摘 要:在复杂环境中,工程测绘机器人通常存在定位不准与动态避障响应慢的问题。传统全球定位系统(Global Positioning System,GPS)/单一惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)组合定位易产生累积误差,系统响应能力有限。因此,本文提出一种以毫米波雷达为主导,融合视觉与IMU的多源协同优化策略。通过设计特征融合网络,增强雷达与视觉传感器的特征交互,提高动态目标识别精度;研制多基线干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)吊舱系统,优化高程测量准确性,并提出基于运动状态估计的路径规划算法,提升实时避障能力。试验结果表明,优化系统在建筑密集区定位误差为(0.18±0.05)m,与传统方案相比,提升78.8%;在雨雾环境中,有效数据采样率从传统系统的70.0%提升至92.5%,提升幅度为32.1%。本文系统已成功应用于地铁隧道测绘,作业效率提升40%,人工成本减少60%,为智能建造提供了关键技术支撑。
摘 要:针对地铁给排水系统能耗预测模型在跨城市应用中精度降低和泛化能力不足的问题,本文提出一种基于迁移学习的多城市能耗预测泛化方法。选取与目标城市运行特征相似的源城市数据,根据域泛化(Domain Generalization,DG)思想,采用特征对齐策略,通过最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)与对抗训练实现不同城市数据分布的隐空间统一。最后,对目标城市的少量样本进行微调。仿真试验结果表明,本文方法显著减少了预测误差,提升了模型在目标城市的泛化能力与稳健性。
摘 要:为了提升飞机装配外形质量,本文提出了一种基于数字化测量技术的方法。采用多台数字化测量设备,对装配外形进行数据采集,并通过坐标变换方式,实现多源测量数据融合。将多源融合后的点云数据与参考模型点云进行精确配准,计算各测点的偏差误差,从而得到飞机外形各测点的装配偏差。在粒子群优化算法的辅助下,实现装配误差的自适应补偿,达到提升飞机装配外形质量的目的。应用结果表明,采用本文方法,装配绝对误差降至0.3 mm以下,大幅提升装配质量。
摘 要:针对光伏场站告警规则繁杂、响应滞后的问题,本文基于知识图谱,设计了一种新型智能告警系统。系统硬件由感知终端、边缘计算节点和通信架构组成,支持多源异构数据的实时采集与传输。在软件方面,构建光伏场站领域知识图谱,实现故障实体、关系和规则的结构化建模与推理。通过引入知识更新机制与告警推理模型,使系统具备高效的故障识别与智能告警能力。试验结果表明,与传统方法相比,本文系统在准确率和实时性方面具有明显优势,适用于大规模光伏场站的智能运维场景。
摘 要:随着分布式能源渗透率不断提升,传统集中式控制架构存在响应延迟和通信负荷激增等问题。基于此,本文提出一种基于边缘计算的分布式能源系统协同控制方法,该方法构建了边缘节点-区域边缘网关-云端平台三级控制架构。通过本地化能源状态感知技术实现毫秒级数据采集与预处理,通过改进分布式一致性算法完成区域内多能源主体协同决策,并通过设计边缘-云端联动机制,实现全局优化配置。经仿真试验,结果表明,与传统集中式控制方法相比,本文方法响应速度加快了42%,系统稳定性指标提升了18%,为高渗透率分布式能源系统高效运行提供了新的技术路径。
摘 要:针对传统机电一体化控制中碰撞检测滞后、全局分析计算量大和物理—数字模型同步精度不足的问题,本文提出一种融合数字孪生与小区域碰撞分析的控制方法。通过构建网格面碰撞体数字孪生模型,设计基于八叉树的动态区域划分算法与线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)风险梯度控制策略,实现碰撞风险的实时量化与控制参数的动态调整。试验结果表明,采用本文方法,碰撞避免成功率为98.7%,响应时间缩短至21 ms,计算效率提升60%以上,验证了其技术可行性与工程适用性。
