随着人类环保意识的增强及对自身健康的日益重视,重新评估和开发天然染料已成为客观需要。本文章简要介绍了天然染料的染色机理、方法以及在部分领域中的应用情况,指出了天然染料应用过程中的局限性,并对天然染料的应用前景做出了乐观估计
传统的不确定性量化( uncertainty quantification,UQ )方法在处理高维问题时会遭遇维数灾难,解决这一挑战的一种方法是利用深度神经网络 ( deep neural networks,DNNs ) 强大的近似能力。然而,传统的 DNNs 通常需要大量高保真度 ( high-fidelity,HF) 数据训练来确保精确的预测,但由于计算或实验成本限制,此类数据可得性有限。为了减少训练费用,本研究引入了多保真度深度神经网络 ( multi-fidelity deep neural networks,MF?DNNs ),其中构建了一个子网络来同时捕获高保真度和低保真度 ( low-fidelity,LF ) 数据之间的线性和非线性相关性。MF?DNNs 的有效性最初通过准确近似各种基准函数来证明。随后,考虑输入不确定性的均匀分布或高斯分布,首次使用开发的MF? DNNs来模拟1维、32维和100维环境中的偶然不确定性传播,UQ 结果证实,MF? DNNs 能够熟练地预测兴趣参量 ( quantities of interest,QoI ) 的概率密度分布及其统计矩,而不会显著降低准确性。此外,MF?DNN 被用于模拟飞机推进系统内部的物理流动,同时考虑源自实验测量误差的偶然不确定性,基于二维欧拉流场和少量实验数据点,利用MF-DNNs对等熵马赫数分布进行了精确预测。总之,提出的 MF?DNN 框架在解决实际工程应用中的 UQ 和稳健优化挑战方面表现出巨大的潜力,尤其是在处理多保真度数据源时。
算力的字面意思,是计算能力(ComputingPower) 具体来说,算力是“通过对信息数据进行计算处理,实现目标结果输出”的能力。 传统的算力,仅指信息计算力。现在的算力,通常包括了信息计算力、数据存储力、网络运载力。
对于含多类型混合储能系统的运行优化,通常将所有设备等效为一个整体,并未考虑各储能系统的运行特性差异等因素,最终导致设备利用率低,经济运行能力差。为此,首先以最大可再生能源消纳以及最小电网交换电量为目标,构建了优化函数模型。其次,考虑到多类型储能系统在充放电动态特性、运行成本特征以及SOC设定等方面差异,提出了一种结合能量型储能SOC一致性约束的双层解耦式运行优化方法,以适应分布式能源系统中的多类型储能协同运行。最后,以某个在建的分布式可再生能源系统工业示范园区数据为基础,对所提方法进行了算例验证与分析。结果证明,所提方法在保证分布式能源系统内多个能量型储能系统充放电同步性的同时,能够对具有相同运行特性的储能系统进行聚类,有效了降低计算复杂性,完成多类型储能协调与优化,并最终促进分布式能源系统的新能源消纳。
近年来学者们开发了多种用于机器状态监测的深度学习方法,在轴承故障诊断方面取得了令人瞩目的成功。尽管能够有效地诊断轴承故障,但大多数深度学习方法都非常依赖大量的数据,在工业应用中并不总是可获取到的。在实际工程中,轴承通常安装在经常发生速度和负载变化的旋转机械中,导致难以在所有操作条件下收集大型训练数据集。此外,在大多数深度学习算法中,物理信息常常会被忽略,有时会导致生成的结果不符合物理定律。为了应对这些挑战,本文提出了一种新的物理信息残差网络(PIResNet),用于学习嵌入在训练和测试数据中的底层物理信息,从而为不完美的数据提供符合物理规律的解决方案。在所提出的方法中,首先采用物理模态特性主导生成层来生成模态特性主导特征。然后,构建域转换层,以实现在不同运行速度条件下提取能够判别轴承故障的特征。最后,建立了一个并行双通道残差学习架构,可以自动提取轴承故障特征。使用可变运行速度和可变负载以及时变运行速度下的实验数据集进行验证,证明了PIResNet在非平稳运行条件下的优越性。
2016电气装置应用(设计)指南常用图表_1110_最终(1),2016电气装置应用(设计)指南常用图表_1110_最终(1)
人工智能背景下,介绍对新型配电系统的认知框架,分享探索与实践经验。人工智能背景下,介绍对新型配电系统的认知框架,分享探索与实践经验。
第一作者简介:钱泉,重庆大学机械工程专业博士研究生,中共党员,重庆大学在校生最高荣誉——学生年度人物获得者,长期从事于机械装备故障诊断与预测性维护,共发表国际知名SCI论文15篇,其中以一作发表中科院一区9余篇、中科院二区1篇、IF>10高水平论文3篇,谷歌学术累计被引380余次,累计影响因子110+;已经申请发明专利14项,其中以学生一作授权中国专利4项、公开中国专利5项和英国专利1项。 2 目录
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本工程建筑为办公生产大楼,由地上32层、地下3层组成;其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房;地上部分:主楼一层含公共大厅;5为设备转换层,11、22层为避难层,33层设置机房;6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展,能源系统智能化特征越来越突出,能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升,所 涉及的设备和系统将数以亿计,在 规划和运行过程中将产生海量数据, 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节,蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
以“践行能源革命,成就客户梦想”为服务宗旨,顺应云大物移智等技术创新应用发展趋势,全力构建清洁低碳、安全高效的现代综合能源服务体系,为能源用户提供规划、设计、投融资、建设及运营等能源服务。在此体系建设中同样面临海量设备接入管理的难题,是整个整个综合能源服务体系建设的基础。物联中心是一个面向能源系统“源-网-荷-储”各环节及其末梢,提供海量设备接入、设备虚实互映、设备管理及设备数据标准化的软件平台。
物联中心是一个面向能源系统“源-网-荷-储”各环节及其末梢,提供海量设备接入、设备虚实互映、设备管理及设备数据标准化的软件平台。
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