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光伏直流并网系统外部故障切除后有功恢复控制方法

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电网技术 2024年第3期48卷 1082-1090页

作者：李俊涛贾科董学正杨彬毕天姝新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 北京市昌平区102206

光伏直流并网系统的集控信号局部丢失时,光伏单元难以在交流电网线路故障切除后恢复原有控制模式。为此,在分析恢复过程直流电压变化特性基础上,提出一种光伏直流并网系统外部故障切除后有功恢复控制方法。该方法利用直流电压阈值以及... 详细信息

光伏直流并网系统的集控信号局部丢失时,光伏单元难以在交流电网线路故障切除后恢复原有控制模式。为此,在分析恢复过程直流电压变化特性基础上,提出一种光伏直流并网系统外部故障切除后有功恢复控制方法。该方法利用直流电压阈值以及变流器固有动态响应时间,构成控制模式切换综合判据,以实现不同电网电压跌落程度下光伏单元控制模式的可靠切换。所提方法优势在于充分利用了变流器固有响应时间,不受交流故障过渡电阻影响,且无需改变变流器的控制器结构。仿真结果表明,所提方法在不同电网电压跌落下,均可有效实现故障清除后光伏单元控制模式的切换。

关键词：光伏直流并网系统集控信号丢失本地电压动态响应时间恢复控制

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基于不同能量回收模式的燃料电池系统性能增益研究

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北京理工大学学报 2024年第7期44卷 692-700页

作者：祁明旭魏久轩张虹黎俊韬北京理工大学机械与车辆学院北京100081 德博科技股份有限公司江西萍乡337000

为减小燃料电池进气增压寄生功、提高系统效率,建立了以径流涡轮回收阴极排气能量的高功率燃料电池电化学、动力学与热力学系统模型,修正了基于NTU-ε法的中冷器性能预测方法,研究了单级增压−能量回收与顺序增压−能量回收模式下径流涡... 详细信息

为减小燃料电池进气增压寄生功、提高系统效率,建立了以径流涡轮回收阴极排气能量的高功率燃料电池电化学、动力学与热力学系统模型,修正了基于NTU-ε法的中冷器性能预测方法,研究了单级增压−能量回收与顺序增压−能量回收模式下径流涡轮回收燃料电池阴极废气能量的效能.结果表明,整体能量回收效率随着电堆负载电流增加呈降低趋势;相比于单级增压−能量回收模式,在额定工况点与非额定工况点下顺序增压−能量回收模式的能量利用率增益显著.优化后的运行方案阴极排气能量利用率最高可提升28.9%,系统效率提升幅值达2.79%.

关键词：燃料电池径流涡轮顺序增压能量回收

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5G+智慧公路关键技术研究及应用示范

科技资讯 2024年第4期22卷 61-66页

作者：李俊涛甘肃省公路交通建设集团有限公司甘肃兰州730000

为贯彻落实交通强国建设任务及智慧公路建设总体要求,抢抓“新基建”机遇,甘肃省以G312线清水驿至傅家窑公路工程为载体建设“5G+智慧公路”,建立具有全面感知、主动服务等功能的实时动态交通信息服务体系;以高精度导航、道路动态感知... 详细信息

为贯彻落实交通强国建设任务及智慧公路建设总体要求,抢抓“新基建”机遇,甘肃省以G312线清水驿至傅家窑公路工程为载体建设“5G+智慧公路”,建立具有全面感知、主动服务等功能的实时动态交通信息服务体系;以高精度导航、道路动态感知和多模通信融合等技术为依托,开展基于车路协同的智能网联汽车开放道路测试与应用,推动智慧公路发展。同时,“5G+智慧公路”的实施,对于甘肃省加快推动交通试点任务落地实施,助推甘肃交通高质量发展,提升公路安全管理、通行效率及服务水平,打造环兰智慧路网等具有重要意义。

关键词： 5G+智慧公路高精度导航道路动态感知车路协同

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液压千斤顶并联使用的方法与条件

理化检验（物理分册） 2024年第4期60卷 9-11,16页

作者：李俊涛合伯检测技术(上海)有限公司上海201613

对液压千斤顶并联使用的方法和条件进行了分析和评价,对相同规格和不同规格的千斤顶进行讨论,明确了液压千斤顶并联使用的正确方法和相关条件,分析了回归方程对应点的标定值与回归值之间的误差,并对并联回归方程的标定值与回归值之间的... 详细信息