摘 要:为了解决电力调度效率低、适配性差及设备关联量化不足问题,本文提出一种调度员操作行为建模与任务推荐方法。基于历史操作票数据提取行为特征,结合设备关联构建设备行为模型;引入动态指令库、操作预判优化算法设计推荐机制。试验结果表明,该方案推荐准确率为94.0%,操作适配度为90.4%,平均任务耗时显著缩短,均优于传统基于规则的方法、单纯机器学习方法。本文研究结果为电力调度智能化提供了可行路径,未来可扩大数据样本并优化算法参数,以适配复杂场景。
摘 要:为了解决智慧电厂运行工况复杂、多源数据融合难以及决策响应滞后等问题,适配高比例新能源并网下的灵活运行需求,本文提出基于大数据的智慧电厂智能决策支持系统。系统采用分层架构,整合数据采集、传输、分析与决策全流程,构建了发电效率预测、设备故障风险评估、资源调度优化及环境适应性调整4个模型。实证研究表明,应用系统后发电效率预测准确率升至89%,故障预警提前量延长至15h,资源调度优化率为57%,环境参数响应适配率为92%,提高了电厂运行的科学性、经济性和稳定性。本文研究成果可为电力行业数字化转型提供技术参考。
摘 要:为了提高林区目标树种识别工作的效率和准确率,本文提出一种基于深度卷积网络的树种识别模型。本文选取伊勒呼里山林区作为研究对象,使用YOLOv5网络,结合多尺度特征提取和注意力机制,采用加权融合技术优化重叠区域的边界框定位,保证了树种位置的准确性。研究结果表明,模型在实际应用中表现良好,红松识别精度为92%,并且能够解决复杂背景和遮挡问题,提供了一种高效的森林资源管理工具。
摘 要:针对电动卡车运行过程中多类热源协同调控问题,本文构建以电池、电驱以及热泵系统为核心的多源热管理模型,并设计基于混合整数非线性规划(Mixed-Integer Nonlinear Programming,MINLP)的能量流优化算法。系统采用双层控制架构和实时滚动优化策略,集成遗传算法和序列二次规划双重求解机制,实现热功调度效率和控温精度同步提升的目标。仿真结果表明,该算法在1800s动态工况下可有效降低能耗并优化温控偏差。
摘 要:针对地形测绘领域建模,本文基于大疆 M350RTK 无人机搭载禅思 L2 激光雷达验证了点云融合建模在地形测绘工作中的可行性。技术流程包括轨迹解算、点云平差以及噪声滤波,三维网格模型融合可见光影像纹理映射生成实景三维模型。以山东省威海市昆嵛山水库为例进行技术实现与应用,采用外业检查点进行验证,结果显示模型平面位置中误差不超过 0.07m,高程中误差不超过 0.12m,均显著优于国家地形测绘规范中 1:500 丘陵地形图的精度要求。研究结果表明,该无人机点云融合建模技术流程高效,精度满足大比例尺地形测绘需求,有效解决了传统方法中像控点布设困难和数据处理耗时长等问题,具有工程适应性和推广价值。
摘 要:针对低压智能断路器远程控制实践中存在的控制精度不足和时效性差的问题,本文提出基于电力线载波技术的远程控制研究。采用电力线载波技术对低压智能断路器状态数据进行压缩和扩频传输;对信号进行滤波处理,提高数据质量。通过分析断路器状态数据,对智能断路器实施合闸自动选相控制,实现基于电力线载波技术的低压智能断路器远程控制。试验结果证明,在应用该设计技术后,智能断路器触头弹跳次数显著减少,且运动机构在13ms内完成合闸位移,控制准确性和时效性良好,可以实现对低压智能断路器进行远程、精准实时控制的目标。
