检索结果-南通市图书馆

作者：张兴纵重庆理工大学

学位级别：硕士

目前,物化吹脱因其脱氨过程稳定,装置工艺流程简单,因而被国内外广泛应用。然而,在实际工程化中的吹脱塔,常采用Ca(OH)2作为p H调节剂,但易于空气中CO2反应生成Ca CO3,从而堵塞填料等多孔构件,影响着脱氨工艺的连续性进行。据此,负压脱... 详细信息

目前,物化吹脱因其脱氨过程稳定,装置工艺流程简单,因而被国内外广泛应用。然而,在实际工程化中的吹脱塔,常采用Ca(OH)2作为p H调节剂,但易于空气中CO2反应生成Ca CO3,从而堵塞填料等多孔构件,影响着脱氨工艺的连续性进行。据此,负压脱氨被提出解决塔板易堵塞等问题,取得较好成效。值得一提的是,在目前的负压脱氨模式下,真空度需要维持在0.07-0.10 MPa,才能获得较好的脱氨效率,真空度无法得到进一步降低。根据气液两相氨平衡理论,负压脱氨中真空度的变化主要影响着氨/水气液传质与分离过程。因而,课题组提出射流撞击强化负压脱氨过程,研发出了射流撞击-负压脱氨反应器(jet impingement-negative pressure deamination reactor,JINPDR),取得较好的脱氨效果。然而,负压条件下的多孔射流行为,蕴含着高度湍流、高剪切应变率的三维拟序流场结构,流态特征识别与表达较为困难。据此,本工作先构建了一台完整流动信号采集平台。即引入了MPC5125芯片作为数据采集的核心,与压力传感器、流量计等传感器配合使用,实现实时采集和记录废水处理过程中的数据。随后采用快速傅里叶变换(FFT)技术对信号进行时频分析,滤除脱氨过程中的噪声数据,并构建随机森林(RF)算法对其精度进行优化提升。然后,采用了经验模态分解(EMD)对采集的流动数据进行时频分析,提取信号的特征分量,获得射流撞击-负压反应器内的流动特征。最后,以实际的氨氮废水为研究对象,提出经验模态分解耦合长短期记忆网络(EMDNet)方法,建立具有较高准确的氨氮浓度实时预测模型。综上,本研究工作以高浓度氨氮废水为对象,建立了MPC5125芯片为核心的流动信号采集平台,结合深度学习法等手段,获得射流撞击-负压脱氨反应器内流态特征与氨氮浓度实时预测模式。该研究工作对射流撞击-负压脱氨反应器的结构优化与工程化应用研究具有重要的支撑。

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同方学位论文库评论

大数据下基于机器学习的企业预算管理研究 ——以ABC公司为例

引用

作者：谭果君重庆理工大学

学位级别：硕士

数字化、智能化进程不断加快,新技术、新模式层出不穷。由于全球经济形势的变化,公司经营面临的风险也在逐渐提高,“全面管控、赋能增效”成为企业必须考虑的重要课题。随着“大智移云物区”技术的飞速发展,越来越多的企业利用现代化技... 详细信息

