenance structure,this thesis discusses the energy saving reconstruction methods and strategies of the existing campus dormitories,which are more suitable for the existing campus dormitories in Chongqing area.

改进遗传算法搜索动态订单下车辆路径最优问题

滚动周期策略是当前学者利用优化算法解决动态车辆路径规划(dynamic vehicle routing planning,DVRP)问题的主要研究策略。预优化算法是基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。GA易早熟和易陷入局部最优的特点,使解的质量往往不能达到最好。针对此问题,在GA算法上提出了贪婪重构策略进行改进。贪婪重构遗传算法(greedy reconstruction genetic algorithm,GRGA)随机剔除每条路径固定数量的客户点,利用贪婪重构策略依次将剔除点插入到各个路径,保留成本最低的解,摒弃了完全随机的策略原则,使解可以跳出局部最优。在每次迭代之后利用变邻域下降搜索算法(variable neighborhood descent,VND)进行深度搜索,完成一次迭代。最后进行三组测试,第一组是在统一平台上采用Solomon数据集测试算法效果,第二组是把预优化改进算法与对比算法得到的数据分别进行保存,利用控制变量法在动态调度周期使用一种动态调度优化算法,分别对每个预优化算法形成的初始路径进行调度,测试改进算法的有效性,第三组是采用实际案例测试预优化算法的效果。

基于有效值滑窗差分算子和采样序列重构的电压暂降测量方法

电压暂降是电力系统中最令用户困扰的电能质量问题,对其特征参数进行准确测量是电压暂降评估和治理的首要前提。然而,当前电压暂降检测算法存在参数检测准确度低、实时性差以及缺乏相位跳变信息等不足。为此,提出一种基于有效值滑窗差分算子和采样序列重构的电压暂降测量方法,以实现其特征参数的快速、准确检测。该方法首先利用有效值滑窗差分算子准确获取电压暂降的起止时刻。接下来,依据暂降起止时刻对原始信号分区,并对不同分区的信号进行加窗插值快速傅里叶变换(FFT)运算。而后,对采样序列重构并进行相位校正。最后,得到电压暂降的持续时间、暂降深度和相位跳变等特征参数信息。在暂降幅值和相位同时变化、不同谐波分量、不同信噪比噪声等情况下的仿真实验结果表明,所提方法具有准确度高、实时性好和鲁棒性强等优点。实际构建硬件测试平台的测试结果满足GB/T 30137-2013中电压幅值误差≤0.2%、相位跳变误差≤1°以及暂降持续时间误差不超过一个周期的要求,验证了算法的有效性和可行性。

基于增广SVD-MWKF的激励识别与结构响应重构

针对传统卡尔曼滤波算法在结构响应重构应用中需要外部激励及测量噪声方差先验已知的问题,提出一种基于增广SVD-MWKF(Singular Value Decomposition-Moving Window Kalman Filter)的激励识别与结构响应重构方法。首先,引入奇异值分解降噪技术以优化移动窗口法对测量噪声方差的实时估计。随后使用基于增广状态空间方程的卡尔曼滤波算法并结合部分测点的加速度测量数据,实现对结构外部激励的识别及各位置的速度、加速度响应的重构。最后,对起重机桁架和简支梁分别进行数值模拟和试验分析,结果表明,相较于移动窗口法,所提方法对测量噪声方差估计更加准确,且对外部激励能进行有效识别。

一种弱纹理目标立体匹配网络

现有深度估计方法在高分辨率图像下存在特征提取不够充分、局部信息特征提取差的问题,为此提出一种面向全局特征的Transformer立体匹配网络;该网络采用编码器-解码器的端到端架构,采用多头注意力机制,允许模型在不同子空间中关注不同特征,从而提高特征提取能力;模型将自注意力机制和特征重构窗口结合,能够提高特征的表征能力,弥补局部特征不足的问题,在减少计算负担的同时有效解决Transformer架构计算复杂度高的问题,将模型的计算复杂度保持在线性范围内;在Scene Flow、KITTI-2015数据集上分别进行实验,与现有方法相比,相关指标得到显著提升,验证了模型的有效性和实用性。

一种新型最速控制技术:原理和应用

在实际的控制工程领域中,传统的比例–积分–微分(PID)控制仍然占主导地位.一阶惯性滤波器(FOIF)是构建PID结构的基础.加速型工程最速比例–积分(AEFPI)控制器则是以加速型工程最速跟踪滤波器(AEFTF)为基础构造的,然而,对于AEFPI的全面研究和分析还缺乏.本文提出了FOIF原型的问题,并通过研究和分析最速跟踪滤波器机理与物理缺陷、工程化重构加速型工程最速滤波器输出跟踪输入特性、频域滤波特性以及所构造的AEFPI控制器的控制性能等方面,从技术角度揭示了低通滤波器属性对所构造控制器性能具有决定作用.通过数学计算分析、仿真实验验证以及现有工程实践结合,说明了这种AEFPI控制器具备显著反馈控制性能.

