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高效防积灰离心叶轮优化设计
在离心风机的许多应用场合都会遇到叶轮积灰问题，比如在水泥、炼钢以及化工等行业。叶轮积灰粘附容易破坏叶轮的动平衡，引起风机的剧烈振动，甚至损坏轴承，给用户造成较大的损失。由于叶轮积灰粘附的原因，使得风机需要更换叶轮甚至更换整机的例子也不在少数，如某公司生产的风机，叶轮粉尘粘附非常严重，风机运行3小时左右就会出现剧烈的振动，停机清洁粘附的粉尘后，再次运行3小时左右又会出现剧烈的振动，严重影响了用户的正常生产。最后只好更换了风机，才勉强解决了叶轮的粘附问题，但是大幅降低了风机的效率。
我们设计开发的离心风机叶轮，采用遗传算法结合神经网络预测模型和聚类分析等先进的现代优化算法，可高效快速地在大范围的离心叶轮参数范围内寻优，迅速设计出具有良好防积灰效果的离心风机叶轮，为企业的高效长期安全运行提供技术支撑。
西安交通大学
2021-04-11
一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法
项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.
安徽农业大学
2021-04-10
一种矩形口径三角网格平面阵列天线的方向图数值优化方法
本发明公开了一种矩形口径三角网格平面阵列天线的方向图数值优化方法，首先根据天线发射频率、阵列口径尺寸和阵列单元间距等系统参数建立矩形口径三角网格分布的阵列单元布局；根据用户指定的波束指向角度确定每个单元的相位加权；然后设定幅度加权优化矢量，并初始化幅度加权优化矢量矩阵，采用差分进化算法对幅度加权优化矢量矩阵进行迭代数值优化，直到最佳优化矢量的适应度值低于设定阈值。本发明很好地解决了矩形口径三角网格平面阵列的数值优化问题，可快速优化出所需的幅度加权矩阵，使阵列二维方向图上的副瓣电平和零陷电平等特征满足指标。
东南大学
2021-04-11
一种多用户 MIMO 广播信道在混合 CSI 下的自由度优化方法
本发明公开了一种多用户 MIMO 广播信道在混合 CSI 下的自 由度优化方法，包括：(1)根据静态接收器组的信道参数 Hs 设计预编 码矩阵 W，<img file=""DDA0000731125240000011.GIF"" wi=""380"" he=""87""/>(2)通过静态接收器的目标信号 d和预编码矩阵W 获得静态 接收器组的编码信号 Xs，<img file=""DDA0000731125240000013.GIF"" wi=""534"" he=""88""/> 其 中 xi ＝ Wdi ∈ CK × 1 ， <img file=""DDA0000731125240000014.GIF"" wi=""501"" he=""85""/>(3) 对 动态用户的目标信号 Xd 和静态接收器组的编码信号 Xs 进行格拉斯曼 -欧氏叠乘，得到叠乘信号<img file=""DDA0000731125240000012.GIF"" wi=""364"" he=""142""/>基站发送此叠乘信号；(4)各用户对接收信号进 行解码。本发明方法对于动态用户来说，叠乘并不改变它与基站间的通信，就好像没有静态用户存在一样，其自由度是没有变化的；对于 静态用户来说，基站发送叠乘信号时，可以让它获得额外的自由度增 益。
华中科技大学
2021-04-11
一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法
本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.