数字化、智能化进程不断加快,新技术、新模式层出不穷。由于全球经济形势的变化,公司经营面临的风险也在逐渐提高,“全面管控、赋能增效”成为企业必须考虑的重要课题。随着“大智移云物区”技术的飞速发展,越来越多的企业利用现代化技术,积极推动预算管理工作数智化转型,持续优化预算管理手段,不断创新预算管理模式。大数据和机器学习技术的快速发展为企业预算管理提供了新的机遇和挑战。随着企业规模和复杂度的增加,传统手工预算管理已经无法满足企业对精确、及时信息的需求。大数据技术为企业提供了海量的数据资源,通过机器学习可以分析和挖掘这些数据,发现数据背后的规律和趋势。通过对数据的深入分析,企业可以更好地了解自身运营状况和市场环境,从而进行更高质量的预算管理工作。因此,基于机器学习的预算管理研究应运而生。利用大数据和机器学习技术可以提高企业预算管理水平,为企业决策和战略制定提供科学依据并帮助企业实现更高的经济效益和竞争优势。ABC公司是市属高速公路集团有限公司下属营运类全资子公司,经营范围主要为经营性公路、交通基础设施项目及其他产业项目的开发、经营、投资和资产管理等。ABC公司下设3个管理中心,直接管理22个收费站、2个监控站以及4对半服务区。在财务战略方面,ABC公司积极布局推动数字化平台建设,推进财务和业务的深度融合,目前ABC公司正面临着如何运用信息化技术推动预算管理等财务工作信息化转型的挑战,这将决定企业战略落地的有效性。经分析发现,ABC公司预算管理存在预算偏差突出、预算风险预警缺失、预算评价单一等问题,这极大降低了预算对公司生产经营活动的组织和协调作用,不利于企业实现高质量发展。本文以ABC公司为例,分析在大数据环境下预算管理存在的问题,构建了大数据环境下的预算管理框架。首先是基于机器学习的预算管理机理分析,分析大数据、机器学习与预算管理的契合性,然后对公司内部预算数据源进行分析,设计预算管理数据指标体系,构建预算管理数据仓库,结合ETL对数据进行整理,以养护费用为例,采用机器学习算法分别在预算预测和预算执行风险预警方面进行数据的挖掘和分析,最后借助OLAP多维数据分析方法对预算执行情况展开评估与考核。通过BP神经网络算法预测未来养护费用支出情况,用以预估养护费用为预算编制提供依据;运用决策树算法分析关键变量对养护费用预算执行风险的影响程度和相关性,利用预测结果及时调整养护费用预算控制方案,在加强养护费用预算执行的控制力度以降低预算风险和养护成本的同时适应道路状况和维护需求;根据最终养护费用预算执行结果,利用OLAP进行多维分析,为养护费用提供全面、灵活和动态的预算考核与评价结果。最后对具体实施情况进行分析并提出相应的实施保障和措施。本文引入大数据的分析与技术研究预算管理,实现大数据环境下预算管理对企业战略决策落地的支持作用。利用BP神经网络和决策树算法从历史数据中挖掘预算相关数据的隐藏模式和规律并实现数据分析,帮助企业实现更精准的预算计划、控制和考核,为企业决策和战略制定提供有效的数据支撑,为研究大数据环境下智能预算管理提供理论参考。本文研究和运用方法具有普适性,可以运用到预算管理的方方面面,也能够运用到资金管理、财务内控等其他财务工作中,对推进信息技术在财务管理工作中的应用研究有一定的实践指导意义。期望通过本文的研究能够提升企业对数据资产的重视程度,为今后以及其他企业优化预算管理模式和数智化转型提供参考和思路。

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基于多模块抽取框架的实体关系抽取方法研究

引用

作者：严秋阳重庆理工大学

学位级别：硕士

实体关系抽取是从一段非结构化的文本中抽取出主体、关系和客体构成三元组,对知识图谱构建、机器翻译等下游任务具有重要实践价值。虽然目前的实体关系抽取任务已取得显著进展,但仍存在着忽视实体和关系之间的交互、关系和关系之间相关... 详细信息

实体关系抽取是从一段非结构化的文本中抽取出主体、关系和客体构成三元组,对知识图谱构建、机器翻译等下游任务具有重要实践价值。虽然目前的实体关系抽取任务已取得显著进展,但仍存在着忽视实体和关系之间的交互、关系和关系之间相关性利用不足问题,激发了本文开展基于多模块抽取框架的实体关系抽取方法研究。本文的主要工作如下。(1)首先,实体关系抽取方法中常常忽视实体与关系之间的交互,为此,在多模块抽取框架下,提出了一种利用关系感知实体的抽取方法,其主要目的是加强关系和实体之间的交互。将实体抽取任务划分为三个模块,在关系感知层模块中提取句子中的潜在关系,在实体抽取器模块中利用得到的潜在关系集抽取主体,再将得到的主体和关系抽取出相应的客体,最后,在主客体对齐抽取器中进行潜在的实体对过滤,得到句子中真实的三元组。本文方法在NYT和Web NLG两个数据集的两个版本下进行实验,其F1值较基线模型分别提高了0.8%、0.7%、0.6%和0.6%。消融实验也证明,在去掉模块对应组件后,模型抽取三元组的效果均有下降,表明本文提出的模型对提升三元组抽取性能具有积极影响。(2)现有实体关系抽取模型大多忽视了不同关系之间的相关性,因此本文在工作(1)的基础上,探索关系和关系之间的关联。在多模块抽取框架下,提出了基于图注意力网络的实体关系抽取方法,在关系相关性模块中加入图注意力网络,将不同子关系映射到带有关系信息的实体对,并最终得到实体关系三元组。该方法分别在NYT和Web NLG两个数据集的整体标记和部分标记中进行实验,进一步提升了实体关系抽取任务的性能,并且能有效处理实体重叠以及应对句子中存在多个三元组的情形。总体来看,本文在多模块抽取框架下,研究实体关系抽取中关系与实体的交互,以及关系和关系之间的相关性是具有积极意义的,本文的实验也充分表明了这一点。下一步,将从抽取策略、探究实体间的相关性方面进一步研究,以达到更好的抽取性能和效果。