对液压千斤顶并联使用的方法和条件进行了分析和评价,对相同规格和不同规格的千斤顶进行讨论,明确了液压千斤顶并联使用的正确方法和相关条件,分析了回归方程对应点的标定值与回归值之间的误差,并对并联回归方程的标定值与回归值之间的误差进行了分析和讨论。结果表明:在一定条件下,可以将液压千斤顶并联使用的误差控制在一定范围内,且具有明显的优化效果。

关键词：液压千斤顶并联校准值回归值并联回归方程并联试验力

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液压支架顶梁焊接机械臂的运动学分析与仿真

机床与液压 2024年第13期52卷 169-175页

作者：张鑫刘长润李旭李军涛王鹏山东科技大学机械电子工程学院山东青岛266590

针对液压支架顶梁焊接过程中焊接工艺不完善、焊接难度大的现状,设计一种五自由度焊接机械臂,以保证顶梁的焊接效率和质量。基于改进D-H参数建模方法,对顶梁焊接机械臂进行正、逆运动学分析求解;采用蒙特卡罗法对液压支架顶梁焊接机械... 详细信息

针对液压支架顶梁焊接过程中焊接工艺不完善、焊接难度大的现状,设计一种五自由度焊接机械臂,以保证顶梁的焊接效率和质量。基于改进D-H参数建模方法,对顶梁焊接机械臂进行正、逆运动学分析求解;采用蒙特卡罗法对液压支架顶梁焊接机械臂的有效工作空间进行分析;使用MATLAB中Robotics Toolbox工具箱对焊接机械臂进行建模和轨迹规划分析和仿真,得到各关节的角位移、角速度以及角加速度曲线;使用Adams得到机械臂的实时跟踪轨迹,经验证可知MATLAB的轨迹规划是正确的。分析仿真结果可得,设计的顶梁焊接机械臂轨迹平稳并连续,满足运动学要求,为后续顶梁焊接机械臂的动静力学分析和优化设计以及运动控制奠定了基础。

关键词：焊接机械臂运动学工作空间轨迹规划

考虑冷藏温度的生鲜产品双渠道供应链定价和冷藏决策

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工业工程与管理 2024年第1期29卷 62-71页

作者：郭新悦胡鸿韬李军涛上海海事大学物流工程学院上海201306 上海海洋大学工程学院上海201306

随着生鲜电商的发展,许多农业合作社开始采用社区网络直销和超市分销同时运作的双渠道供应链模式。在不同的供应模式下,如何决策、如何控制冷藏成本和产品质量成为经营的主要难题。本文将易腐产品的衰减性质和冷藏成本融入供应链定价博... 详细信息

随着生鲜电商的发展,许多农业合作社开始采用社区网络直销和超市分销同时运作的双渠道供应链模式。在不同的供应模式下,如何决策、如何控制冷藏成本和产品质量成为经营的主要难题。本文将易腐产品的衰减性质和冷藏成本融入供应链定价博弈中,研究了面对不同的销售模式时,合作社与零售超市的定价和冷藏决策。最后通过分析得出,在商家的利润较高并且满足一定条件时,适宜对产品进行冷藏。本文对于目前生鲜销售形势各异的批发、网商、社区直销的参与者具有一定的现实意义。

关键词：定价策略生鲜产品

基于正则化多项式回归的癌症患者免疫检查点阻断响应预测

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河南师范大学学报（自然科学版） 2024年第4期52卷 94-100页

作者：王小玉奚晨曦李钧涛郑州工商学院基础教学部郑州451400 河南师范大学数学与信息科学学院河南新乡453007

探究特征之间的非线性相互作用关系,构建了用于预测癌症患者免疫检查点阻断响应的正则化多项式逻辑斯蒂回归模型.无进展生存期和总生存期的Kaplan-Meier曲线被用来筛选单个特征和联合特征,并据此构建了二次多项式判别函数.结合多项式负... 详细信息

探究特征之间的非线性相互作用关系,构建了用于预测癌症患者免疫检查点阻断响应的正则化多项式逻辑斯蒂回归模型.无进展生存期和总生存期的Kaplan-Meier曲线被用来筛选单个特征和联合特征,并据此构建了二次多项式判别函数.结合多项式负对数损失函数和弹性网络惩罚函数,提出了一种正则化多项式逻辑斯蒂回归模型,并通过特征拓维将其转化为线性模型求解.在泛癌、黑色素瘤、非小细胞肺癌和其他癌症数据集上与其他6种方法进行比较,结果表明所提方法取得了更高的免疫检查点阻断响应精度、F_(1)分数和AUC值.

