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无线信号传输装置在抽水蓄能电站管理中的应用研讨

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赤峰学院学报（哲学社会科学版） 2013年第S1期34卷 123-125页

作者：郝国文张森烨山东泰山抽水蓄能电站有限责任公司山东泰安271000 山东烟台供电公司山东烟台264000

本文主要针对山东泰山抽水蓄能电站根据实际需要开展水淹厂房报警无线传输报警装置和电气设备无线测温装置的研究应用情况,对无线信号传输技术在抽水蓄能电站中的应用开展研讨。

关键词：抽水蓄能无线传输应用

电场作用下锥翅表面强化池沸腾换热的介观数值方法

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物理学报 2024年第2期73卷 256-268页

作者：张森娄钦上海理工大学能源与动力工程学院上海200093

采用耦合电场模型的相变格子Boltzmann模型,数值研究了电场作用下锥翅结构表面的饱和池沸腾换热.为了定量分析电场对锥翅结构表面沸腾换热影响的机理,首先在无电场作用下对比调查了平滑表面和锥翅表面的沸腾换热现象.发现锥翅结构在核... 详细信息

采用耦合电场模型的相变格子Boltzmann模型,数值研究了电场作用下锥翅结构表面的饱和池沸腾换热.为了定量分析电场对锥翅结构表面沸腾换热影响的机理,首先在无电场作用下对比调查了平滑表面和锥翅表面的沸腾换热现象.发现锥翅结构在核态沸腾阶段有更多的成核点,沸腾换热性能增强,临界热流密度(critical heat flux,CHF)提高.而在过渡沸腾阶段以及膜态沸腾阶段,由于锥翅结构增加了锥翅表面流体的流动阻力,阻碍了气液交换,换热性能低于平滑表面.基于以上发现,通过对锥翅表面池沸腾过程施加电场,进一步强化了锥翅表面沸腾换热.结果表明,在起始核态沸腾阶段,电场的存在稍微延后了气泡开始成核时间,气泡尺寸减小,沸腾轻微被抑制;充分核态沸腾阶段,由于电场力的作用以及电场与锥翅结构协同表现出的尖端效应,阻止了加热表面干斑的扩散和蔓延,促进沸腾换热;过渡沸腾以及膜态沸腾阶段,尖端效应更加明显,逐渐增大的电场强度使沸腾在更高过热度下处于核态沸腾状态,沸腾换热性能大幅度提高,且CHF逐渐提高.

关键词：锥翅结构电场格子Boltzmann方法池沸腾

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声散射问题的等几何双重互易边界元法

声学学报 2024年第4期49卷 889-904页

作者：张森林余波合肥工业大学土木与水利工程学院工程力学系合肥230009 大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室大连116024

提出了三维频域声散射问题的等几何双重互易边界元法。采用频域无关的基本解求解非齐次亥姆霍兹方程,无需如传统边界元法在求解频率声散射问题时重复计算系数矩阵。引入双重互易法将域积分转换为边界积分,得到三维无限域双重互易展开基... 详细信息

提出了三维频域声散射问题的等几何双重互易边界元法。采用频域无关的基本解求解非齐次亥姆霍兹方程,无需如传统边界元法在求解频率声散射问题时重复计算系数矩阵。引入双重互易法将域积分转换为边界积分,得到三维无限域双重互易展开基函数,实现了双重互易法在无限域声场问题上将域积分转换为边界积分的应用,最大程度保留了边界元法降维的优点;同时,为提高域积分的求解精度,给出了变异系数的取值范围。数值结果表明,等几何双重互易边界元法在求解频域声散射问题时具有较好的精度和稳定性。

关键词：等几何边界元法双重互易法非齐次亥姆霍兹方程声散射

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改进型深度确定性策略梯度的无人机路径规划

系统仿真学报 2024年

作者：张森代强强河南科技大学信息工程学院

针对无人机在复杂环境下进行路径规划时，存在收敛性差和无效探索等问题，提出一种改进型深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient， DDPG）算法。为解决DDPG算法的收敛性差问题，采用双经验池分别存储数据；为减少无... 详细信息