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多模态数据融合的驾驶员分心行为识别研究

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作者：莫端重庆理工大学

学位级别：硕士

相关数据显示,38%的交通事故是由驾驶员分心行为引起的。越来越多的车型通过在车内安装摄像头,并利用机器视觉技术,对驾驶员的驾驶行为进行监控。机器视觉用计算机模拟人的视觉功能,从客观图像中提取信息,其性能优劣依赖于图像质量。然... 详细信息

相关数据显示,38%的交通事故是由驾驶员分心行为引起的。越来越多的车型通过在车内安装摄像头,并利用机器视觉技术,对驾驶员的驾驶行为进行监控。机器视觉用计算机模拟人的视觉功能,从客观图像中提取信息,其性能优劣依赖于图像质量。然而受动态复杂的驾驶光环境变化影响,摄像头获取的图像很难保证质量的一致性,这使得该技术存在一定的环境鲁棒性问题。另一方面,图像包含高度个人化的信息,驾驶员对该技术的隐私安全问题存在担忧。本文通过引入座椅压力系统,探讨通过座椅压力监测驾驶员驾驶分心行为的可能性;并通过模拟驾驶实验采集复杂光环境下的驾驶分心行为图像数据,训练相应的驾驶分心行为识别模型,提升机器视觉识别的光环境鲁棒性;最后开展基于座椅压力和视觉图像的多模态驾驶员分心行为研究,利用座椅压力不受光环境影响的优势,提升驾驶分心行为识别的整体鲁棒性。论文主要研究内容如下:(1)分析常见十种驾驶行为的座椅压力分布差异,利用Arduino UNO开发板和FSR406压力传感器搭建座椅压力采集系统。对比实车驾驶和模拟驾驶场景下的座椅压力数据,验证模拟驾驶采集座椅压力数据的有效性;并通过模拟驾驶实验采集驾驶员在不同光环境下执行分心驾驶行为的图像数据和座椅压力数据。(2)利用驾驶员执行驾驶分心行为的座椅压力数据,训练基于座椅压力的驾驶分心行为识别模型,探讨通过座椅压力监测驾驶员驾驶分心行为的可能性。通过驾驶分心公共数据集训练驾驶分心行为识别模型,并利用驾驶员在不同光环境下执行的驾驶分心行为的视觉图像数据,采用迁移学习技术,训练基于图像的能适应复杂光环境的驾驶分心行为识别模型,提升视觉识别模型的光环境鲁棒性。(3)视觉图像与座椅压力多模态融合识别模型研究。首先根据光环境对视觉识别模型性能的影响规律,将视觉识别模型性能映射为相应的图像环境明亮度属性,并基于图像环境明亮度属性,动态调节视觉模态和座椅压力模态的权重分配,构建基于模型性能的多模态融合的驾驶分心行为识别模型。

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基于主成分分析法的碳排放权交易价格评估研究

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作者：高晶重庆理工大学

学位级别：硕士

碳排放权交易已在国内全面展开,碳排放权资产作为一种新型资产,采取有效的方法对其合理估值,是反映和核算碳排放权公允价值以及碳排放权交易等经济行为中不可或缺的步骤,是调动企业碳排放权交易积极性,实现企业碳减排目标的关键,也是关... 详细信息

