检索结果-南通市图书馆

桨叶类型和转速对生物氧化提金反应槽流场影响的分析

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材料与冶金学报 2024年

作者：孙明蔡鑫高丙朋张永兴新疆大学电气工程学院新疆轻工职业技术学院电气技术分院

在生物氧化提金预处理过程，反应槽内矿粉颗粒和培养基混合不均会减少矿粉与氧化菌株的有效接触，降低氧化速率，从而影响提金效率。实际生产中，搅拌桨叶类型、桨叶层数、搅拌速度对生物氧化预处理反应有着极其重要的影响。为探究桨叶... 详细信息

在生物氧化提金预处理过程，反应槽内矿粉颗粒和培养基混合不均会减少矿粉与氧化菌株的有效接触，降低氧化速率，从而影响提金效率。实际生产中，搅拌桨叶类型、桨叶层数、搅拌速度对生物氧化预处理反应有着极其重要的影响。为探究桨叶类型和搅拌速度对反应槽内矿粉体积分数的影响，本文采用欧拉多相流和多重参考系法，对反应槽流场进行模拟计算。结果表明：单层平直桨叶和单层推进式桨叶在290r/min搅拌速度下混合效果较为理想，不同搅拌速度下槽内矿粉体积分数均在15%～20%之间；双层交替桨叶增强了槽内流体的流动强度，矿粉体积分数在个别转速时符合提金浓度条件。计算结果为生物氧化提金反应槽的设计与运行提供了重要的参考。

关键词：生物氧化预处理多相流矿粉体积分数的分布搅拌速度

基于多因素均衡动态分簇的WSN路由协议算法

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科学技术与工程 2024年第16期24卷 6799-6808页

作者：朱本科高丙朋蔡鑫新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830047

为了解决无线传感器网络分簇路由协议随机筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进社交网络搜索(improved social network search, ISNS)算法优化模糊... 详细信息

为了解决无线传感器网络分簇路由协议随机筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进社交网络搜索(improved social network search, ISNS)算法优化模糊C均值聚类(fuzzy C-means, FCM)的多因素均衡动态分簇路由协议(multi-factor balanced dynamic clustering routing protocol, MD-LEACH)。首先,引入莱维飞行改进反向精英学习策略,以增强社交网络搜索算法的全局寻优能力;接着,使用ISNS优化模糊C均值聚类算法对网络节点动态均匀分簇,均衡网络负载;此外,在每个簇内,考虑簇内节点的能量因素和位置因素引入模糊推理,设计两种簇头选取模式,动态选举簇首,提高簇首质量。在稳定传输阶段,将单跳改为簇首之间的通信的方式,使用改进的蚁群算法寻找最优数据传输路径,提高能量效率。仿真结果表明,算法能够有效提高能量效率,平衡网络负载,延长网络生存期。

关键词：改进社交网络搜索(ISNS)算法模糊C均值聚类(FCM) 莱维飞行多因素均衡动态分簇模糊推理

基于改进VMD和SNS-Attention-GRU的短期光伏发电功率预测

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太阳能学报 2023年第8期44卷 292-300页

作者：李宏扬高丙朋新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830049

针对光伏发电系统预测精度不高等问题,建立以门控循环单元(GRU)为基础的预测模型。使用社交网络搜索算法(social network search)和注意力机制(attention)相结合对构建的门控循环单元进行参数优化,采用K-均值对天气类型进行划分,提出材... 详细信息

针对光伏发电系统预测精度不高等问题,建立以门控循环单元(GRU)为基础的预测模型。使用社交网络搜索算法(social network search)和注意力机制(attention)相结合对构建的门控循环单元进行参数优化,采用K-均值对天气类型进行划分,提出材料生成算法(material generation)对变分模态分解中的模态分解数量和惩罚因子进行寻优来确定最佳组合,实现对初始数据的分解操作。利用社交网络搜索算法超参数优化后的门控循环单元对时序特征进行提取,引入注意力机制对时序输入中重要信息的关注进行加强。选用新疆某光伏电站2021年运行数据进行分析,仿真结果表明:所提出的MGA-VMD-SNSAttention-GRU预测模型能有效提升光伏输出功率预测精度。与SVR、Elman模型相比,平均MAPE分别降低8.14%和8.59%。

