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半主动调谐质量阻尼器对随机人群荷载振动控制

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同济大学学报（自然科学版） 2024年第10期52卷 1483-1491页

作者：王梁坤周颖施卫星同济大学土木工程学院上海200092 同济大学土木工程防灾国家重点实验室上海200092

为提高人行桥的舒适度,提出了一种可变质量与阻尼的半主动调谐质量阻尼器(STMD)。该STMD不但能通过水泵和电磁阀等驱动装置实时调节质量以重调频率来适应人行桥动力特性的变化,而且能实时改变电涡流阻尼的磁导间距来调节阻尼系数以提高... 详细信息

为提高人行桥的舒适度,提出了一种可变质量与阻尼的半主动调谐质量阻尼器(STMD)。该STMD不但能通过水泵和电磁阀等驱动装置实时调节质量以重调频率来适应人行桥动力特性的变化,而且能实时改变电涡流阻尼的磁导间距来调节阻尼系数以提高耗能效果。首先介绍了STMD变质量及变阻尼的算法及模型试验,然后进行基于人群激励概率性随机模型的案例分析。对比研究了无控结构、优化设计的被动TMD、变质量STMD、变阻尼STMD及变质量变阻尼STMD在随机协同人群荷载下的100次加速度响应,通过这100组加速度的最大值、均方根(RMS)值及最大1-s RMS值共3个舒适度评估指标的最大值、平均值和标准差,分析了不同TMD的减振效果及鲁棒性。研究结果表明,由于人群荷载和人体参数的随机性,结构的动力响应有较大的差异。整体而言,可同时变质量变阻尼的STMD具有最佳的减振效果,且其标准差也最小,即具有最好的鲁棒性。

关键词：半主动调谐质量阻尼器随机人群激励人-结构相互作用可变质量可变阻尼

数字经济、新质生产力与中国式现代化产业体系建设

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科技进步与对策 2024年第18期41卷 55-65页

作者：王梁华南京大学哲学系江苏南京210023

基于2012-2022年中国内地31个省域面板数据,实证检验数字经济对中国式现代化产业体系的影响。研究发现,数字经济能够显著促进中国式现代化产业体系建设。由异质性分析可知,数字经济对资源型省份、经济发达地区与东部地区中国式现代化产... 详细信息

基于2012-2022年中国内地31个省域面板数据,实证检验数字经济对中国式现代化产业体系的影响。研究发现,数字经济能够显著促进中国式现代化产业体系建设。由异质性分析可知,数字经济对资源型省份、经济发达地区与东部地区中国式现代化产业体系建设的促进作用更显著。从作用机制来看,新质生产力是数字经济赋能中国式现代化产业体系建设的重要作用路径。进一步检验发现,数字经济通过空间溢出效应,显著促进邻近省域中国式现代化产业体系建设。

关键词：数字经济新质生产力中国式现代化产业体系实体经济

基于并行双向时间卷积网络和双向长短期记忆网络的轴承剩余使用寿命预测方法

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控制与决策 2024年第4期39卷 1288-1296页

作者：梁浩鹏曹洁赵小强兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050 兰州城市学院信息工程学院兰州730050 兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

在基于深度学习的轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法中,时间卷积网络(TCN)忽略了振动数据中未来时间信息的重要性,长短期记忆网络(LSTM)难以有效地学习振动数据的长时间序列特征.针对以上问题,提出一种基于并行双向时间卷积网络(Bi-TCN)和... 详细信息

在基于深度学习的轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法中,时间卷积网络(TCN)忽略了振动数据中未来时间信息的重要性,长短期记忆网络(LSTM)难以有效地学习振动数据的长时间序列特征.针对以上问题,提出一种基于并行双向时间卷积网络(Bi-TCN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的轴承RUL预测方法.首先,对多传感器数据进行归一化处理,并将每个传感器数据进行通道合并,实现多传感器数据的高效融合;然后,采用Bi-TCN和Bi-LSTM构建并行的双分支特征学习网络,其中Bi-TCN提取数据的双向长时间序列特征,Bi-LSTM提取数据的时间相关特征;同时,设计一种特征融合注意力机制,该机制分别计算Bi-TCN和Bi-LSTM的输出权重,以实现两种网络输出特征的自适应加权融合;最后,融合特征通过全连接层并输出轴承RUL的预测结果.利用西安交通大学轴承数据集和PHM 2012轴承数据集进行RUL预测实验,实验结果表明,与其他先进的预测方法相比,所提出方法可以准确预测更多类型轴承的RUL,同时具有更低的预测误差.