碳排放权交易已在国内全面展开,碳排放权资产作为一种新型资产,采取有效的方法对其合理估值,是反映和核算碳排放权公允价值以及碳排放权交易等经济行为中不可或缺的步骤,是调动企业碳排放权交易积极性,实现企业碳减排目标的关键,也是关系到我国能否实现国家碳排放目标急需解决的问题。碳排放权资产是一种特殊的资产,其交易价格在很大程度上会受到区域经济发展水平、能源价格、社会环境因素等多方面的影响,因此需要根据碳排放权资产的特点,分析碳排放权资产价值的影响因素,这对于完善碳排放权资产的评估方法和促进全国碳排放权交易市场的发展,具有重要意义。本文首先对碳排放权的概念及属性、碳排放权交易价格信号作用等进行了分析。然后从宏观经济、国外碳排放权价格、能源价格、气候环境和政策五个方面对碳排放权价格的影响因素进行分析,同时考虑到中美贸易战和俄乌冲突会对能源价格产生影响,还引入了国际冲突因素。本文选择中证工业指数和沪深300指数衡量宏观经济,选择欧盟碳排放权价格(EUA)衡量国外碳排放权价格,选择秦皇岛港5500大卡动力煤平仓价、大庆原油现货价、欧洲三港ARA动力煤现货价、布伦特原油期货结算价、NYMEX天然气期货结算价衡量能源价格,选择天气温度衡量气候环境因素,选择我国碳排放权市场相关政策发布衡量政策因素,选择中美贸易战和俄乌冲突衡量国际冲突因素,共12个指标变量。在此基础上,分析了主成分分析法在碳排放权交易价格评估中的适用性。本文选取了交易时间最长,交易制度最为成熟的深圳碳排放权交易所的数据进行分析。通过研究发现:1)经过主成分分析得到经济发展和国内外能源因子对我国碳排放权价格具有正向显著影响,国际冲突因子对我国碳排放权价格具有负向相关关系,符合预期,具有良好的经济学解释意义。2)政策因子、气候环境因子短期内并不能够对碳排放权价格产生显著影响。3)在线性函数模型、半对数函数模型、对数函数模型中,线性函数模型和半对数函数模型的拟合优度比较理想,但是预测样本数据显示线性函数模型的预测精度最高,说明线性函数形式的碳排放权价格预测模型是我国碳排放权价格评估的最佳模型。

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酒类品质智能鉴别装置设计与应用研究

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作者：冉一帆重庆理工大学

学位级别：硕士

酒质检测作为水质检测的一个重要分支,无论是在工厂生产中,还是在日常生活中,都有很高的商用和民用价值。如产品加工时的成分监测或者对酒的掺假识别。对于酒的检测主要包括两大方面:一是针对酒中的醇、酯、酸等化学物质进行含量测定,... 详细信息

酒质检测作为水质检测的一个重要分支,无论是在工厂生产中,还是在日常生活中,都有很高的商用和民用价值。如产品加工时的成分监测或者对酒的掺假识别。对于酒的检测主要包括两大方面:一是针对酒中的醇、酯、酸等化学物质进行含量测定,以实现在酒的加工、酿造方面对成分的精准把控;二是采用人工智能和大数据,对酒的味觉品质做一个软测量,来模拟人的感官评价,完成对酒的真伪、类别或年份判断。传统的检测仪精度虽高,但操作繁琐,设备庞大,自动化程度低,无法满足实时快速的检测目标。电子舌、电子鼻技术为90年代出现的新型检测技术,以传感器阵列的方式,通过模式识别的方法对未知物质进行快速定性、定量分析,在食品加工等行业得到广泛应用。针对目前电子舌和电子鼻在数据采集功能上的智能化程度低、在装置制造上成本昂贵且寿命低等缺点,本文设计一套新型智能化的电子鼻-电子舌系统,以实现对酒的类别判断和成分的定量分析。主要工作如下:对电子舌-电子鼻硬件部分进行设计制作。首先对电子舌子系统三个底层机械结构进行设计,其中包括XYZ三维滑台结构、金属浴温控平台、动态式采样探头;其次对电路部分进行设计,具体包括三维滑台驱动电路、恒温控制电路、三电极阵列驱动电路。本文采用树莓派作为控制核心,驱动不同的模块实现对三电极体系下的电流采样,完成味觉信号的大数据自动化采集。在对电子鼻子系统的设计中,完成了对汽化装置、气路、气室等结构的设计。同时,它的外围电路包括汽化控制电路、传感器阵列驱动电路。同样以树莓派作为控制核心,精准控制液体的流动和汽化,传感器阵列的采样信号代表着未知溶液的嗅觉信息。在数据处理部分,针对味觉数据,采用了一款味觉混沌神经网络对其进行分析,并通过支持向量机进行判别。本文展开了针对青岛、雪花与燕京啤酒的识别,最终实现高于91%的分类效果。针对于嗅觉数据,采用主成分分析方法进行降维,然后结合混沌神经网络对其拟合,最终对乙酸乙酯实现低于11%误差的浓度检测效果,证明了采用电子鼻实现酒的成分测量的可行性。其次,本文对该设备进行了工作性能测试,具体包括温控性能、使用寿命指标的测试,结果表明该电子舌-电子鼻系统具备自动化程度高、数据稳定、寿命长的特点。

