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破碎波作用下单桩基础局部冲刷试验研究

水动力学研究与进展（A辑） 2024年第1期39卷 81-86页

作者：陶钢赵西增侯亚东史子洁胡志锋浙江大学海洋学院舟山316021 上海河口海岸科学研究中心、河口海岸交通运输行业重点实验室上海201201 浙江大学舟山海洋研究中心舟山316021 浙江海洋大学海洋工程装备学院舟山316022

破碎波在近岸地区会引起剧烈的泥沙运动,导致破碎带内单桩基础发生局部冲刷,严重威胁单桩基础结构稳定性。该文在波浪水槽中采用中值粒径0.32mm的原型沙铺设平床沙坑,开展破碎波单桩冲刷试验,规则波经过坡度1:20的斜坡后,浅化破碎在矩... 详细信息

破碎波在近岸地区会引起剧烈的泥沙运动,导致破碎带内单桩基础发生局部冲刷,严重威胁单桩基础结构稳定性。该文在波浪水槽中采用中值粒径0.32mm的原型沙铺设平床沙坑,开展破碎波单桩冲刷试验,规则波经过坡度1:20的斜坡后,浅化破碎在矩形沙坑区域,分析桩基和破碎点的间距与波长之比α对单桩基础最大局部冲刷深度Smax及冲刷形态的影响。研究结果表明:破碎波翻卷产生湍流以及流动的纵向发展是引起冲刷的重要因素,使得相对距离α与最大冲刷深度Smax密切相关;沙床在破碎波作用下形成沙坝和滩槽结构,持续影响单桩局部冲刷的演变过程,当相对距离α=0.35~0.55时,由桩基引起的净冲刷最为显著,同时在滩槽地形叠加下,桩周的最大局部冲刷深度可达0.5倍桩径。

关键词：海上风电破碎波单桩基础局部冲刷

基于FDS的运输类飞机货舱烟雾探测试验方法研究

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科学技术与工程 2023年第32期23卷 14021-14029页

作者：侯亚东中国飞行试验研究院西安710089

运输类飞机货舱烟雾探测试验采用烟雾发生器产生模拟烟雾的方式来进行,为科学合理地验证货舱烟雾探测系统的有效性,开展货舱烟雾探测试验方法研究。首先采用火灾动态仿真(fire dynamics simulator,FDS)对美国联邦航空管理局(Federal Avi... 详细信息

运输类飞机货舱烟雾探测试验采用烟雾发生器产生模拟烟雾的方式来进行,为科学合理地验证货舱烟雾探测系统的有效性,开展货舱烟雾探测试验方法研究。首先采用火灾动态仿真(fire dynamics simulator,FDS)对美国联邦航空管理局(Federal Aviation Administration,FAA)开展的货舱火灾试验进行火灾烟雾数值模型验证;然后,以某型运输机货舱为模型进行建模,采用经验证的烟雾数值模型进行不同发烟位置、货舱通风/不通风、不同货舱环境压力等条件下货舱烟雾扩散规律研究和烟雾探测器对烟雾的响应研究。结果表明:当火源位于8位置时,烟雾探测系统响应时间最长,该处为最严苛火源位置;舱内烟雾扩散情况受货舱通风条件影响很大,通风条件下烟雾探测系统报警时间比无通风条件下长;货舱环境压力越低,货舱顶部的烟雾扩散范围越大,有利于烟雾扩散,烟雾探测器告警越短。最后,根据实际货舱烟雾探测试验条件,从烟雾量大小、试验工况、发烟设备、发烟位置点选择等方面设计该型飞机货舱烟雾探测试验方法。

关键词：运输类飞机货舱烟雾探测烟雾扩散光透率试验方法

基于特征选择和优化极限学习机的短期电力负荷预测

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西安交通大学学报 2022年第4期56卷 165-175页

作者：商立群李洪波侯亚东黄辰浩张建涛西安科技大学电气与控制工程学院西安710054

针对负荷预测过程中特征量难以确定以及极限学习机(ELM)存在因随机产生的初始权值和阈值导致输出稳定性低的问题,提出了基于格拉姆施密特正交化与皮尔逊相关性分析相结合的特征选择方法(GSO-PCA)和改进灰狼算法(IGWO)优化ELM的短期电力... 详细信息