关键词：滚动轴承剩余使用寿命预测多传感器融合双向时间卷积网络双向长短期记忆网络

技术性贸易壁垒对中国农产品出口贸易的影响研究

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技术性贸易壁垒对中国农产品出口贸易的影响研究

作者：梁浩山西财经大学

学位级别：硕士

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面向应用的Tor流量混淆技术研究

面向应用的Tor流量混淆技术研究

作者：梁浩电子科技大学

学位级别：硕士

悬臂梁式自适应调谐质量阻尼器对人行桥减振效果研究

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建筑结构学报 2024年第9期45卷 159-169页

作者：王梁坤周颖施卫星同济大学结构防灾减灾工程系上海200092 同济大学土木工程防灾减灾全国重点实验室上海200092

为了减小体型轻柔的人行桥的竖向人致振动以提高其舒适度,常在其中增设调谐质量阻尼器(TMD)。然而,传统的TMD对频率高度敏感,失调的TMD的控制作用会大为削弱。为了提高传统TMD对人致振动的控制性能,提出了悬臂梁式自适应TMD(CATMD),其... 详细信息

为了减小体型轻柔的人行桥的竖向人致振动以提高其舒适度,常在其中增设调谐质量阻尼器(TMD)。然而,传统的TMD对频率高度敏感,失调的TMD的控制作用会大为削弱。为了提高传统TMD对人致振动的控制性能,提出了悬臂梁式自适应TMD(CATMD),其可通过步进式推拉杆改变质量块在悬臂梁上的位置以重调其刚度,调节导体板与永磁铁之间的磁导间距以重调其电涡流阻尼比。首先介绍了CATMD的减振系统,以及其变刚度和变阻尼比的控制算法,然后进行了CATMD模型试验,以分析频率与质量块位置以及阻尼比与磁导间距的关系,并进行了人行桥模型的跑步激励减振试验,最后对试验中CATMD频率重调部分进行了数值模拟研究与参数敏感性分析。研究结果表明:CATMD能够准确地从TMD-桥耦合系统中解耦识别得到TMD的最优频率与阻尼比并进行参数调节;由于其可以自发重调谐自身的刚度与阻尼系数,因此较失调的TMD具有更好的人致振动控制效果,能够显著减小跑步激励引起的结构加速度响应,在最大值、整体均方根(RMS)值和最大连续每秒RMS值3个舒适度评估指标上均有良好的提高作用。

关键词：自适应调谐质量阻尼器变刚度电涡流阻尼人致振动人行桥模型试验减振效果

不同姿势颈部抗阻训练对慢性非特异性颈痛的干预研究

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中国康复医学杂志 2024年第5期39卷 693-698页

作者：罗予范永召马天王梁吴昊首都体育学院运动科学与健康学院北京市100191 赣南医学院康复学院雅安市第四人民医院康复医学科

目的:比较不同姿势颈部抗阻训练对慢性非特异性颈痛(chronic non-specific neck pain,CNSNP)的干预效果,为CNSNP探寻一种更高效的运动疗法。方法:51例CNSNP患者(年龄41.0±5.0岁)随机分为3组:俯卧姿颈部抗阻训练组(A组,n=17)、坐姿颈部... 详细信息