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基于多视图与知识图谱的虚假新闻检测研究

引用

作者：朱雪锋重庆理工大学

学位级别：硕士

近年来,虚假新闻的广泛传播对于个人和社会都有着极大的危害,虚假新闻检测任务已变得紧迫而重要。现有的大多数检测方法假设训练数据和测试数据是从一个静态的新闻环境中采样得到的,并且独立同分布。然而,在真实场景中,虚假新闻检测器... 详细信息

近年来,虚假新闻的广泛传播对于个人和社会都有着极大的危害,虚假新闻检测任务已变得紧迫而重要。现有的大多数检测方法假设训练数据和测试数据是从一个静态的新闻环境中采样得到的,并且独立同分布。然而,在真实场景中,虚假新闻检测器旨在基于已有的新闻数据训练模型,以检测未来数据中的虚假新闻;在该场景中,训练数据和测试数据明显不满足独立同分布条件,这导致论文中的实验结果与现实存在差异。针对以上问题,提出使用多视图对新闻内容进行建模,提取了新闻的情感信息和风格信息,将知识图谱引入到虚假新闻检测中,更好地建模实体信息对新闻真实性的影响,进而提出了两种虚假新闻检测框架,本文主要创新点和研究内容如下:(1)提出了一种通过减轻实体偏差、融合多视图与知识图谱的虚假新闻检测框架。经过数据分析,现有的大多数检测方法捕捉了缺少良好泛化性的实体信息,即产生了实体偏差。在训练阶段分别对实体信息和新闻内容进行建模,在测试阶段移除基于实体信息预测新闻真实性的部分,来减轻实体偏差对新闻真实性的影响。通过多视图提取新闻内容本身的特征,获取新闻文本的情感信息和风格信息,以提升模型的泛化能力。融合知识图谱到虚假新闻检测中,在训练阶段将实体信息和知识图谱进行拼接,更好的建模实体信息对新闻真实性的影响。(2)提出了一种使用多视图提取新闻内容特征,将新闻主题特征纳入虚假新闻检测,预测新闻主题的时序分布趋势的虚假新闻检测框架。第一种虚假新闻检测框架通过减轻实体偏差、融合多视图与知识图谱的虚假新闻检测方法提高了虚假新闻检测器对未来数据的泛化能力。但是为了使无偏模型适应未来的新闻环境,首先利用多视图提取新闻的情感信息和风格信息,丰富新闻的特征,其次提取新闻的表征,对新闻表征进行聚类,获取新闻的主题簇,以主题簇的新闻样本按照时序分布,将与之对应的新闻主题进行建模,并对该主题的时序分布趋势进行预测,基于预测的时序分布趋势,把主题簇的新闻样本进行重新加权,然后合并为训练集,使用该训练集训练虚假新闻检测器。综上所述,为了验证所提框架的有效性,在主要的中文和英文数据集上进行训练,取得了较好的实验结果,优于其他的检测方法,实验表明所提框架可以在很大程度上提高虚假新闻检测器的性能。

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同方学位论文库评论

基于视觉的多交通目标检测及跟踪研究

引用

作者：杜贞锐重庆理工大学

学位级别：硕士

近年来新能源汽车趋向于往智能化方向发展,辅助驾驶甚至无人驾驶系统研发成为研究热点,两者都涉及到感知领域的车辆及行人目标检测,但现阶段仅针对于简单车辆道路场景,面对如小目标、天气变化以及目标物遮挡等复杂场景时难以得到良好效... 详细信息