摘 要:针对电力设备在非线性、多扰动和强约束条件下难以获得高性能控制策略的问题,本文基于强化学习研究一种新的电力设备智能控制方法,通过连续控制策略与安全约束机制对设备进行实时优化调节。基于Actor-Critic协同优化建立可微安全映射模块,使策略在训练与执行过程中均满足电压、温升以及行程等物理边界要求。通过多智能体协同架构与专家策略初始化,实现多设备间的协调控制。试验结果显示,该方法在约1800次迭代内稳定收敛,最终奖励提升超过180%,并在能耗降低、运行波动抑制以及动作平滑性方面显著优于基准方法。研究结果表明,该强化学习控制框架具备良好的工程可用性,可为电力设备的智能化运行提供可靠路径。
摘 要:数字化电网暂态故障具有突发性强和持续时间短的特点,传统监测方法存在响应延迟和识别精度不足的问题。针对此问题,本研究提出基于改进 Transformer 模型的智能监测定位方法,通过构建多尺度时序特征提取模块捕获不同时间窗口的暂态特征,设计自适应注意力机制降低计算复杂度,并增强关键时刻特征表达能力,采用知识蒸馏技术实现模型轻量化。在 IEEE39节点测试系统上的试验表明,该方法故障检测准确率达98.7%,平均定位误差0.43%,响应时间12ms,模型规模仅8.2M,为电网故障快速准确处置提供技术支撑。
摘 要:本文引入遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化 BP 神经网络,结合滑坡多源监测数据,建立滑坡位移预测模型。先用 GA 优化 BP 的初始权值和阈值,提升模型短期预报精度与稳定性,再根据白水河滑坡实测数据比较 GA-BP 和传统 BP 模型。结果表明,GA-BP 模型预测精度和稳定性最高,可为滑坡安全监控提供参考。
摘 要:针对传统头部姿态估计算法依赖手工标记、仅能提取单一特征、时效性不足且在复杂课堂场景中鲁棒性较低的问题,本文构建了课堂场景下的头部姿态特征模型。通过改进 YOLO11 模型,引入颈部特征融合机制并结合注意力机制,以强化特征提取能力;同时,优化损失函数,实现精度与速度的平衡,数据集按 8:1:1 的比例划分为训练集、验证集以及测试集。试验对比结果表明,该方法平均精度为 92.6%,在遮挡及漏检场景中的帧率提高了 4.8%,能够精准识别课堂场景下的头部姿态,为教师优化教学策略提供数据支撑,也为校领导开展教学质量评估提供参考依据。
摘 要:针对新能源汽车充电桩存在的无法兼顾充电效率与电池寿命、三相电网接入易失衡等问题,本文设计了一种基于模糊控制的新能源汽车充电桩电气控制系统。该系统采用传感融合实时采集充电桩的三相电流、电压等参数,根据模糊控制规则动态调节充电过程;以电池荷电状态、温度变化率作为输入变量,通过模糊推理生成最优充电电流指令。测试结果表明,该系统可使冲击电流峰值降低32.2%,三相电流失衡度控制在5%以内,18650三元锂电池循环寿命延长14.6%,提高了充电桩的运行性能和经济性。
摘 要:针对现有交通流预测模型在捕捉动态空间关联与多尺度周期模式方面的不足,本文提出一种基于动态空间注意力的交通流预测模型。该模型融合多尺度周期性时序特征,通过近邻与相似空域拓扑编码构建动态邻接矩阵,并设计门控时空融合机制自适应整合时空依赖。在2个公开数据集(PeMS-D4、METR-LA)及天津区域实测数据集上的试验表明,本文所提模型在MAE、RMSE和MAPE上均显著优于STGCN、ASTGCN等基准方法,验证了动态空间注意力机制在提高预测精度方面的有效性。
摘 要:在智慧城市向全域智能发展的进程中,现有技术体系难以满足实时交互、动态响应等核心需求。本文立足6G技术与边缘数据中心的协同潜力,聚焦“技术适配-场景融合-效能优化”核心逻辑,明确以构建“泛在算力-动态服务-安全自治”体系为研究重点,通过设计分阶段演进路径,解决算力调度、服务响应以及安全保障等关键问题。经实践验证,该路径能实现亚毫秒级响应时延、99.999%服务可用性等目标,为智慧城市高效运行提供了系统性解决方案。