变窗重建算法和自适应SegNet网络在地层层序划分中的应用

深度学习技术以批量处理数据、解释时间短、解释精度高等特点,为地层自动划分提供了新的方向。然而由于测井数据维度高、样本数量有限、相邻样本间特征相似等原因,深度学习存在着样本独立性与可靠性等问题。面对复杂的地下结构和不整合面,特别是在样本质量差、样本数量少的情况下,常规深度学习方法很难准确划分地层边界。考虑到测井数据属于小样本数据、数量有限且质量较差,不利于模型的训练和构建,因此拟采用可变窗口波形重建算法增加训练数据量,根据原始波形的特征生成重建波形,模拟不同速度下模型的波形特征,对部分原始测井数据进行人工分层重建,将重建后的数据作为训练样本输入到自适应可变卷积核尺寸的SegNet网络中,使用训练好的SegNet来解决复杂的地下结构问题。实验结果表明,采用自适应可变卷积核尺寸的SegNet网络可以在多个尺度上拟合地震数据中的断层和不整合面,达到更好的分割效果,且具有良好的识别效率和较强的鲁棒性。

相空间重构延迟时间与嵌入维数的选择

论述相空间重构中延迟时间与嵌入维数之间的关系 ,提出广义嵌入窗长的概念 .分析已有的自关联函数法中的不足 ,提出一种改进的自关联函数法确定广义嵌入窗长 ,从而确定出相空间重构的其它参数 .同时从时间序列相关程度和不相关程度 2个方面进行考虑 ,克服了自关联函数法的缺点 .仿真实验结果验证了该方法的有效性 .

心率对16层螺旋CT冠状动脉造影图像质量的影响及其重建相位窗的优选

目的 探讨心率对16层螺旋CT冠状动脉造影图像质量的影响及其重建相位窗的优选。方法 本文收集接受16层螺旋CT冠状动脉造影（MSCTCA）检查者69例，按心率分成小于60次／min、61～65次／min、66～70次／min和大于70次／min共四个组，将冠状动脉图像质量根据冠状动脉伪影多少及血管连续性分为0～3分四个等级，评价不同心率对重建图像质量的影响，并分别优选出各组显示不同冠状动脉节段的最佳相位窗。结果 第1组至第4组左冠状动脉及其分支的检查成功率分别为95％、93．3％、83．3％和50％，右侧冠状动脉分别为90％、93．3％、77．8％和50％。第3组和第4组间所有冠状动脉节段的成功率均有统计学差异（P〈0．05）。第1组所有冠状动脉节段均以75％相位窗显示最佳；第2组显示两侧冠状动脉以75％为最佳显示相位窗者均占80％（12／15）；第3组中左、右冠状动脉以75％为最佳显示相位窗者分别占72．2％和55．5％，右侧冠状动脉以45％为最佳显示相位窗者占33．3％；第4组病例显示左侧、右侧冠状动脉的最佳相位窗分布较分散，分别在75％～95％和35％～45％。结论 对于16层螺旋CT来说，心率低于70次／min时冠状动脉检查可获得较高的检查成功率。心率低于65次/min时，两侧冠状动脉的最佳显示相位窗通常为75％；心率超过65次／min，尤其超过70次／min时，心选择35％～45％和75％～95％两个节段的多相位窗重建。

非线性时间序列的相空间重构技术研究

分析了混沌时间序列相空间重构中常用的C-C方法所存在的四点不足,提出了改进的C-C-2方法。该方法改进了时间序列关联积分的计算方法和参数,利用混沌序列周期N的概念,提出了通过寻找Scor(t)的第一个属于混沌序列周期N的局部极小峰值,来确定最优延迟时间窗口的判断方式;并只寻找平均?S2(t)的第一个极小值来确定最优时间延迟,所得结果更合适、稳定,而且将原算法的抗噪能力由30%提高到80%。

反加窗算法及其在扩频系统窄带干扰抑制中的应用

为了证明反加窗算法是一种完全重构算法,将完全不同的反加窗算法和重叠加窗算法合并为相同的信噪比数学模型,分析了反加窗算法;通过建立等效模型,用信号重构理论推导出等效模型的信噪比损失,证明了反加窗算法是一种完全重构算法,提出了反加窗算法只有在信号不完全重构的条件下才需要使用的观点。在直接序列扩频系统中,通过对布莱克曼窗和汉宁窗的对比,在窄带噪声干扰下仿真误码率,证明了该文结论的正确性,并提出了干扰抑制方案。