近年来新能源汽车趋向于往智能化方向发展,辅助驾驶甚至无人驾驶系统研发成为研究热点,两者都涉及到感知领域的车辆及行人目标检测,但现阶段仅针对于简单车辆道路场景,面对如小目标、天气变化以及目标物遮挡等复杂场景时难以得到良好效果,并且如何在车辆上部署训练好的大模型的同时不影响本身性能也是值得关注的问题,这些对环境感知技术未来发展带来了诸多挑战与磨练。针对杂乱实时变化的道路场景,如何获得清晰度更高输入图像以及让模型更多的理解输入图像信息,对以视觉为主的环境感知技术发展具有重要意义。本文从上述问题出发针对基于视觉的多目标检测及跟踪方法进行研究,主要研究内容包括以下几个方面:(1)分析现有相机传感器获取图像会产生失真现象,根据所选传感器型号,采用张正友标定法来获取内外参数以及畸变系数,利用获得的参数消除图像畸变。图像预处理模块除了常用的一些图像增强方法外,还考虑到雾天这种极端环境的预处理,目的在于提升雾天场景的图像清晰度,从而提升检测模型的效果。所以针对此问题引入DCP去雾算法来完成去雾处理,考虑到算法所得输出图像容易产生板块效应以及Halo现象,采用导向滤波对算法中的透视率进行修正,从而优化算法,最后通过实验来验证算法效果。(2)通过对多种基于CNN建立的目标检测模型分析,得到SSD检测模型结构设计更适合检测多种尺寸的目标,但模型参数量大使其不适合嵌入式设备且检测精度还需提升。首先将SSD原有骨干网络舍弃,采用Mobile-Netv2网络降低整个模型参数量。然后采用Inception模块提升模型的深度和宽度防止模型过拟合,同时设计up＿block模块搭配concat层使得模型深层特征图包含浅层特征图信息,提升模型的特征提取能力。下一步通过PASCAL VOC和KITTI数据集以及自己采集的数据集完成模型的训练。最终通过实验数据对比分析改进前后SSD模型效果。(3)建立基于改进SSD模型的目标跟踪方法。首先分析卡尔曼滤波原理,搭建车辆多目标跟踪适用卡尔曼滤波器,搭配KM算法建立Deep SORT算法。然后建立目标重识别网络获取轨迹框中目标特征信息,通过改进SSD模型获取检测运动信息,再加上卡尔曼滤波器预测轨迹的运动信息,搭配KM算法完成目标前后帧特征信息和运动信息的级联匹配。考虑到IOU机制建立的代价矩阵局限性,采用GIOU机制来建立代价矩阵,同时将代价矩阵利用KM算法处理得到线性匹配。最后通过在MOT16数据集验证多目标跟踪方法,通过评价指标对应数据进行分析。(4)根据实验室采购的线控底盘、相机传感器以及Xavier NX等设备搭建实车实验平台。通过ROS中的Rviz可视化界面进行目标检测及跟踪算法部署调试监控工作,考虑到实验平台嵌入式设备计算能力有限,使用Tensor RT模型推理库对检测模型加速优化。最后在实车平台分别实时应用目标检测模型、目标跟踪模型以及两者联合应用,通过得到的数据完成模型算法实车平台性能分析工作。

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电动汽车电机控制器风冷散热技术研究

引用

作者：李沁锋重庆理工大学

学位级别：硕士

电机控制器是电动汽车的核心设备,其控制性能对电动汽车的整体性能具有决定性影响。随着电子集成技术和功率密度的不断提高,电机控制器需要具备更高的性能和稳定性。因此,在电动汽车中,控制器的散热性能显得尤为重要。本文的主要工作内... 详细信息

