检索结果-南通市图书馆

太阳能学报 2003年第4期24卷 523-526页

作者：高宁博李爱民沈阳航空工业学院沈阳110034

运用因次分析、相似准则和BP神经网络理论建立了固体废弃物热解的参数群预测模型。以不同实验工况下的固体废弃物的实验数据对神经网络进行了训练,通过仿真模拟得到了较好的预测效果。参数群可以很好的反映物料特性、运行特性和热解装... 详细信息

运用因次分析、相似准则和BP神经网络理论建立了固体废弃物热解的参数群预测模型。以不同实验工况下的固体废弃物的实验数据对神经网络进行了训练,通过仿真模拟得到了较好的预测效果。参数群可以很好的反映物料特性、运行特性和热解装置特性对热解产物的影响,本文提出的参数群神经网络模型对固体废弃物热解产物的预测是有效的,随着热解试验装置和取样分析仪器的改进和提高,采用更多的和更高精度的实验数据对网络训练时,将会使网络的预测能力大幅提高。

关键词：固体废弃物热解参数群神经网络

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基于拉格朗日乘子协方差矩阵的电力系统多个不良参数辨识研究

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智慧电力 2019年第9期47卷 52-58页

作者：朱文强林梅芬陈婷福建水利电力职业技术学院福建永安366000 河海大学能源与电气学院江苏南京210098 福州大学电气工程与自动化学院福建福州350116

提出了一种基于拉格朗日乘子LagM协方差矩阵的多个不良参数辨识方法,用于甄别电力系统的多个不良参数。该方法先利用归一化LagM定位可疑参数,再通过LagM的协方差矩阵划分不同参数群,并将所有参数群中归一化LagM最大者对应的参数标记为... 详细信息

提出了一种基于拉格朗日乘子LagM协方差矩阵的多个不良参数辨识方法,用于甄别电力系统的多个不良参数。该方法先利用归一化LagM定位可疑参数,再通过LagM的协方差矩阵划分不同参数群,并将所有参数群中归一化LagM最大者对应的参数标记为不良参数。因为每个参数群均对应一个不良参数,从而实现系统中多个不良参数的辨识,同时采用不断修正和不断估计的手段,直至系统中不存在不良参数。最后通过IEEE14节点所构建的算例验证了所提方法的有效性。

关键词：参数辨识不良参数拉格朗日乘子参数群

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考虑冷气掺混的涡轮分层次气动优化设计体系

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工程热物理学报 2008年第8期29卷 1301-1306页

作者：温风波王松涛冯国泰赵洪雷王仲奇哈尔滨工业大学能源科学与工程学院黑龙江哈尔滨150001

通过将优化理论引申到涡轮气动设计体系中,建立具有自动优化设计能力的燃气涡轮分层次优化设计体系,给出优化设计体系框图和计算系统的基本架构,分析了各层次优化设计解决的问题和解决问题的过程。为了实现三维多级优化,介绍了基于流场... 详细信息

通过将优化理论引申到涡轮气动设计体系中,建立具有自动优化设计能力的燃气涡轮分层次优化设计体系,给出优化设计体系框图和计算系统的基本架构,分析了各层次优化设计解决的问题和解决问题的过程。为了实现三维多级优化,介绍了基于流场分析的局部优化策略和参数组群组合优化。为适应燃气轮机涡轮的气动设计,在这一体系中每一个程序都要考虑冷气掺混。实例表明,该设计体系下的设计过程快速高效。

关键词：分层次冷气掺混局部优化策略参数群

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固体废弃物气化处理半经验模型研究

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太阳能学报 2009年第8期30卷 1111-1117页

作者：高宁博李爱民大连理工大学环境与生命学院工业生态与环境工程教育部重点实验室辽宁116024

对固体废弃物的气化处理半经验模型进行了研究。根据固体废弃物气化处理的特点,提出了以质量方程和能量方程为基础的气化处理模型。运用相似理论和因次分析方法建立了固体废弃物气化产气成分的浓度预测公式,建立了气化过程的准则数半经... 详细信息

对固体废弃物的气化处理半经验模型进行了研究。根据固体废弃物气化处理的特点,提出了以质量方程和能量方程为基础的气化处理模型。运用相似理论和因次分析方法建立了固体废弃物气化产气成分的浓度预测公式,建立了气化过程的准则数半经验预测模型。对不同实验工况下的固体废弃物的实验数据进行回归分析,拟合得到了较好的预测效果,回归误差和预测误差均较小。为建立固体废弃物气化模型进行了积极的探索。

关键词：半经验模型固体废弃物气化因次分析参数群

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基于拉格朗日乘子协方差矩阵的多个不良参数辨识研究

基于拉格朗日乘子协方差矩阵的多个不良参数辨识研究

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作者：朱文强林梅芬陈婷福建水利电力职业技术学院

电网参数的正确性直接影响安全运行决策的制定,一旦网络参数出现偏差,将严重威胁电力系统各项高级应用分析。为此,提出了一种基于拉格朗日乘子(Lagrange multiplier,LagM)协方差矩阵的多个不良参数辨识方法,用于甄别电力系统的多个不良... 详细信息

电网参数的正确性直接影响安全运行决策的制定,一旦网络参数出现偏差,将严重威胁电力系统各项高级应用分析。为此,提出了一种基于拉格朗日乘子(Lagrange multiplier,LagM)协方差矩阵的多个不良参数辨识方法,用于甄别电力系统的多个不良参数。该方法先利用归一化LagM定位可疑参数,再通过LagM的协方差矩阵划分不同参数群,并将所有参数群中归一化LagM最大者对应的参数标记为不良参数,实现系统中多个不良参数的辨识,不断修正和不断估计,直至不存在不良参数。最后通过IEEE14节点所构建的算例验证了本文所提方法的有效性。

关键词：参数辨识不良参数拉格朗日乘子参数群

来源： cnki会议评论

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