用于弱纹理场景三维重建的机器人视觉系统

为了实现机器人在弱纹理场景中的避障和自主导航,构建了由双目相机和激光投点器构成的主动式双目视觉系统。对立体视觉密集匹配问题进行了研究:采用激光投点器投射出唯一性和抗噪性较好的光斑图案,以增加场景的纹理信息;然后,基于积分灰度方差(IGSV)和积分梯度方差(IGV)提出了自适应窗口立体匹配算法。该算法首先计算左相机的积分图像,根据积分方差的大小确定匹配窗口内的图像纹理质量,然后对超过预设方差的阈值与右相机进行相关计算,最后通过遍历整幅图像得到密集的视差图。实验结果表明:该视觉系统能够准确地恢复出机器人周围致密的3D场景,3D重建精度达到0.16mm,满足机器人避障和自主导航所需的精度。与传统的算法相比,该匹配方法的图像方差计算量不会随着窗口尺寸的增大而增加,从而将密集匹配的运算时间缩短了至少93%。

基于缩减样本窗口的响应面重构方法

具有隐式功能函数的复杂结构可靠度分析常采用响应面方法。对于功能函数非线性程度较高的结构可靠度分析的响应面迭代重构问题,由于一般响应面方法样本窗口过大,导致迭代分析精度难以提高。本文提出了响应面重构中样本窗口的确定原则,并建立了结构可靠度分析的缩减窗口序列响应面重构方法。多个数值试验表明:该方法迭代收敛迅速,计算精度较高,应用过程简单,特别是对于非线性程度较高的隐式可靠度分析具有较高的效率和精度。

基于车载激光扫描数据的窗户提取与重建技术

借鉴投影点密度的思想,提出了一套从车载激光扫描数据中提取和重建窗户的方案。首先,将建筑物立面点云投影到立面平面,通过建立不规则三角网(TIN),比较三角形边长来提取窗户边缘点。然后根据边缘点的分布建立格网,计算格网内的投影点密度,分类出代表窗户区域的子块并对同一窗户内的子块进行聚类。将得到的窗户在立面平面上的二维坐标代入立面平面方程,并结合窗户的厚度进行解算得到窗户立体模型各角点的三维坐标。最后利用方案对建筑物立面点云数据进行了具体处理并给出了窗户的提取和三维重建的效果。

规范窗口Fourier变换的反演公式及其值域刻画

应用算子论与积分论方法,研究了L2-函数的规范窗口Fourier变换Twwinf的连续性与有界性.证明了Twwin的弱反演公式,并利用Bochner积分给出了规范窗口Fourier变换的强反演公式,得到了算子Twwin的值域刻画定理,即F∈R(Twwin)当且仅当F(b,ω)=〈F,Twwinwb,ω〉.

多层螺旋CT冠状动脉成像:心律及其波动与重建相位窗关系初探

目的:探讨心律及其波动与重建相位窗的关系。方法:268例疑似冠心病病人进行冠脉成像,按检查时心率及其波动分为以下四组:平均心率小于等于65次/min、心率波动小于等于6次组(A组);平均心率小于65次/min、心率波动大于6次/min组(B组);平均心率大于65次/min、心率波动小于等于6次/min组(C组);平均心率大于65次/min、心率波动大于6次/min组(D组);接受40层螺旋CT冠状动脉成像术,统计其最佳重建相位窗。结果:A组重建相位窗集中分布于60%～70%B组及C组RCA重建相位窗主要分布于30%～40%及60%～70%,LAD及LCX主要分布于60%～80%。D组RCA重建相位窗主要分布于30%～40%,LAD及LCX重建相位窗不规律。结论:心率及其波动对40层螺旋CT冠状动脉成像的最佳重建相位窗有重要影响,心率控制在65次/min及以下,心率波动控制在6次/min及以下,最佳重建相位窗通常在60%～70%。心率在65次/min以上或波动大于6次/min的,一定要多时相重建。

南京某科研楼节能改造应用技术研究

介绍了外墙外保温、外窗节能改造、遮阳和分项计量等节能技术在南京某科研楼节能改造工程中的应用,并分析了节能改造后的节能效果和经济效益。从建筑气候特点和节能技术的合理应用等方面,对既有公共建筑节能改造提出了相关的建议。供既有公共建筑节能改造借鉴。

嵌入窗方法确定混沌系统重构参数的仿真研究

Takens嵌入定理为混沌时间序列相空间重构提供了理论依据,以LORENZ典型混沌系统为研究对象,通过仿真实验研究了两种嵌入窗方法(C-C法和自动嵌入式相空间重构算法)确定相空间重构参数的步骤和嵌入窗确定指标的选取依据,指出了嵌入窗方法的适用条件和局限性,在自动嵌入式相空间重构算法的基础上提出了AD法和BP神经网络相结合的嵌入窗相空间重构方法,并分析了积分步长对混沌系统重构参数的影响。仿真研究表明,嵌入窗宽度必须由嵌入维和时间延迟共同确定,基于平均轨道周期的改进C-C法利用低维混沌时间序典的伪周期特性,能够快速确定嵌入窗宽度,改善计算效果。