电机控制器是电动汽车的核心设备,其控制性能对电动汽车的整体性能具有决定性影响。随着电子集成技术和功率密度的不断提高,电机控制器需要具备更高的性能和稳定性。因此,在电动汽车中,控制器的散热性能显得尤为重要。本文的主要工作内容是以企业某款具体电机控制器产品为研究对象,探究电机控制器翅片形状、翅片数量、翅片厚度、翅片斜角、基板和肋柱对散热性能的影响。并根据影响规律筛选出较优的结构参数取值范围,以控制器最高温度、散热器质量和压降为目标函数进行多目标优化。具体从以下几个方面展开:(1)根据产品实际三维模型及热损功耗建立电机控制器热仿真模型,并设计电机控制器温度测试实验,对电机控制器相关节点温度进行实时测试。根据测试的结果验证热仿真模型的准确性。(2)根据建立的热仿真模型确定出散热器最佳进口风速,并探究了基板、翅片形状、翅片数量、翅片厚度、翅片斜角和肋柱对散热性能的影响。以增加散热器散热面积为思路,在原有的常规型直齿翅片的基础上,设计了三角齿翅片和方齿翅片两种翅片形状的散热器结构,对比研究了这三种结构散热器在翅片数量、翅片厚度和翅片斜角上的散热性能差异;以扰动翅片表面空气流动为思路,在常规型直齿散热器翅片两侧增加半圆肋柱,并设计了肋柱对称排布和错列排布的两种散热器结构,对比研究了这两种散热结构在肋柱数量、肋柱半径上的散热性能差异。(3)在设计的几种散热器结构中,肋柱错列式排布散热器有着较优的综合散热性能。因此选取肋柱错列式排布散热器以最高温度、散热器质量和压降为优化目标进行多目标优化。根据散热规律选取合适的结构参数取值范围,并设计热仿真混合水平正交试验,再根据热仿真试验数据对各个参数进行灵敏度分析,选取对散热影响较大的结构参数进行神经网络训练,得出优化目标和优化结构参数的对应关系。最后根据对应关系采用NSGA-II算法进行多目标寻优,得出最优解集,并对最优解集的优化目标进行归一、加权处理得出具体优化方案,并对优化方案结果进行分析,与原始结构相比优化方案均可以达到优化设计目标。

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我国光伏行业核心竞争力信息披露质量研究 ——以隆基绿能为例

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作者：邹芳怡重庆理工大学

学位级别：硕士

光伏产业作为新能源产业,被视为我国的关键战略行业,对于实现“碳中和”以及“碳达峰”目标扮演着至关重要的角色。这一行业在我国已有多年的发展历程,早在21世纪之初,我国光伏行业便已初露端倪,其初期发展主要得益于国外市场的扩张。... 详细信息

光伏产业作为新能源产业,被视为我国的关键战略行业,对于实现“碳中和”以及“碳达峰”目标扮演着至关重要的角色。这一行业在我国已有多年的发展历程,早在21世纪之初,我国光伏行业便已初露端倪,其初期发展主要得益于国外市场的扩张。随着我国对清洁能源愈发重视,政府开始积极扶植光伏行业,促其快速成长。经过数年的不懈努力,我国光伏行业在全球市场中的产能占比已超过七成。尽管如此,直至2020年之前,我国光伏行业仍需依赖政府补助来维持发展,且深受政策变动的影响。然而,在我国明确提出“碳中和”和“碳达峰”目标之后,光伏行业预计将摆脱政策的负面影响,并已迈入发展的新阶段——平价时代,展现出更加光明和可期的未来。作为光伏行业的领头羊,隆基绿能的行动具有标杆性意义。研究其在核心竞争力方面的信息披露情况,可以为其他光伏企业在信息披露方面的改善提供指导,从而更有效地向投资者传达相关信息,这不仅可以为投资者的决策提供重要的支持,同时也可以为我们国家达成“双碳”目标贡献见解。本文从文本内容和财务指标两个视角探究隆基绿能的核心竞争力信息披露是否有缺陷、具体什么缺陷并给出相关建议。本文抓取隆基绿能2018-2022年度年报中有关核心竞争力信息披露的字段,依据核心竞争力内容要素框架将隆基绿能核心竞争力信息披露内容分类整理为有形资源、无形资源和卓越能力三个维度,首先从格式方面评价近五年其披露是否规范、统一和清晰;其次从内容方面基于核心竞争力的质量特征对近五年隆基绿能的披露是否具有相关性、可靠性、可比性和可理解性进行评价;而由于隆基绿能年报中核心竞争力的文本披露内容存在主观性和随意性,并且缺乏可靠性验证,于是本文将隆基绿能三个维度的核心竞争力进行指标化,从财务指标的视角验证隆基绿能年报中披露的核心竞争力是否准确真实地反映其实际的核心竞争力,检验其文本披露内容是否有效。最后,从相关性、可靠性、可比性和可理解性角度给出结论与对应的参考建议。依据前文分析,本文得出了隆基绿能在核心竞争力信息披露时存在披露内容可理解性不足、可比性较低、可靠性不强、披露内容较为分散等问题。但同时也存在优点,像披露的信息格式进行分段、披露内容比较全面等。因此,针对隆基绿能,建议采取集中披露关键竞争力信息并增添更多量化数据以支持披露内容,以提升信息的可理解性、可比性和可靠性。

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