摘 要:为了解决中波传输在广播电视卫星通信中地形衰减显著、调制技术适配性不足以及多因素耦合衰减补偿难等问题,本文设计基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的天波-地波协同自适应交换模型与多因素耦合衰减补偿算法,构建以中波发射站为核心的轻量化系统架构。试验结果表明,该系统频谱利用率较传统FDM提高约1.5倍,子载波间干扰(Inter-Carrier Interference,ICI)抑制比提高20dB,端到端误码率稳定控制在 10-6 以内,适配复杂地形与电离层环境,有效提高了系统传输稳定性与可靠性,为广播电视卫星通信领域更好地利用中波传输技术提供了理论与实践参考。
摘 要:本文针对高速、高精度以及重载工况下的齿轮传动系统动力响应问题,采用集中参数法构建多自由度动力学模型,综合考虑时变啮合刚度、齿侧间隙、齿面摩擦及安装误差等因素,采用 MATLAB/Simulink 仿真,结合试验数据验证模型的有效性。分析表明,时变啮合刚度是核心激励,齿面摩擦变大促使响应从周期进入混沌,齿侧间隙加剧啮合冲击,适度负偏置及正向轴向位移可改善动态特性。模型与试验数据吻合度高,为系统动态分析、参数优化及振动噪声控制提供了理论支撑。
摘 要:本研究针对光热-光伏联合发电系统的无功优化问题,建立光热机组热力循环模型与光伏逆变器控制模型,提出基于改进粒子群算法的无功优化策略。通过青海100MW联合电站案例验证,优化后夏季场景电压偏差率从0.082p.u.降至0.032p.u.,网损减少21.9%,电压合格率升至97.8%。研究证明协同调度光热机组惯量支撑与光伏快速调节能力,可有效解决高比例新能源电网的电压波动与网损问题。
摘 要:汽轮发电机组在长期运行中,轴瓦与轴承座之间因装配工艺、运行疲劳或结构松弛等因素可能出现松动,导致转子系统支承刚度下降与阻尼削弱,引发机组振动异常。本文结合某汽轮发电机组9号轴承振动突升的实际案例,分析了轴瓦松动的故障机理、非线性响应特征及其与密封油温等参数的耦合关系。通过对比分析现场运行数据、振动频谱及调整措施,识别轴瓦松动引起的典型倍频分量及相位漂移现象,并验证了油膜刚度对轴系稳定性的显著影响。最后提出了基于结构紧固优化与热参数调控的处理策略,为同类故障诊断与运行维护提供了技术参考。
摘 要:本文提出了一种面向文物保护的博物馆LED照明光谱调控模型,旨在通过精确控制光谱辐射,以减少文物褪色和损伤。首先,本研究建立了文物光谱损伤模型,分析了不同材质(如蚕丝、宣纸、矿物颜料和陶釉)在不同波段光照下的损伤权重函数。通过加速老化试验,标定了光谱损伤权重,并探索了老化系数与波长的关系。其次,设计了多灯具光谱叠加模型,解决了空间非均匀性和色度偏移问题,并提出了一种基于梯度下降法的实时调控策略。硬件系统采用冗余架构,配备温湿度监测和自动补偿机制,以优化光照条件。试验结果表明,本文系统在光谱匹配、褪色抑制和环境补偿方面优于传统照明方案,显著延长了文物的使用寿命,为博物馆照明设计提供了科学依据。
摘 要:针对锅炉运行过程中传热效率不均匀与热负荷分布失衡导致的能耗增加与运行不稳定问题,本文采用传热性能分析方法建立锅炉本体热负荷优化控制模型,通过构建锅炉传热机理数学模型,分析受热面温度分布特性与热负荷关联机制,设计基于多目标粒子群优化算法的热负荷分配策略,并开发分布式自适应控制系统实现动态调节。仿真结果表明,该方法使锅炉热效率提升8.3%,受热面温度偏差控制在±15K,热负荷分布均匀性系数达到0.92。本研究建立的传热性能与热负荷耦合优化机制为锅炉节能运行提供了新的技术路径,具有显著的工程应用价值。