关键词：光伏发电功率预测门控循环单元变分模态分解注意力机制

基于改进MobileNet网络的人脸识别方法

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山西大学学报(自然科学版) 2023年第1期46卷 147-153页

作者：张东高丙朋新疆大学电气工程学院

针对轻量级卷积神经网络MobileNet应用于人脸识别实时性较差、准确率不高等问题，提出一种改进MobileNet的网络模型—MobileDeepViT。首先，鉴于MobileNet模型有效减少网络参数量特点，本网络以MobileNet为核心，构建具有7层MobileNetV2... 详细信息

针对轻量级卷积神经网络MobileNet应用于人脸识别实时性较差、准确率不高等问题，提出一种改进MobileNet的网络模型—MobileDeepViT。首先，鉴于MobileNet模型有效减少网络参数量特点，本网络以MobileNet为核心，构建具有7层MobileNetV2、3层特征提取层、1层标准卷积和点卷积的深度学习网络；其次，在人脸特征提取过程中引入DeepViT，使网络更有效学习人脸特征；最后，该网络与Inception＿ResNetV1和MobileNetV1在相同的数据集CASIA-WebFace上进行训练，在LFW测试数据集上对训练模型进行评估，并在相同条件下对同一人的不同照片进行欧式距离和实时性测试。实验结果显示：该网络在模型参数更小的情况下，准确率比后二者分别提升了0.21%和0.72%、欧式距离测试结果也比后二者更小，预测时间更短，表明改进后的模型参数量减少、实时性更好、精度和鲁棒性提高。

关键词：图像处理人脸识别深度学习 ViT MobileNet

引入权值修正预测控制的风电叶片自适应组合抑振策略研究

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太阳能学报 2022年第8期43卷 382-390页

作者：马伟栋高丙朋杨武帮张治国新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830047

针对大型风电叶片颤振开展主动控制研究,采用柔性尾缘襟翼方式,以NACA0012翼型为研究对象,建立二自由度叶片的颤振控制增广模型。引入拉盖尔函数对模型预测控制(MPC)算法中权值更新策略进行指数修正,在此基础上利用分层结构思想对叶片... 详细信息

针对大型风电叶片颤振开展主动控制研究,采用柔性尾缘襟翼方式,以NACA0012翼型为研究对象,建立二自由度叶片的颤振控制增广模型。引入拉盖尔函数对模型预测控制(MPC)算法中权值更新策略进行指数修正,在此基础上利用分层结构思想对叶片减振系统划分不同控制层次,设计以振动量最小化为控制目标的自适应组合控制策略。利用仿真平台对标准工况和干扰工况下所提控制策略的控制结果进行分析,结果表明:所提方法可有效抑制气弹耦合作用下的叶片振动,降低抑振能耗,与常规自适应控制方法相比,具备更优的抗干扰性能,可进一步提升复杂运行环境下风电叶片振动控制系统的适应能力。

关键词：风力电机叶片颤振模型预测控制自适应系统

基于特征融合与HPO-RVM的滚动轴承剩余寿命预测

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机床与液压 2023年第17期51卷 209-216页

作者：栗子旋高丙朋新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830017

为准确预测轴承的剩余使用寿命,提出基于特征融合与猎食者-猎物优化(HPO)算法优化相关向量机的轴承剩余寿命预测方法。提取时域、频域和时频域特征准确描述轴承的退化状态,利用综合评价指标对提取的特征进行筛选得到敏感特征集;采用核... 详细信息

为准确预测轴承的剩余使用寿命,提出基于特征融合与猎食者-猎物优化(HPO)算法优化相关向量机的轴承剩余寿命预测方法。提取时域、频域和时频域特征准确描述轴承的退化状态,利用综合评价指标对提取的特征进行筛选得到敏感特征集;采用核熵成分分析对敏感特征进行自适应融合,得到轴承的退化特征;构建混合核函数作为相关向量机的核函数以提高模型预测性能;最后,利用HPO算法得到混合核函数的参数,将寻优得到的参数用于寿命预测模型的训练。通过对轴承加速退化数据集进行实验,结果表明:所构建的寿命预测模型优于BP、ELM、SVM等模型,构造的混合核函数模型优于高斯核函数模型,采用的优化算法优于粒子群、遗传算法等。