安徽农业大学
2021-04-29
一种考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量检测优化方法
本申请公开了一种考虑风速和负荷不确定性的风机准入容量检 测优化方法，属于含风机的配电网安全稳定研究领域。现有技术中， 都没有考虑风速的不确定性，并且网络中的负荷处于波动状态，与风 速结合起来，增加了不确定性因素的维度，本申请基于快速解耦法和 鲁棒优化理论，通过确定风速和负荷的波动范围，提出了鲁棒优化方 法，该方法不仅可以实现在风速和负荷不确定下的单点风机准入研究， 还可以计算多点接入时组合风机的容量。
华中科技大学
2021-04-14
一种基于粒子群优化的心电信号自适应非局部均值降噪方法
本发明公开了基于粒子群优化的心电信号自适应非局部均值降噪方法，包括以下步骤：(1)对原始心电信号进行非局部均值滤波，得到滤波结果；(2)采用粒子群算法对每一信号点 i 自适应确定非局部均值滤波方法中的两个关键参数，即衰减参数和搜索窗口；(3)利用自适应确定的上述两个参数，对原始心电信号进行非局部均值滤波，获得最终的降噪信号。
华中科技大学
2021-04-14
人脸区域时域依赖性与全局率失真优化相结合的会话视频编码方法
本成果来自国家科技计划项目，为获得发明专利授权的专利成果（ZL201210004700.X）。该成果可应用于新一代视频监控、视频通信等领域。
西南交通大学
2016-06-27
基于大数据驱动的综合能源系统规划优化及关键技术研究与应用示范
项目开展的背景及意义
当前，我国经济发展进入新常态，能源转型面临需求放缓、传统产能过剩、环境问题突出、整体效率较低等问题，传统能源系统又存在着各能源子系统规划协调不足、弃风弃光现象突出、对化石能源依赖严重等现象，推进国家能源转型、构建新型能源系统势在必行。
综合能源系统是能源互联网建设的物理载体，是支撑国网战略目标落地的重要形式。综合能源系统能够拓宽国网公司发展业务，培育业务增长点和盈利模式增长点，是实现国网公司业务可持续发展的重要手段。
综合能源系统规划建设是项目成立的开端，规划优化效果最优是项目最好的投资、更是最好的节约。综合能源系统规划问题涉及源、网、荷、储协同，需要多维能源数据信息支撑，包括不同设备动态运行特征信息、多元用户负荷特性等数据。而大数据技术能够为综合能源系统规划建设提供基础的数据服务。
有助于可再生能源开发规模进一步提升，促进社会能源可持续发展；
有利于能源的投入产出效率进一步提升，减少能源消耗总量；
有利于社会资源配置进一步优化，降低能源系统建设成本；
有利于推动能源互联网的进一步实施和落地，助力国网实现具有中国特色国际领先的能源互联网企业的战略目标；
有助于电网公司新型业务进一步推进，扩展业务和收入增长点；
综合能源系统中的大数据——应用
在能源革命和数字革命的推动下，大数据技术在综合能源系统的中的应用越来越广泛，助力解决综合能源系统规划优化或运行优化多因素设备建模、设备运行状态诊断、用户用能画像、用能场景生成、优化策略生成的问题。
项目研究内容
项目研究成果
主要成果
本项目的应用示范能够指导综合能源系统工程实际落地，服务基础设施建设；能够指导综合能源系统规划效果评估，提供规划决策工具；能够指导不同区域典型综合能源系统场景示范推广，打造可推广的样板工程；能够深化综合能源系统一体化服务，助力综合能源系统广泛推广。项目发表学术论文5篇、申请发明专利10项、软件著作权5项。
示范应用
本项目预计在山东省内落地应用，打造不同行业的综合能源应用示范项目，目前在前期项目应用实施阶段，预计2021年底完成项目应用实施。
华北电力大学
2021-05-10
智能电网云-端协同非侵入式电力负荷监测技术
"智能电网已经成为21世纪全球能源的新战略。在其需求侧，深入至电器的用户用电行为精细化分析对推动全社会节能减排和电力系统源/网/荷协调优化意义重大。与在每个电器上分别安装量测传感器的方法不同，非侵入式电力负荷监测技术仅通过分析用户供电入口的负荷总量数据，便能获取各电器的用电信息，具有成本低、实施容易和用户易接受等特点。 针对非侵入式电力负荷监测技术实用化所面临的各种挑战，过去十多年里，中国工程院院士、天津大学余贻鑫教授领导的研发团队从技术基础理论和工程实施方案两方面开展了深入系统的研究，取得了一系列开创性成果：（1）创立了一系列非侵入式电力负荷监测新原理和方法，形成了多种方法融合互补的非侵入式电力负荷监测方法体系，突破了对小功率和功率连续变化型电器可靠检测的瓶颈，准确度明显优于国际同类产品；（2）首创了一整套用于非侵入式电力负荷监测的完全无监督电器自适应建模方法，解决了陌生场景中电器准确建模的技术难题，实现了无需人工干预的电器负荷印记库全自动建立和维护；（3）首创了云—端协同非侵入式电力负荷监测系统解决方案，研发了可推广应用的硬件装置（智能用电分析仪产品）和软件系统
天津大学
2021-04-10