摘 要:本文以某风电项目环式重力圆形扩展基础为例,选用 ABAQUS 有限元模拟软件分析基础在质量、风荷载、弯矩复合作用下的基础沉降、内力以及所需混凝土的变化趋势,由结果可知,不同上阶台柱直径对承台的沉降变化影响较小,但承台的弯矩与应力值变化情况类似,均与上阶台柱直径呈反比,并结合混凝土用量与尺寸性能要求将上阶台柱直径优化为6.2m,节约混凝土10m3。本文对基础环进行疲劳损伤分析,由结果可知,在焊接过程中应重点控制焊缝质量,减少焊接的残余应力,从而降低基础环在荷载作用时较高应力幅值出现的频率,并且本工程基础环热点1、2的使用年限均满足使用要求。
摘 要:随着煤矿开采向埋深680~750m的深部延伸,冲击地压等动力灾害频发,ZY12000/28/63型支架油缸油膜易因冲击载荷失衡失效,而现有研究对油膜微观流场及多参数耦合影响研究不足。因此,本研究以3202综采工作面为背景,选取断层前后及附近3组支架,通过现场测试(0MPa~50MPa高频传感器、±0.01mm激光传感器)获取3种工况下的宏观参数,结合数值模拟探究多参数影响。结果表明,断层附近支架强冲击下油膜压力达29.8MPa、活塞杆回缩8.2mm,冲击速度升至0.082m/s时,油膜压力增幅75%,0.15mm偏心量下油膜压力峰值达2.2×10 6Pa,为油缸结构优化提供理论支撑。
摘 要:为提高上汽百万火电二次再热汽轮机变工况下的热效率、参数稳定性与动态响应速度,本文提出多参数协同自适应滑模控制(MC-ASMC)新方法,通过“工况适配-解耦控制-动态跟踪-抗扰补偿”的闭环控制逻辑,实现全负荷热效率、参数稳定性与响应速度的协同优化。仿真测试表明,当负荷为30%~100%时,该方法能使机组变负荷响应时间缩短27.3%,再热蒸汽温度波动幅度降低45.1%,额定负荷热效率提升2.1%,低负荷煤耗率下降6.8g/(kW·h),有效解决了传统控制方法在变工况下的适应性难题,为机组高效灵活运行提供了切实可行的技术方案。
摘 要:本文针对电网无功补偿过程中传统控制方法动态响应慢、抗干扰能力差这一问题,提出一种基于改进型瞬时无功功率理论的自适应模糊控制算法。通过采用 SOGI-FLL 检测手段提高无功电流检测精度,进而设计规则自行调整的模糊控制器完成参数自适应优化。仿真结果表明,该算法能把功率因数从0.76升到0.992,THD 从 28.7% 降至 3.2%,负载突然调节时间仅 2ms,在电压畸变与跌落的工况中均呈现出优异性能,为无功补偿系统提供了有效的解决方案。
摘 要:本文提出一种基于电化学传感的溶解氢腐蚀在线监测方法。通过在线获取电化学阻抗谱,构建等效电路模型并反演界面特征参数,以电荷转移电阻为核心定义溶解氢腐蚀演化指数及其演化速率,实现腐蚀状态的定量表征与分级判识。通过模拟不同溶解氢腐蚀阶段的试验,对比常规监测法和经验判定方法,验证了本文方法在监测准确率方面的优势。结果表明,该方法能够实现锅炉四管溶解氢腐蚀状态的连续感知与可靠预警,为工程运行提供有效技术支撑。
摘 要:针对软土地基盾构施工中开挖面失稳、隧道沉降控制及螺旋输送机喷涌以及现有技术存在的加固深度与经济性失衡、渣土改良参数模糊等不足,本研究创新性构建了“地基加固—渣土改良—智能监测”三位一体技术体系,依托广西某地铁区间工程,通过30组现场试验,确定旋喷桩最优经济加固深度为5m。基于正交试验建立了渣土渗水系数与压力舱保压值的精确模型( R2=0.96),开发了基于支持向量机的沉降动态预测算法(输入掘进速度、注浆压力、土仓压力,预测误差 ?2.19%)。工程应用表明,该体系成功将地表最大沉降控制在1.4mm(低于规范限值95%),施工效率提升25%,喷涌事故率降至0%,单环综合成本降低8%,显著提高了施工过程安全可控性,为软土地基盾构施工安全、效率与经济性协同提升提供了有效技术支撑。
