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新型油气两相有限体积IMPES数值试井模型算法_赵立安

在油气两相流数值试井中对数值模型求解常用的线性化方法为IMPES方法(隐压显饱法),该方法由于显式求解饱和度,导致计算稳定性差,对时间步长要求较高,实际应用效果不好。采用一种新型的有限体积IMPES方法,考虑基于物质平衡原理,建立压力与油相饱和度关系,在隐式求解压力的基础上,利用压力和饱和度的关系求解油相饱和度,最后迭代计算出所有时刻的油气两相的压力及油气饱和度变化。通过与常规IMPES的计算结果对比可知,该方法的稳定性较好,并且计算简单,可以采用大步长,计算速度快,结果可靠,为两相流数值试井提供了一种可靠、便捷的求解方法。

  • 2021-04-22
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改进交叉算子遗传算法的摩擦模型辨识与补偿_杨贻俊

高精度运动系统会受到非线性摩擦力的影响,从而导致跟踪精度降低。针对这种摩擦力的影响,利用能够准确的描述摩擦力特性的Lugre摩擦模型,提出一种改进交叉算子遗传算法对摩擦模型的参数进行辨识,与普通遗传算法进行对比,结果表明,改进交叉算子遗传算法对摩擦力模型的辨识精度更高,收敛效果更好;最后基于此模型,在dSPACE系统中进行前馈补偿实验,实验结果表明,基于Lugre模型的前馈补偿手段能够有效地消除摩擦力对系统的影响,提高了系统的性能。

  • 2021-04-22
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基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法研究_费丹雄

对传统用电量计量数据聚类算法中存在聚类性能较差的问题,提出一种基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法。通过主成分分析方法对用电量计量数据进行线性降维处理,利用线性降维后的用电量计量数据实施数据预处理,具体步骤包括用电量负荷数据矩阵表示、异常用电量数据修正及辨识以及用电量数据归一化处理,根据预处理后的用电量计量数据,采用混合高斯模型实现用电量计量数据聚类。为了证明基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法的集中聚类性能较强,将传统用电量计量数据聚类算法与该算法进行对比实验,实验结果证明该算法的集中聚类性能优于传统用电量计量数据聚类算法,更适用于用电量计量数据的聚类。

  • 2021-04-21
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大型数据中心UPS供电系统设计

文章对机柜配电的系统设计,对约束系统设置、提高系统可靠性等分别进行论述。作为一个重要的大型灾备机房,建立自己的发电机电源系统也是必须的。本工程设有一座柴油发电机房,为机房提供备用电源。柴油发电机组考虑冗余设置,当某台发电机故障时,其所带负荷能够从另一台发电机得到全部所需电力。

  • 2021-04-21
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云计算对于会计的影响分析

云计算的诞生让企业的诸多方面都有了全新的变化,同时对会计的数据采集环境、 工具和模式都产生了巨大的影响。会计数据实时采集一般是 由内而外,由于物联网的存在,企业可以向自己的合作伙伴、供、销方等共享和索取数据,而且数据的共享将会通过云端完成,在保证了高效的同时,还降低了企业自身对于数据的压力。

  • 2021-04-21
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基于生成模型的Q_learning二分类算法_尚志刚

为了有效应用数字化技术提供的精细化地理与负荷信息,根据中压配电网的基本特点,将配电网中的元件抽象为图论中的节点和支路,以经济性和可靠性为目标,建立一种新型的大规模中压配电网双Q规划模型;将0-1变量编码方式转化为序列整数编码方式,降低模型求解的复杂度;提出精英蚁群Q算法,并利用该算法求解辐射状网架,根据最短路法和联络优先原则设置联络线,经过反复迭代得到闭环最优网架。广州某新建园区的算例结果验证了所提模型与算法的有效性。

  • 2021-04-21
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电动汽车物流配送路径优化模型及求解算法_常乐

为了对电动汽车物流配送路径问题进行优化,建立多目标电动汽车路径问题模型,并设计一种具有处理多约束条件的改进非支配排序蚁群算法。首先根据电动汽车配送与燃油汽车配送的不同,综合考虑客户和运输商的不同利益及要求,以客户满意度最大、系统配送时间最短和运输成本最小为优化目标,建立带软时间窗的多目标混合车辆路径优化模型。其次,运用NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解,并考虑本模型约束条件多的特点,设计进行求解。随机生成算例进行实验,结果表明:构建模式可根据不同配送商提供不同优化路线,方便做出适合其发展的决策,提出的算法在求解问题中也具有较好的性能。

  • 2021-04-21
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基于块稀疏贝叶斯模型的鬼成像重构算法_吴学林

传统的相机系统使用物体透射或从物体反向散射的光在胶片或焦平面探测器阵列上形成图像,鬼成像系统则使用分离的光场之间的空间相关性来获得图像而且无需记录图像本身,在遥感、医学和显微成像方面具有巨大的应用潜力。然而传统的鬼成像系统存在大尺寸图像重构存储要求高难以实现的问题。针对此问题,本文提出了一种基于块稀疏贝叶斯模型的鬼成像重构算法。该算法首先将一个大尺寸的目标图像等分成若干个小尺寸图像块,然后再利用贝叶斯学习模型对每一个小图像块进行压缩感知重构求解,最后通过合并每一个小图像块的重构结果,得到最终的大目标重构图像。仿真实验结果显示,基于块稀疏贝叶斯的鬼成像重构算法可以明显提升图像重构速度及重构质量,并且在日常条件下也可以快速有效地重构大尺寸目标图像。

  • 2021-04-21
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