针对无人机在复杂环境下进行路径规划时，存在收敛性差和无效探索等问题，提出一种改进型深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient， DDPG）算法。为解决DDPG算法的收敛性差问题，采用双经验池分别存储数据；为减少无效探索，改善动态动作选择策略，引入人工势场法为规划增加引导项，并通过设计组合奖励函数解决奖励稀疏问题。实验证明，该算法的奖励和成功率能够得到显著提高，且能够在更短的时间内达到收敛。

关键词：无人机深度强化学习路径规划深度确定性策略梯度人工势场法

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都市圈轨交跨制式无障碍多路径票价研究

都市快轨交通 2024年第3期37卷 40-48页

作者：张森广州地铁设计研究院股份有限公司广东广州510010

针对都市圈轨道交通跨制式、付费区融合票价问题,在前期文献研究及国内外调研的基础上,首先明确单路径下跨制式无障碍票价计价原则,然后对多路径跨制式无障碍票价方案分为OD异价、OD同价两类,OD异价研究中根据乘客使用票种进行分类研究... 详细信息

针对都市圈轨道交通跨制式、付费区融合票价问题,在前期文献研究及国内外调研的基础上,首先明确单路径下跨制式无障碍票价计价原则,然后对多路径跨制式无障碍票价方案分为OD异价、OD同价两类,OD异价研究中根据乘客使用票种进行分类研究精准追踪乘客的技术手段,并得到不可行的结论;OD同价研究推荐采用加权路径算法,兼顾收益保障企业票款收入及公益保障群众乘车费用,提出效用权重路径及平均权重路径两种算法,详细阐述算法的计算步骤,并通过广州地铁两个实例验证算法的可行性。

关键词：都市圈跨制式无障碍多路径票价算法

“三农”短视频赋能乡村现代化:表现形式、内在逻辑与提升路径

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现代经济探讨 2024年第7期 114-123页

作者：张森邓峰新疆大学经济与管理学院乌鲁木齐830046 新疆宏观经济高质量发展研究中心新疆大学理论经济学博士后科研流动站

乡村现代化是乡村振兴的高阶形态,是中国式现代化的重要内容,也是破解现代化与乡村衰败之间悖论的必由之路。以农民为主要创作者、以农业农村为核心元素的“三农”短视频正在潜移默化地影响和重塑农业、农村和农民,在乡村现代化建设中... 详细信息

乡村现代化是乡村振兴的高阶形态,是中国式现代化的重要内容,也是破解现代化与乡村衰败之间悖论的必由之路。以农民为主要创作者、以农业农村为核心元素的“三农”短视频正在潜移默化地影响和重塑农业、农村和农民,在乡村现代化建设中具有潜在效能。在梳理明确乡村现代化的时代背景与基本要义的基础上,从理论上探讨“三农”短视频赋能乡村现代化的表现形式、内在逻辑与提升路径。研究发现,“三农”短视频对乡村现代化的赋能主要表现为驱动人流、物流、资金流和信息流向乡村汇聚,主要源于“三农”短视频的就业创造效应、潜能释放效应、叙事窗口效应和全景敞视效应,赋能效应的进一步发挥需要“三农”短视频扩展应用场景、延长产业链条、提升创作质量和加强行业监管。

关键词： “三农”短视频乡村现代化城乡融合要素流动

基于贝叶斯优化的线性自分段神经网络在阀门流量辨识中的应用

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山东电力技术 2021年第9期48卷 1-5,16页

作者：路宽王文宽孟祥荣李军杨子江张森烨国网山东省电力公司电力科学研究院山东济南250003 山东科技大学电气与自动化工程学院山东青岛266590 国网山东省电力公司烟台供电公司山东烟台264000

针对汽轮机阀门流量特性的辨识,提出一种基于贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)的线性自分段神经网络模型,确保辨识的结果存在反函数,从而可以更加精准地实现阀门调节参数优化。首先,在前馈神经网络(Forward Neural Network,FNN)中... 详细信息