摘 要:针对深厚软土区水闸工程沉降控制难度大、传统地基处理方案造价高的特点,本文以安徽省巢湖市某水闸工程地基处理为例,通过分析建筑物特点及地质条件,对比分析了传统灌注桩方案及水泥土搅拌桩方案的可行性。基于传统地基处理方案的对比分析,本文提出采用“长短桩复合地基”技术进行地基处理,利用长桩单桩承载力高,将荷载传递至深层土体,短桩加固上部软土,提高地基承载力。通过理论计算与现场静载试验,长短桩复合地基方案可有效提高地基承载力,减少工后沉降,且具经济性与工程稳定性。研究结果为软土区水闸地基处理提供了可靠的技术路径。
摘 要:为研究十字形横隔板对矩形钢管混凝土柱轴压变形规律,本文通过轴向加载试验,研究了十字形横隔板矩形钢管混凝土柱横向和纵向变形,探讨了钢板厚度、高宽比、混凝土强度和截面构造形式对钢管混凝土柱轴压荷载变形曲线的影响。结果表明,钢管混凝土柱随着高宽比增加,所能承受的加载强度先增加后下降,当竖向变形为5μm时,高宽比为5.0的钢管混凝土柱加载强度较混凝土强度为2.6的钢管混凝土柱加载强度增加了12.3%,钢管混凝土柱不同截面构造对所能承受的加载强度在竖向变形超过3μm时存在较大影响,十字隔板构造的钢管混凝土柱加载强度较无隔板构造的钢管混凝土柱加载强度增加34.6%。
摘 要:房建工程中的渗漏问题作为影响建筑功能使用与耐久性的核心要素,一直以来都是工程建设领域迫切需要攻克的难题,渗漏不但会导致建筑结构劣化、寿命缩短,而且极有可能引发室内装修损坏、电气系统故障等大量衍生问题。本文聚焦房建工程防渗漏施工,首先,从系统设计、算法验证以及仿真模拟等多维度展开研究,采用数字孪生漏损检测算法等前沿技术剖析当前防渗漏施工中存在的主要问题与挑战。本文构建的防渗漏施工数字孪生模型试验表明,局部离群因子(Local Outlier Factor,LOF)算法能够有效甄别数据异常点,具体来说,当LOF阈值被设定为2时,该算法具有较高的识别准确率以及较低的误判率,在仿真试验里具有较高的检测性能,能够精确地定位潜在渗漏风险。本文构建了一套科学、完备的防渗漏施工技术体系,为房建工程防渗漏施工提供了理论支撑与技术指引,增强了建筑工程的防渗能力,推动房建行业的可持续、高质量发展。
摘 要:在我国北方高纬度寒冷地区,冬季低温给高速路基混凝土施工带来诸多挑战。传统保温模板存在保温效能不足、强度发展缓慢和材料损耗量大等问题。本文基于北方寒冷区域某高速路基工程,进行现场对比试验,选取条件相同的2段施工路段分别作为试验段与对照段,对照段使用传统木模板加阻燃棉被,试验段使用新型保温模板,监测模板和混凝土相关温度、混凝土抗压强度等。结果显示,新型保温模板中的试验组3(50kg/m3聚苯乙烯颗粒+3kg/m3聚丙烯纤维)表现最优,能有效提升保温性能,减少混凝土各层温差,且模板内侧平均温度为15.6℃,外侧温度为-6.2℃,混凝土表层温度为16.8℃,混凝土养护3d抗压强度为18.6MPa,比对照组(12.5MPa)提升了48.8%。
摘 要:本文针对市政长距离管道施工困难、传统施工方式对环境破坏大和影响城市交通等问题,对长距离顶管施工技术进行了分析。通过优化顶管机刀盘和泥浆配比,严格控制各环节施工工艺,显著提升了顶管机在土层中的顶进性能,使管节推进阻力降低30%~50%,注浆量减少15.8%,有效降低了物料消耗与施工成本,实现了顶管线性误差控制、单日顶进效率提升和单次注浆量优化等目标。
摘 要:为了有效治理化工园区排放的大气污染物,本文提出基于时空聚类分析的化工园区大气污染过程特征分析。以S市郊区的一处化工园区作为研究区域,对该区域周边进行大气污染监测,并对相关数据进行收集。结合K-Means算法,对该研究区域的大气污染过程时空聚类特征进行分析。选取 PM10 和 NO2 为指标,进行时间变化特征、空间分布特征的具体分析。结果表明,化工园区大气污染具有明显的时空异质性,不同区域和时段的大气污染程度和主要污染物种类存在显著差异。