关键词：特征融合核熵成分分析混合核函数相关向量机剩余寿命

基于KECA和BO-SVDD的滚动轴承早期故障检测

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机床与液压 2023年第11期51卷 206-213页

作者：栗子旋高丙朋新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830017

为了实现更早地检测出滚动轴承发生故障,提出一种基于核熵成分分析(KECA)和贝叶斯优化(BO)算法优化支持向量数据描述(SVDD)的滚动轴承早期故障检测方法。提取轴承振动信号的时域、频域特征以及小波包分解节点能量特征,组成多维特征矩阵... 详细信息

为了实现更早地检测出滚动轴承发生故障,提出一种基于核熵成分分析(KECA)和贝叶斯优化(BO)算法优化支持向量数据描述(SVDD)的滚动轴承早期故障检测方法。提取轴承振动信号的时域、频域特征以及小波包分解节点能量特征,组成多维特征矩阵;利用KECA对多维特征矩阵进行降维处理,进而提取有效特征;最后,选取轴承正常状态的特征指标训练模型,利用BO算法确定SVDD的惩罚因子和核宽度,进而得到早期故障检测模型。利用该模型对XJTU-SY数据集中不同工况下的轴承进行早期故障检测,结果表明:KECA能够有效地提取特征信息,减少冗余信息的干扰;该模型整体上能够较早检测出故障的发生,并且有较好的鲁棒性和泛化能力。

关键词：故障检测特征矩阵核熵成分分析贝叶斯优化支持向量数据描述

基于CFD的高海拔地区氧化槽温场数值仿真研究

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湿法冶金 2022年第2期41卷 170-175页

作者：张永兴高丙朋新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830000

在高海拔地区,生物氧化预处理反应槽内温场易受周围环境影响,导致细菌繁殖缓慢,氧化效率低,浸出效率低。研究了增设25、50、75、100 mm厚保温层对槽内温场的影响及数值仿真。结果表明:增设保温层对槽内温场影响显著,保温层越厚保温效果... 详细信息

在高海拔地区,生物氧化预处理反应槽内温场易受周围环境影响,导致细菌繁殖缓慢,氧化效率低,浸出效率低。研究了增设25、50、75、100 mm厚保温层对槽内温场的影响及数值仿真。结果表明:增设保温层对槽内温场影响显著,保温层越厚保温效果越好,保温层每增加25 mm,槽内温度升高约0.4℃,同时可降低环境温度对槽内温场的影响。

关键词：高海拔地区生物氧化预处理氧化槽 CFD 温度保温层环境

融合注意力空洞卷积和Transformer的矿石图像分割

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科学技术与工程 2023年第16期23卷 6974-6982页

作者：汤翔中高丙朋新疆大学电气工程学院西门子实验室乌鲁木齐830017

在金矿研磨过程中,矿石粒度大小对后期黄金冶炼起着至关重要的作用,是一个不可忽略的关键参数。为解决图像分割中多数矿石表面不规则、棱角多,粘连等问题,通过结合注意力与多尺度空洞卷积的Vit Transformer模型研究了矿石图像分割。首... 详细信息

在金矿研磨过程中,矿石粒度大小对后期黄金冶炼起着至关重要的作用,是一个不可忽略的关键参数。为解决图像分割中多数矿石表面不规则、棱角多,粘连等问题,通过结合注意力与多尺度空洞卷积的Vit Transformer模型研究了矿石图像分割。首先使用ResNet34作为下采样主干,增强对金矿石的特征提取能力;其次采用Transformer模块解决长距离依赖问题,融合复合通道注意力空洞模块提升网络对金矿石边缘特征的提取能力,提高了网络的抗干扰能力并扩大感受野。实验结果表明:本文算法准确率达到95.84%,Dice系数达到94.69%,交并比(IoU)达到90.39%,错误率低至7.83%。与其他算法对比,本文方法精度、Dice系数、IoU更高,可以较好地完成矿石图像分割任务。

关键词：矿石图像分割深度学习 Transformer 空洞卷积