针对负荷预测过程中特征量难以确定以及极限学习机(ELM)存在因随机产生的初始权值和阈值导致输出稳定性低的问题,提出了基于格拉姆施密特正交化与皮尔逊相关性分析相结合的特征选择方法(GSO-PCA)和改进灰狼算法(IGWO)优化ELM的短期电力负荷预测模型(IGWO-ELM)。对两种不同类型的特征分别使用GSO算法和PCA进行优选,并根据平均绝对百分比误差(MAPE)确定最优特征集,与传统的经验特征选择、最大互信息系数特征选择、随机森林特征选择比较,GSO-PCA特征选择的MAPE分别降低了1.3%、0.55%和0.83%,验证了其优越性;将Tent混沌映射和粒子群优化算法(PSO)融入到灰狼优化算法中,得到IGWO,并利用两种典型的测试函数对IGWO性能进行测试,证明了其具有更强的寻优能力;使用IGWO算法对ELM的初始权值和阈值进行动态优化,建立IGWO-ELM短期负荷预测模型。将拟合优度检验系数、平均绝对误差、均方根误差和MAPE作为评价指标,结合实例分析,与传统的模型进行比较。仿真结果表明:所提预测模型得到的4个评价指标分别为0.9978、54.90 kW、72.02 kW和1.52%,明显优于其他模型,验证了所提模型的有效性和优越性。

关键词：短期电力负荷预测极限学习机灰狼优化算法粒子群优化算法 Tent混沌映射格拉姆施密特正交化皮尔逊相关性分析

采用特征优选和优化深层核极限学习机的短期风电功率预测

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西安交通大学学报 2023年第1期57卷 66-77页

作者：商立群黄辰浩侯亚东李洪波惠泽张建涛西安科技大学电气与控制工程学院西安710054

针对风电出力非线性、不稳定且用传统方法难以准确预测的问题,提出了一种基于对深层混合核极限学习机(DHKELM)参数进行优化的短期风电功率预测。利用核主成分分析(KPCA)方法进行特征优选得到的最优特征集,既能表达风电功率的有效信息,... 详细信息

针对风电出力非线性、不稳定且用传统方法难以准确预测的问题,提出了一种基于对深层混合核极限学习机(DHKELM)参数进行优化的短期风电功率预测。利用核主成分分析(KPCA)方法进行特征优选得到的最优特征集,既能表达风电功率的有效信息,也能避免冗余信息的出现,有利于DHKELM模型的学习与训练,同时也降低了模型的复杂度。针对DHKELM超参数难确定的问题,利用改进的野犬优化算法(IDOA)对DHKELM的8个超参数进行寻优,可以发掘原始序列特征信息,从而使模型能够充分掌握数值天气预报(NWP)与风电功率之间的非线性关系。以国外某风电场真实数据为算例,结果表明:提出的预测模型相较于野犬算法、差分进化算法和粒子群优化算法的平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了0.979 3%、2.342 1%、3.383 2%,有效提高了风电功率的预测精度。

关键词：短期风电功率预测深层混合核极限学习机改进的野犬优化算法特征优选核主成分分析

基于IDOA-DHKELM的变压器故障诊断

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高电压技术 2023年第11期49卷 4726-4735页

作者：商立群侯亚东黄辰浩李洪波惠泽张建涛西安科技大学电气与控制工程学院西安710054

针对溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)诊断变压器故障准确率偏低的问题,提出了一种基于改进野犬优化算法(improved dingo optimization algorithm,IDOA)优化深度混合核极限学习机(deep hybrid kernel extreme learning machine,DHKELM)的变压器故障诊断方法。首先采用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)对气体数据降维并提取有效的特征量;其次将多项式核函数与高斯核函数加权结合,构造出新的混合核函数,并引入自动编码器对极限学习机进行改进,建立DHKELM模型。将反向学习、柯西变异和差分进化算法融入到野犬算法中,并利用2种典型的测试函数对IDOA性能进行测试,证明了IDOA具有更强的稳定性和寻优能力。利用IDOA对DHKELM的关键参数进行寻优,建立IDOA-DHKELM变压器故障诊断模型。最后,将KPCA提取的特征量作为模型的输入集,并对不同变压器故障诊断模型进行仿真验证。研究结果表明,相较于其他模型,IDOA-DHKELM具有更高的变压器故障诊断精度。

关键词：变压器故障诊断溶解气体分析深度极限学习机混合核函数改进野犬优化算法

基于VMD-ISSA-KELM的短期光伏发电功率预测

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电力系统保护与控制 2022年第21期50卷 138-148页

作者：商立群李洪波侯亚东黄辰浩张建涛杨雷西安科技大学电气与控制工程学院陕西西安710054 国网陕西省电力公司渭南供电公司陕西渭南714000

针对光伏发电功率存在随机性和波动性较强、预测精度较低的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进松鼠觅食算法优化核极限学习机(improved squirrel search algorithm optimization kernel extreme learning machine,ISSA-KELM)的预测模型。首先,利用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)将光伏发电功率数据进行聚类,得到不同天气类型下的相似日样本。其次,利用VMD对原始光伏发电功率序列进行平稳化处理,得到若干个规律性较强的子序列。然后,对不同子序列构建KELM预测模型,并使用ISSA优化KELM的核参数和正则化系数。最后,将不同子序列的预测值进行重构,得到最终预测结果。结合实际算例,结果表明:所提出的VMD-ISSA-KELM模型在不同天气条件下均能得到满意的预测精度,且明显优于其他模型,验证了其有效性和优越性。