摘 要:火电厂湿法脱硫产生的废水成分复杂,含有高浓度氯离子、硫酸盐、重金属和微量有机物,传统物化处理难以稳定达到日益严格的回用或近零排放标准。针对该瓶颈问题,本文提出并系统探究了基于生物强化的脱硫废水深度净化技术。该技术核心是筛选、构建高效功能微生物菌群,利用其代谢活性靶向降解或转化难处理的污染物,耦合优化反应器工艺参数,并通过智能算法预测调控微生物活性与反应进程。研究建立了生物降解动力学模型,设计了复合生物强化反应系统,开发了菌群活性预测与工艺优化算法。仿真与试验验证表明,该技术可显著提升化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)、氨氮和特定重金属的去除效率,降低运行成本,为脱硫废水深度净化与资源化提供了一条高效、绿色的新途径。
摘 要:为了提升城市生活垃圾处理全链条的低碳减排成效与综合运行效能,本文提出包括分类收集优化、转运调度协同、终端工艺升级的全链条低碳增效技术方案,通过智能分类终端应用、动态路径规划、多目标调度模型和终端工艺优化等关键技术,实现各环节碳排精准削减与系统效能全面提升。研究结果表明,该方案可使各环节碳排放平均下降约35%,转运空驶率降幅超60%,分类准确率、资源回收利用率分别提升20%、25%以上。研究可为城市垃圾处理系统绿色转型提供坚实技术支持。
摘 要:城市黑臭水体是城市化进程中的重要环境问题,会严重影响城市生态环境质量和居民生活品质。针对传统治理方法存在的成本高、效果不持久等问题,本文构建了基于生态环境修复的综合治理技术体系。通过原位生物修复、人工湿地净化、水生植物修复和智能化控制等核心技术的集成应用,形成了“物理预处理-生物强化处理-生态深度处理”三级耦合净化模式。以某市2.3km黑臭河道为研究对象,经过6个月治理,水质从劣V类提升至IV类,化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)去除率为85%~90%,氨氮去除率为82%~88%,总磷去除率为85%~90%,透明度提升6~7倍。研究成果可为城市黑臭水体治理提供新的技术路径和实践经验。
摘 要:为解决民航空管流量管理中信息孤岛、决策滞后等问题,本研究引入协同决策机制(CDM)构建多主体协同的流量管理体系。通过分析协同决策机制的系统架构与关键技术,结合空管运行数据,对航班正常率、流控效率、资源利用率等指标进行对比评估。结果表明,协同决策机制的应用使航班放行正常率提升12.3%,流量管理决策响应时间缩短66%,扇区容量利用率提高14.8%。通过协同决策机制实现航空公司、机场、空管等多方信息共享与协同运作,有效提高了流量管理的科学性以及时效性。
摘 要:本研究针对新能源汽车动力电池模组热失控风险问题,开展基于多参数融合的热失控预警方法研究,通过分析电池容量不均衡、电化学-热耦合特性及多维度故障特征,建立漏电阻计算模型、信息熵评估算法及分级预警机制,实现热失控早期特征的精准识别。通过实例应用证明,该方法能在不同温度工况下提前预警热失控风险,有效提升动力电池安全性,为新能源汽车的可靠性发展提供技术支撑。
摘 要:本文针对漓江航道浅点识别与预警问题,构建融合卷积神经网络与长短期记忆网络(Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM)的识别模型,以实现从被动处置到主动预警的转变。基于浅点形成机理分析筛选多源影响因子,提取水深地形空间特征与水文时序依赖关系;进而引入序列到序列(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)预测框架,实现浅点水深多步预测。设定安全水深阈值,将其作为预警触发条件,生成包括位置、风险等级与发生时间的预警信息。试验表明,该方法浅点识别准确率达95.2%,预警提前期为5d,为航道数字化养护提供了有效的技术支撑。
