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机械设计基础课程设计PPT

1.电动机的选择 选择依据:工作机的特性、工作环境、工作载荷的大小和性质。所需选定:电动机的种类、类型和结构形式、功率、转速。

  • 2024-09-05
  • 阅读26

苏盛教授：面向工程应用的数据驱动窃电检测方法

不法经营者和用户为谋取私利，置国家法律法规于不顾，不择手段地窃取电能，不但造成严重的国家经济损失及国有资产流失，还会因窃电接线不规范造成人身触电伤亡事故，严重扰乱正常供用电秩序

  • 2024-09-06
  • 阅读30

王斌高工：高比例光伏接入的配电网分布式运行优化技术

高渗透率光伏和储能并网的现代配电网具有规模庞大、设备众多、运行工况复杂多变的特点，传统的集中式优化方法不再适用。与此同时，有载调压变压器、并联电容器等均为传统离散设备，导致配电网有功无功功率协调优化模型呈现非凸特性，而当前通用分布式算法仅适用于求解凸模型。为解决该问题，提出了计及模型非凸特性的配电网分布式有功无功功率协调优化方法。以提高配电网运行经济性为目标，利用随机规划理论进行光伏有功功率不确定性刻画，建立配电网分布式随机有功无功功率协调优化模型。针对所建模型的非凸特性提出基于交替寻优过程的分布式算法，实现该模型可靠求解。最后通过PG&E 69节点系统进行算例分析，验证了所提分布式有功无功功率协调优化方法的有效性以及分布式算法的可靠性。

  • 2024-09-05
  • 阅读30

马秉伟高工：电力变压器环保绝缘油研究进展与趋势

环保型电工绝缘材料研发是电力行业科技攻关的基础问题和发展趋势，其中电力变压器用环保绝缘油研究是重要方向之一。综述了电力变压器环保绝缘油的研究历程、最新进展和未来发展趋势，首先回顾了矿物油、天然酯及合成酯等三类主要的变压器油研发历史，分析了绝缘油的常规性能指标及其理论评价方法。接着分析了变压器油的绝缘、老化、散热等关键特性的研究现状以及目前绝缘油常见的改性技术。最后分析了量子化学计算应用于绝缘油分子设计研究的现状，提出通过量子化学计算建立绝缘油的宏观性能与微观参数之间的构效关系，从而提升环保绝缘油的研发效率。

  • 2024-08-28
  • 阅读39

想成为优秀的弱电项目经理，弱电工程施工管理基础与实际应用（39页 PPT）

通常是指在一定的约束条件下（即限定的时间和规定的质量标准），具有特定的明确目标和完整的组织结构的一次性任务管理。以建设项目为对象，实现项目投资目标、工期目标和质量目标。

  • 2024-09-14
  • 阅读23
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  • 39页
  • ppt

基于多保真度深度神经网络的偶然不确定性量化

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。

  • 2024-09-27
  • 阅读12

根据电气特征对感应电机中的机械故障进行状态监测：不同技术的回顾

电机的状态监测是一个越来越重要的环节，因为容错系统在许多应用中已成为强制性的。就电气驱动而言，机械故障（不平衡、齿轮和轴承）的比例非常高。机械故障检测通常基于振动信号，这是一种强大而有效的技术，不过具有一定的成本和入侵性。近年来，人们已经研究了许多理论和基于信号的方法，用于通过电机信号对机械故障进行早期诊断。本文将回顾机械故障状态监测的方法，特别参考基于电信号的方法。

  • 2024-08-30
  • 阅读35

人工智能基础知识

英文全称:artificialinteligence(人工的、人造的智能)，简称 A1。 定义:人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性科学。 目的:使计算机系统具备执行“通常需要人类智能才能完成的任务”的能力。

  • 2024-09-05
  • 阅读30