针对汽轮机阀门流量特性的辨识,提出一种基于贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)的线性自分段神经网络模型,确保辨识的结果存在反函数,从而可以更加精准地实现阀门调节参数优化。首先,在前馈神经网络(Forward Neural Network,FNN)中引入ReLU(Rectified Linear Unit,ReLU)激活函数,从而完成对阀门流量数据的分段线性辨识;其次,在FNN训练的过程中使用BO对FNN的超参数进行寻优,给出最优的线性分段数;最后,对山东省某火电机组阀门流量数据进行分段函数线性辨识,对文中提出的模型和优化方法进行了验证。

关键词： FNN 高斯回归贝叶斯优化线性分段汽轮机阀门流量

Y和B掺杂及热处理作用下导电铝合金的组织与性能研究

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Y和B掺杂及热处理作用下导电铝合金的组织与性能研究

作者：张森河南工业大学

学位级别：硕士

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基于音频信号的风电叶片损伤检测算法研究

基于音频信号的风电叶片损伤检测算法研究

作者：张森北方民族大学

学位级别：硕士

风电叶片是风力发电系统的关键组成部分,其健康状态直接影响整个系统的性能和可靠性。尽管风电企业对叶片进行定期检查和维护,但仍存在一些困难。首先,由于风电塔筒高度和设备维护限制,叶片状态检测十分困难。其次,基于叶片气动声信号... 详细信息

风电叶片是风力发电系统的关键组成部分,其健康状态直接影响整个系统的性能和可靠性。尽管风电企业对叶片进行定期检查和维护,但仍存在一些困难。首先,由于风电塔筒高度和设备维护限制,叶片状态检测十分困难。其次,基于叶片气动声信号检测的算法受制于风噪影响,准确率较低。常用的降噪算法难以应对风噪的非线性特性。此外,目前的异音检测方式通常需要将音频转换为声谱图,导致模型训练时间长且不便于数据迭代。针对上述问题,本文开展了以下研究:(1)本研究旨在探讨风电叶片和主轴承的故障类型及原因,特别关注叶片主轴磨损断裂和不同损坏类型对气动声在时域波形上的特点。通过提取叶片的音频特征及时发现并修补叶片故障。(2)风电叶片工作状态下气动声的采集及预处理。本研究预设类似于麦克风阵列的采集点,使用声级计测量各个点的声压级,以寻找最佳的叶片气动声信号感知点。随后本文使用BK振动与声学采集系统采集音频信号。(3)分析风噪对音频数据的影响,并提出一种改进的U-net降噪模型,通过仅输入含噪数据训练,对采集到的风电气动音频进行降噪处理。为了展示这种降噪方法的可行性,本研究通过与谱减法和梅尔滤波器相比较,使用信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)评估降噪效果。(4)对风电叶片气动音频信号进行特征提取。使用sym5小波基的小波分解(Discrete Wavelet Transformation,DWT),将信号分解为不同频率带宽的小波分量,从各小波分量中提取基于时域的统计域特征,如RMS、Mean等。为了验证这种特征提取方法的可靠性,研究引入MIMII公开数据集,并将提取的特征输入到机器学习模型(如KNN、SVM、GNB)中进行训练。在训练完成后进一步评估和分析,以确保这种特征提取方式的可靠性。(5)模型训练及故障识别。将提取到的风电叶片气动数据集输入到一种改进的卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)中。本文所使用的卷积神经网络增加了一种滤波器思想,通过逐步读取每个数据特征的中值和均值,与原本的数据一起构造三通道数据输入。实验表明这种构造方式极大提高了模型的识别准确率。通过以上的研究工作,本文的检测模型在两种不同长度的数据集上,准确率分别达到了97.34%和95.21%,AUC分别为0.9971和0.9984,F1得分分别为0.96和0.94。这表明本文算法在风电叶片损伤检测方面取得了显著进步。

关键词：风电叶片 DWT 音频参数机器学习 CNN U-net