摘 要:在电梯数量激增背景下,传统人工评估维保抽查模式存在效率低、主观性强、风险预判滞后等问题。本文构建了多模态数据采集与预处理机制,设计了深度学习驱动的缺陷识别模型,开发了动态风险预警系统和全流程应用架构,实现了电梯缺陷的智能识别与风险的精准预警。应用表明,该技术体系可提升电梯安全监管效率与精准度,推动电梯安全管理向智能化、高效化、可靠化发展,为电梯安全运行提供技术支撑。
摘 要:本文在华东某大型露天花岗岩矿实施隐蔽致灾因素普查与 GIS 集成应用,构建空-地-井三级探测技术体,进行采空区(定位精度 ±2.1m)、隐伏断层(边界误差 ±3.4m)和渗流通道(预测误差 <8%)精准识别。开发 ArcGIS 智能预警平台,建立三维地质-开采动态耦合模型,集成多源勘探数据5600测点,支持秒级风险分区生成与注浆扩散实时监测。工程验证表明,该系统能够提升隐患核查效率,优化排水方案,提升排水效率,使注浆量偏差得到进一步控制,年规避经济损失理想,能够为露天矿山隐蔽灾害防控提供标准化技术范式。
摘 要:本文针对城市高层建筑结构运行状态监测需求复杂化的情况,对集成多源感知与动态分析功能的建筑结构安全性监测与预警系统进行了研究。阐述了系统架构中数据采集、处理与预警3层协同机制,介绍了多尺度数据解构方法与动态阈值设定算法的技术实现路径。研究结果表明,该系统在预警响应速度、识别准确率和故障判定能力方面均优于传统巡检手段,具备广泛的工程适配性与技术扩展潜力。
摘 要:为了解决建筑工程施工风险复杂且传统管理方法滞后的问题,本文以某住宅小区项目为研究对象,采用模糊综合层次法进行风险管理研究。构建包括技术、管理、环境、经济4类一级指标和12项二级指标的风险评价体系,通过层次分析法确定指标权重,结合模糊综合评价法量化风险水平。研究发现,技术风险与环境风险占比达76.3%,为核心风险因素,项目综合风险得分为2.618,处于中低向中风险过渡区间。该研究可为工程管理者提供科学的风险管控工具。
摘 要:本文针对模块化变电站预制舱在高烈度地震区快速部署与抗震安全的矛盾,提出“钢构架—隔震层”协同设计方法。通过模块化功能划分与3种布局方案对比,并结合ANSYS仿真,提出反应谱刚度比≥0.45以控制层间位移角小于1/300,构建设备-结构协同减震模型。结果表明,混合式隔震方案综合性能最优,设备加速度峰值降低68.5%(从1.7g降至0.535g),隔震支座位移81.8mm,小于规范限值110mm,钢构架应力145MPa远低于屈服强度345MPa,全面满足8度罕遇地震设防要求。
摘 要:为了解决工业场景中人员不安全行为监测依赖人工、漏检率高、响应滞后的问题,本文提出一套融合深度学习与多模态数据的人员安全行为智能监测技术体系。首先,界定人员安全行为的分类标准,阐述行为识别从传统手工特征到深度学习模型的技术演变,重点分析卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的空间特征提取、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的时序建模和Transformer的全局注意力机制在行为识别中的应用逻辑。其次,设计“端-边-云”协同的系统架构,通过多模态数据融合(视觉+环境传感器)提升判定鲁棒性。再次,构建包括视频采集预处理、模型训练、异常检测与实时部署的功能模块。最后,进行公开数据集与自建工业场景数据集进行验证,结果表明,该技术对跌倒、违规操作等异常行为的识别准确率达92.7%,边缘部署帧率稳定在25f/s,能够满足工业实时要求。本文研究为高危行业人员安全管理提供了智能化、可落地的解决方案。