关键词：光伏发电短期功率预测相似日高斯混合模型变分模态分解改进松鼠觅食算法核极限学习机

基于多变量相空间重构和优化深度极限学习机的短期风电功率预测

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南方电网技术 2023年第2期17卷 82-91页

作者：商立群李洪波黄辰浩侯亚东惠泽西安科技大学电气与控制工程学院西安710054

针对风电功率单变量处理方法及预测模型拟合能力不足的问题,提出了一种多变量相空间重构(multivariate phase space reconstruction,MPSR)和鲸鱼优化算法深度极限学习机(whale optimization algorithm-deep extreme learning machine,WOA-DELM)的短期风电功率组合预测方法。首先,利用Pearson相关系数筛选出与风电功率相关的气象因素,并将其与风电功率序列组成多变量时间序列;其次,利用C-C法确定每一时间序列的最优嵌入维数和时间延迟,实现多变量相空间重构;然后,将多变量相空间重构建立的数据集输入到深度极限学习机(deep extreme learning machine,DELM)模型中,同时利用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)对DELM的权值参数进行优化,得到WOA-DELM预测模型,以此预测短期风电功率,最终得到预测结果。将平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)作为评价指标,结合实例分析,并与传统的模型进行比较。结果表明:所提预测模型得到的3个评价指标分别0.4120 MW、0.4921 MW和1.7822%,优于其他模型,具有更好的稳定性和预测性能。

关键词：风电功率预测气象因素多变量相空间重构鲸鱼优化算法深度极限学习机

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灭火剂浓度机载测试系统时间同步性试验研究

航空科学技术 2023年第7期34卷 43-50页

作者：侯亚东李丽李牛栋中国飞行试验研究院陕西西安710089

实时准确的灭火剂浓度测试数据直接影响到飞机防火系统的评估。针对灭火剂浓度机载测试系统测试过程中各采样管通道测试数据之间存在时间延迟的问题,本文从测试原理出发,识别影响各采样管通道时间延迟的关键因素,开展各影响因素的时间... 详细信息

实时准确的灭火剂浓度测试数据直接影响到飞机防火系统的评估。针对灭火剂浓度机载测试系统测试过程中各采样管通道测试数据之间存在时间延迟的问题,本文从测试原理出发,识别影响各采样管通道时间延迟的关键因素,开展各影响因素的时间同步性试验;得到了采样管长度、采样管材质、采样管弯曲度等因素对各采样管通道测试数据时间同步性的影响规律。试验结果表明,采样管长度、采样管材质、采样管弯曲度等因素均会对测试系统的时间同步性产生较大影响,飞行试验数据处理过程中不能忽略。在此基础上开展了互换性试验和模拟装机条件下的时间同步性试验,并提出了飞行试验数据处理方法,为后续灭火剂浓度测试试验和机载灭火剂浓度测试设备小型化研发提供技术支撑。

关键词：时间同步性试验采样管长度采样管材质采样管弯曲度飞行试验数据处理方法

介孔分子筛MCM-41固载席夫碱与Cu(ClO_4)_2·6H_2O催化合成螺[吲哚-噻唑啉酮]衍生物

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有机化学 2018年第8期38卷 2036-2044页

作者：侯亚东庞海霞杨超惠永海新疆大学化学化工学院石油天然气精细化工教育部重点实验室乌鲁木齐830046 岭南师范学院化学化工学院湛江524048

利用介孔分子筛纳米反应器MCM-41@席夫碱-Cu(ClO_4)_2·6H_2O作为非均相催化剂,简单高效地催化靛红-3-亚胺和巯基乙酸进行迈克尔加成-缩合反应,合成了一系列的螺[吲哚-噻唑啉酮]衍生物,收率最高可达99%.另外,发现具有相同官能团的非均... 详细信息

利用介孔分子筛纳米反应器MCM-41@席夫碱-Cu(ClO_4)_2·6H_2O作为非均相催化剂,简单高效地催化靛红-3-亚胺和巯基乙酸进行迈克尔加成-缩合反应,合成了一系列的螺[吲哚-噻唑啉酮]衍生物,收率最高可达99%.另外,发现具有相同官能团的非均相催化剂比均相催化剂表现出更好的催化效果,并进一步探索了介孔分子筛纳米反应器MCM-41孔道结构对该反应的影响.此类催化剂可回收再利用,催化循环6次后仍能得到93%的产率.

关键词： MCM-41 非均相催化剂螺[吲哚-噻唑啉酮] 纳米反应器