关键词：癌症正则化多项式回归免疫检查点阻断

HPLC多指标成分定量联合化学计量学评价不同产地茜草

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现代药物与临床 2024年第1期39卷 94-101页

作者：姜云乔春凤刘华乔亚红李俊涛郑州颐和医院药学部河南郑州450047 河南省医药科学研究院药物研究所河南郑州450052

目的建立茜草多指标成分定量联合化学计量学评价不同产地茜草的质量。方法采用高效液相色谱法测定8省区18批茜草中新橙皮苷、山柰酚、茜草素、异茜草素、羟基茜草素、1,3,6-三羟基-2-甲基蒽醌、大叶茜草素、去氢-α-拉杷醌、β-谷甾... 详细信息

目的建立茜草多指标成分定量联合化学计量学评价不同产地茜草的质量。方法采用高效液相色谱法测定8省区18批茜草中新橙皮苷、山柰酚、茜草素、异茜草素、羟基茜草素、1,3,6-三羟基-2-甲基蒽醌、大叶茜草素、去氢-α-拉杷醌、β-谷甾醇和异落叶松脂素,并采用主成分分析、正交偏最小二乘法-判别分析、灰色关联度分析对测定结果进行评价。结果相同产区的茜草,质量较接近;共找到4个差异性标志成分,其影响显著性排序为大叶茜草素>茜草素>1,3,6-三羟基-2-甲基蒽醌>羟基茜草素;陕西、河南和安徽所产的茜草整体质量较好。结论方法便捷、准确,易于推广,可以更全面、更系统地评价茜草的质量。

关键词：茜草大叶茜草素茜草素 1,3,6-三羟基-2-甲基蒽醌羟基茜草素高效液相色谱主成分分析正交偏最小二乘法-判别分析灰色关联度分析

从信号到知识——基于人工智能的医学影像裸数据诊断价值初探

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Engineering 2024年第3期34卷 60-69页

作者： Bingxi He Yu Guo Yongbei Zhu lixia Tong Boyu Kong Kun Wang Caixia Sun Hailin li Feng Huang liwei Wu Meng Wang Fanyang Meng Le Dou Kai Sun Tong Tong Zhenyu liu Ziqi Wei Wei Mu Shuo Wang Zhenchao Tang Shuaitong Zhang Jingwei Wei lizhi Shao Mengjie Fang juntao li Shouping Zhu lili Zhou Shuo Wang Di Dong Huimao Zhang Jie Tian Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision Medicine School of Engineering MedicineBeihang UniversityBeijing 100191China Key Laboratory of Big Data-Based Precision Medicine Beihang UniversityMinistry of Industry and Information TechnologyBeijing 100191China CAS Key Laboratory of Molecular Imaging Institute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190China Department of Radiology The First Hospital of Jilin UniversityChangchun 130021China Neusoft Medical Systems Co.Ltd. Shenyang 110167China Neusoft Research of Intelligent Healthcare Technology Co.Ltd. Shenyang 110167China School of life Science and Technology Xidian UniversityXi’an 710126China Engineering Research Center of Molecular and Neuro Imaging Ministry of EducationXi’an 710126China School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China

Encouraging and astonishing developments have recently been achieved in image-based diagnostic *** medical care and imaging technology are becoming increasingly ***,the current diagnosis pattern of signal to image to knowledge inevitably leads to information distortion and noise introduction in the procedure of image reconstruction(from signal to image).Artificial intelligence(AI)technologies that can mine knowledge from vast amounts of data offer opportunities to disrupt established *** this prospective study,for the first time,we develop an AI-based signal-toknowledge diagnostic scheme for lung nodule classification directly from the computed tomography(CT)raw data(the signal).We find that the raw data achieves almost comparable performance with CT,indicating that it is possible to diagnose diseases without reconstructing ***,the incorporation of raw data through three common convolutional network structures greatly improves the performance of the CT models in all cohorts(with a gain ranging from 0.01 to 0.12),demonstrating that raw data contains diagnostic information that CT does not *** results break new ground and demonstrate the potential for direct signal-to-knowledge domain analysis.

关键词： Computed tomography Diagnosis Deep learning Lung cancer Raw data