检索结果-南通市图书馆

考虑收益的水-风-光多能互补清洁能源送出方案分析

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电力系统及其自动化学报 2024年

作者：段钇江侯显鑫吴光耀华能澜沧江水电股份有限公司规划发展部

针对万千瓦级大容量且调节能力较强的梯级水电站打捆风光新能源外送的规划建设问题，提出一种考虑收益的水-风-光多能互补清洁能源送出方案。首先，较为全面地考虑水电调节能力、系统弃风弃光限值、多能互补系统调节能力，从而对水电站... 详细信息

针对万千瓦级大容量且调节能力较强的梯级水电站打捆风光新能源外送的规划建设问题，提出一种考虑收益的水-风-光多能互补清洁能源送出方案。首先，较为全面地考虑水电调节能力、系统弃风弃光限值、多能互补系统调节能力，从而对水电站打捆风光新能源进行配置能力分析；其次，以财务评价指标为依据，确定多能互补方案打捆规模，拟定运行投资成本较少的汇集方案；最后，以某实际水电站接入风光新能源为例，对该水电站打捆风光新能源方案进行分析，并对拟定方案进行校核。结果表明，所拟定的汇集送出方案满足送电需求且能保证系统安全平稳运行，验证了所提方案的有效性和可行性。

关键词：多能互补清洁能源风光配置财务评价指标打捆规模

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船舶合拢管测量制作新技术

广东造船 2017年第4期36卷 63-64,67页

作者：段显龙夏文亚蔡益董启鹏中船黄埔文冲船舶有限公司广州510715

目前船舶建造过程中,合拢管测量制作基本依靠工人在船上手工打样后,回车间制作好合拢管后再上船安装。这种传统的作业方法存在效率低、精度差、返工多、浪费打样材料等问题。针对这些问题,通过应用一种合拢管测量制作新技术,能有效避免... 详细信息

目前船舶建造过程中,合拢管测量制作基本依靠工人在船上手工打样后,回车间制作好合拢管后再上船安装。这种传统的作业方法存在效率低、精度差、返工多、浪费打样材料等问题。针对这些问题,通过应用一种合拢管测量制作新技术,能有效避免传统作业方法存在的不足,达到节能降耗、降本增效的作用。

关键词：合拢管新技术降本增效

基于改进YOLOv5s的滚动轴承表面缺陷识别算法的研究

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基于改进YOLOv5s的滚动轴承表面缺陷识别算法的研究

作者：段攀龙太原科技大学

学位级别：硕士

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基于图像处理的碳钢表面激光除锈工艺研究

中国激光 2024年

作者：段家振史如新张伟王庆任显铭国网江苏省电力有限公司常州供电分公司

激光清洗技术是一种绿色、高效、无接触的先进清洗技术。为探究碳钢表面锈蚀污染层的激光清洗工艺，本文利用红外纳秒激光器，基于正交试验主要研究了激光功率、扫描速度、扫描次数和填充间距等工艺参数对除锈效果的影响规律。通过对激... 详细信息

激光清洗技术是一种绿色、高效、无接触的先进清洗技术。为探究碳钢表面锈蚀污染层的激光清洗工艺，本文利用红外纳秒激光器，基于正交试验主要研究了激光功率、扫描速度、扫描次数和填充间距等工艺参数对除锈效果的影响规律。通过对激光清洗前后区域进行灰度化处理，并对灰度均值进行极差和方差分析，建立起基于灰度均值特征的碳钢除锈效果评价标准。结果表明，通过图像识别处理能够快速、准确确定碳钢表面状态，为后续激光清洗工艺提供量化评价指标。

关键词：激光清洗碳钢正交试验工艺参数灰度特征

面向卷积神经网络泛化性和健壮性权衡的标签筛选方法

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软件学报 2024年

作者：王益民龙显忠李云熊健南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院

虽然卷积神经网络凭借优异的泛化性能被广泛应用在图像识别领域中,但被噪声污染的对抗样本可以轻松欺骗训练完全的网络模型,带来安全性的隐患.现有的许多防御方法虽然提高了模型的健壮性,但大多数不可避免地牺牲了模型的泛化性.为了缓... 详细信息

虽然卷积神经网络凭借优异的泛化性能被广泛应用在图像识别领域中,但被噪声污染的对抗样本可以轻松欺骗训练完全的网络模型,带来安全性的隐患.现有的许多防御方法虽然提高了模型的健壮性,但大多数不可避免地牺牲了模型的泛化性.为了缓解这一问题,提出了标签筛选权重参数正则化方法,在模型训练过程中利用样本的标签信息权衡模型的泛化性和健壮性.先前的许多健壮模型训练方法存在下面两个问题:1)大多通过增加训练集样本的数量或复杂度来提高模型的健壮性,这不仅弱化了干净样本在模型训练过程中的主导作用,也使得训练任务的工作量大大提高; 2)样本的标签信息除了被用于与模型预测结果对比来控制模型参数的更新方向以外,在模型训练中几乎不被另作使用,这无疑忽视了隐藏于样本标签中的更多信息.所提方法通过样本的正确标签和对抗样本的分类标签筛选出模型在分类该样本时起决定性作用的权重参数,对这些参数进行正则优化,达到模型泛化性和健壮性权衡的效果.在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验和分析表明,提出的方法能够取得很好的训练效果.