目的:比较不同姿势颈部抗阻训练对慢性非特异性颈痛(chronic non-specific neck pain,CNSNP)的干预效果,为CNSNP探寻一种更高效的运动疗法。方法:51例CNSNP患者(年龄41.0±5.0岁)随机分为3组:俯卧姿颈部抗阻训练组(A组,n=17)、坐姿颈部抗阻训练组(B组,n=17)和俯卧姿对照组(C组,n=17)。测试指标包括视觉模拟评分(visual analog score,VAS)、颈椎功能障碍指数(neck disability index,NDI)、颅颈角(craniocervical angle,CVA)、颈椎活动度(range of motion,ROM)和均方根振幅(root mean square,RMS)。所有指标均在干预前和干预4周后进行测量。结果:A组的干预效果优于B组和C组。A组的颈部疼痛评分(VAS)、颈椎功能障碍指数(NDI)、颅颈角(CVA)、颈椎屈曲活动度(ROM)、颈椎伸展活动度(ROM)、RMS(斜方肌上束,屈曲;胸锁乳突肌,静息;胸锁乳突肌,伸展)较B组和C组均存在显著性差异(P0.05)、较C组存在显著性差异(P<0.05)。结论:俯卧姿颈部抗阻训练能更有效地降低颈部肌肉的VAS和RMS,增加颈部ROM和CVA。

关键词：慢性非特异性颈痛抗阻训练运动疗法

剪切结构铌基氧化物的制备、改性及电化学性能研究

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剪切结构铌基氧化物的制备、改性及电化学性能研究

作者：梁浩桂林理工大学

学位级别：硕士

基于改进EMD算法的超短期电力负荷预测研究

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基于改进EMD算法的超短期电力负荷预测研究

作者：梁浩彬广州大学

学位级别：硕士

随着电力技术的持续发展和能源结构的多元化转变,超短期电力负荷预测在保障我国电力系统稳定运行与高效能效方面的作用日益凸显。这一预测技术不仅关系到电力供需平衡的精细化管理,更是制定电力发展规划和运营策略的重要依据。为了提升... 详细信息

随着电力技术的持续发展和能源结构的多元化转变,超短期电力负荷预测在保障我国电力系统稳定运行与高效能效方面的作用日益凸显。这一预测技术不仅关系到电力供需平衡的精细化管理,更是制定电力发展规划和运营策略的重要依据。为了提升超短期电力负荷预测的精准度,并优化数据预处理过程中滑动窗口法的应用效果,我们提出了一种基于样本熵算法的窗口尺寸参数优化算法。通过这一算法,我们能够更合理地设定滑动窗口的尺寸参数。为验证所提算法的可行性与有效性,我们构建了多个预测模型,并探讨了不同窗口尺寸对模型预测精度的影响。同时,我们采用了包括MAE、RMSE和MAPE多种误差评价指标,对所提算法进行了评估。实验结果表明,所提算法不仅适用于未分解序列的窗口尺寸选择,同样能够灵活应用于分解序列中窗口尺寸的选择,展现出其良好的适用性。端点问题的忽视可能会导致EMD算法所得分量序列在边界处的失真现象,影响后续预测模型的构建。针对这一问题,本文提出基于核密度估计的改进方法,旨在优化算法在序列边界处的处理效果,从而确保分解结果的准确性。为验证所提算法的有效性,我们在核密度估计分布中设定了不同阈值百分比,并基于改进的EMD算法得到了改进的CEEMD算法,即KCEEMD算法。实验结果表明,本文提出的基于核密度估计的改进EMD算法不仅成功拓展了传统EMD算法的应用,而且在与神经网络模型结合使用时,提升了其预测精度。随后,为了进一步提升预测精度,本文实现了三种分解算法与预测模型的集成框架,并创将它们应用于KCEEMD算法得到的分量序列上,进而提出了KCEEMD-GRUARIMA预测模型。通过对比分析,我们发现基于分量序列重构的预测框架展现出优势。相较于传统框架以及分量序列分类框架,该框架在提升预测精度方面表现出色。此外,我们根据各分量序列的数据特性,针对性地采用了不同的预测模型,进一步提高了预测的精确度。

关键词：电力负荷预测神经网络样本熵核密度估计分解算法