关键词：卷积神经网络对抗学习标签信息正则化

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旋转激光扫描无源多靶点定位方法

光学学报 2022年第5期42卷 58-68页

作者：朱博源任永杰段显龙周海峰王政超申文杰林嘉睿天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072 中船黄埔文冲船舶有限公司广东广州510715 大连船舶重工集团有限公司辽宁大连116000

由于旋转激光扫描测量系统采用的是有源式收发分体的仪器架构,因此其易受到工业现场复杂测量条件的制约。针对系统现场适应性受限的问题,提出了一种基于旋转激光扫描的单站式无源多靶点定位方法。在所提方法中,将多个角锥棱镜作为无源... 详细信息

由于旋转激光扫描测量系统采用的是有源式收发分体的仪器架构,因此其易受到工业现场复杂测量条件的制约。针对系统现场适应性受限的问题,提出了一种基于旋转激光扫描的单站式无源多靶点定位方法。在所提方法中,将多个角锥棱镜作为无源待测靶点。通过构建非球面反射接收模型实现了信号发射端与接收端的结合,并分析比较了该测量模式下的信号延时。此外,建立了多靶点光信号匹配机制以实现无源多靶点交会定位。最后,在工作空间测量定位系统平台上进行了实验验证。结果表明,所提方法在10 m测量范围内的三个方向上均能实现亚毫米级的定位精度,有效提高了旋转激光扫描测量系统在复杂测量环境中的适应性。

关键词：测量旋转激光扫描测量系统非球面反射信号延时分析光信号匹配无源多靶点定位

压缩空气储能电站地下硐库首次充气的温度响应与局部高温控制方法

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热力发电 2024年第9期 29-38页

作者：孙冠华耿璇于显杨汪礼鹏段继成王振华中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室中国科学院大学陕西鼓风机(集团)有限公司

为从热力学角度探究压缩空气储能地下硐库型式，采用计算流体动力学（CFD）的计算方法，建立了考虑湍流、传热和真实空气特性的硐库首次充气加压过程数值模型；研究了硐库不同长径比和充气管道入口直径对硐内气体、内衬材料的温升及硐... 详细信息

为从热力学角度探究压缩空气储能地下硐库型式，采用计算流体动力学（CFD）的计算方法，建立了考虑湍流、传热和真实空气特性的硐库首次充气加压过程数值模型；研究了硐库不同长径比和充气管道入口直径对硐内气体、内衬材料的温升及硐内温度分布的影响，并针对硐内局部高温现象提出了控制措施。结果表明：长径比较小时（即大罐式储气库），硐内温度分布较为均匀，随着长径比的增大（即隧道式储气库），硐内温度分布出现分层现象，并在硐库尾端出现极高温区（闷顶效应）；钢板密封层在硐库充气加压过程中温升最大，混凝土衬砌温度变化较小，围岩几乎不受硐内温变影响；减小充气管道入口直径可以一定程度降低硐库内温度，促进向外传热；针对环形隧道式硐型，提出的改进充气方式可以使硐内温度分布均匀，避免闷顶效应，为工程设计提供有益参考。

关键词：压缩空气储能地下储气硐库硐库型式温度分布

基于改进YOLOv5s的滚动轴承表面缺陷识别算法

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机床与液压 2024年第18期 230-236页

作者：宁少慧段攀龙杜越张少鹏邓功也太原科技大学机械工程学院

为了解决机械设备轴承表面缺陷检测中多目标情形下的小目标漏检率高、检测速度慢、模型精度和特征提取泛化能力不足的问题，提出一种滚动轴承表面缺陷识别网络模型YOLOv5s-CDOD。在卷积操作前，使用B-ConvNeXt网络平衡模型的精度和复杂... 详细信息

为了解决机械设备轴承表面缺陷检测中多目标情形下的小目标漏检率高、检测速度慢、模型精度和特征提取泛化能力不足的问题，提出一种滚动轴承表面缺陷识别网络模型YOLOv5s-CDOD。在卷积操作前，使用B-ConvNeXt网络平衡模型的精度和复杂度，保留轴承表面小目标缺陷的特征，同时提升模型的泛化能力；通过将YOLOv5s网络中的传统卷积模块替换为具有二次深度过参数化卷积的卷积(DOD-Conv)模块，在不增加模型参数的情况下，提高模型的识别精度和速度；最后，在特征处理阶段，使用VariFocal Loss损失函数，增加模型对正样本目标的学习，对轴承小目标缺陷的检测精度进一步提升。实验结果表明：与原YOLOv5s网络相比，优化后的网络参数量减少了10%,使得模型的检测速度明显提升；同时，所提模型的平均检测精度达到了94%,对轴承表面小目标缺陷的识别率也有所提高。

关键词：缺陷识别 YOLOv5s网络 B-ConvNeXt网络二次深度过参数化卷积 VariFocal Loss函数

改进YOLOv5的变电站反无人机目标检测算法

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南方电网技术 2024年第2期18卷 89-97页

作者：叶采萍陈炯马显龙胡宗杰上海电力大学电气工程学院上海200090 云南电网有限责任公司电力科学研究院昆明650217

针对目前变电站容易遭遇无人机入侵所面临的实际问题提出了一种改进YOLOv5的反无人机目标检测方法。首先,通过改进YOLOv5原模型结构提出四尺度特征融合结构,增强小尺度物体的检测能力;其次,将原有模型内C3模块引入Transformer编码器,提... 详细信息

针对目前变电站容易遭遇无人机入侵所面临的实际问题提出了一种改进YOLOv5的反无人机目标检测方法。首先,通过改进YOLOv5原模型结构提出四尺度特征融合结构,增强小尺度物体的检测能力;其次,将原有模型内C3模块引入Transformer编码器,提升小目标特征信息学习能力;最后,将卷积通道注意力模块集成到网络中,专注于目标区域的学习以提升模型对于特征的表征能力。测试结果表明,改进后模型整体识别率达到90.2%,平均精度可达89.5%,前向推理速度可达160帧/s。此外,综合对比现有其他前沿算法,该方法整体性能更优,更能满足变电站反无人机的实时检测需求。

关键词：目标检测 YOLOv5 反无人机通道注意力机制 Transformer编码器