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关键词： 铁电材料   相场模型   物理信息神经网络   损失函数平均化  

摘要： 铁电相场模拟需耦合金兹堡-朗道、动量平衡与麦克斯韦方程,其非线性和多物理场耦合特性导致传统离散化网格计算量呈指数级增长且易导致数值计算发散。本文首次将损失函数平均化物理信息神经网络用于铁电相场极化模拟,通过n次方根平均化损失函数以平衡各物理量的量级差异,实现模型的高精度无网格数值求解。验证显示,在零电势边界条件下,该方法与有限元法的极化结果对比中,平均误差和残差均达到预期精度范围;施加电势边界后,该方法的稳态误差与物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Networks)的稳态误差处于同一量级,收敛步数显著缩短,满足精度与效率的要求。

关键词： 直流输电   故障测距   固有模态函数   经验模态分解   深度时序模型  

摘要： 针对混合三端直流输电系统故障定位方法存在的问题,提出一种基于固有模态函数能量和CNN-BiGRU-Attention模型的直流输电线路故障测距方法。首先利用集合经验模态分解算法分解线模电流变化量并求取各固有模态函数能量,利用T区两侧固有模态函数能量差进行故障选线;之后,将固有模态函数能量谱作为故障特征输入带有注意力机制的卷积神经网络-双向门控循环单元模型对模型进行训练,最终输出测距结果。所提方法无需对行波波头和固有频率进行准确提取,克服了传统测距方法的局限性,且受过渡电阻、故障类型等因素影响较小,能够在不同故障情况下识别故障并可靠定位。

关键词： Fermat型微分-复合函数方程   整函数   存在性   有穷级  

摘要： 讨论Fermat型微分—复合函数方程f(z)n+f(g)m=1,f'(z)n+f(g)m=1,f'(z)n+[f(g)-f(z)]m=1整函数解的存在性及形式,其中g为一个整函数,m,n≥2均为整数。

关键词： 集优化   广义Gerstewitz函数   co-radiant集   标量化  

摘要： 为探究基于co-radiant集的广义Gerstewitz函数性质及集优化问题的标量化方法,本文借助co-radiant集的定义与性质,结合广义Gerstewitz函数理论展开研究。通过研究广义Gerstewitz函数的连续、递减等性质,本文探究了集优化问题与相应标量化问题解之间的关系,得到了相应的标量化结果。研究结果为集优化问题的求解提供了新的理论依据,丰富了co-radiant集与Gerstewitz函数相关领域的理论研究。

关键词： 激光投影系统   三维投影标示   振镜扫描   网格映射   双目视觉  

摘要： 激光振镜投影标示技术因其具有精度高、速度快等优势而被广泛用于车辆工程、航空航天等领域,准确建立振镜控制信号与空间投影位置之间的映射关系是实现高精度投影的关键。针对传统物理模型法建模复杂、数据驱动法对算力依赖较高的问题,提出了一种基于空间网格映射的激光振镜投影标示方法。引入双目相机作为测量系统,通过多空间位置投影光条交点的三维重建,构建振镜数字控制信号与空间投影轨迹之间的离散空间网格映射模型,并基于网格插值实现空间已知点到振镜控制信号的反向求解。实验结果表明,本文方法解算容易,操作简便,投影距离为1000mm时,系统重投影精度小于0.5mm,在一定深度范围内具有良好的稳定性与鲁棒性。

关键词： 铁路工程   BIM   EBS   WBS   语义映射   建设管理  

摘要： 由于BIM模型与工程实体分解结构(EBS)、工作分解结构(WBS),在数据粒度、表达逻辑、应用场景等方面存在差异,导致铁路工程数智化建设面临数据割裂问题,制约了多源信息的集成与协同。针对该问题,提出基于语义映射的自动化关联方法,构建BIM、EBS、WBS三者之间的结构化映射路径。以EBS编码为桥梁,利用自然语言处理技术,对EBS节点进行实体与非实体结构分类,并对BIM构件的深化定位信息进行语义解析;通过综合领域本体约束与语义相似度计算,实现EBS与BIM构件在一对一、一对多、多对一等复杂粒度下的精准匹配;在此基础上,基于EBS与标准施工工序库的语义关联,建立EBS与WBS之间的多对多任务映射,打通工程实体、信息模型与施工任务之间的数据链路。映射结果成功应用于进度跟踪、技术资料挂接、工程量归集、质量追溯等核心场景,其数据集成效率与管理精度显著提升。研究结果表明,铁路数据映射可为铁路BIM与管理数据的深度融合提供自动化较高的技术路径,有力支撑铁路建设的数智化转型。

关键词： 故障定位   瞬态信号相关性   核函数   有损传输线   距离分辨率  

摘要： 线路损耗引起的故障暂态行波信号的高频衰减,导致行波时差法和基于暂态信号线性相关的故障定位方法分辨率和可靠性显著降低。针对该问题,本文提出一种基于高斯核函数非线性相关估计的故障定位方法。该方法将暂态信号映射至高维希尔伯特空间,利用核函数非线性相关原理放大数据波形中的谐振信息差异。通过调节可控的缩放尺度参数,实现分辨率的增强效果。仿真表明,在埋地电缆、长距离架空线的高损耗传输介质中,以及高阻故障下均能保持高分辨率和强鲁棒性,有效克服了线性判据的定位失效和旁瓣干扰问题。10 kV配电网的实测数据验证了该方法的有效性,定位相对误差仅为0.85%,距离分辨率达60 m,相比线性相关法(310 m)提升了近5倍。

关键词： 高温干旱复合灾害   Copula函数   随机森林   GIS  

摘要： 全球气候变化背景下,高温干旱复合灾害频发,对粮食安全、生态环境及社会经济可持续发展构成严峻挑战。本研究基于1971—2024年气象观测数据,运用嵌套式Copula模型结合随机森林算法构建强度指数,耦合GIS技术对辽宁省高温干旱复合灾害的时空分异、重现期特征和强度演变规律进行分析。结果表明:研究期间,辽宁省高温干旱复合灾害发生频次呈现西高东低的格局,西部为持续扩张和强化的高频集聚区,而东部及沿海地区则长期稳定为低频区。辽宁省高温干旱复合灾害以短重现期(0~2年)事件为主导,其发生频次高、空间集聚性强,西部是核心高发区;随着重现期延长,灾害发生范围急剧收缩、频次降低,长重现期事件仅在西部零星分布。单次事件强度经历了弱发-初增-剧增-维持-衰减的阶段性演变,于1990s达到峰值;而累计强度则从1970s的西部单极低值集聚,逐步演变为2010s的西部-中部双极高强度集聚格局,且西部核心区强度在研究期末达到峰值。综上,辽宁省西部为高温干旱复合灾害核心影响区域,且灾害强度呈增加趋势。本研究结果可为辽宁省防灾减灾策略制定及风险管控提供科学依据。

关键词： 智能电网   实时定价   需求侧管理   KKT条件   粒子群算法   强化学习  

摘要： 社会福利最大化的实时定价策略被认为是提升电力市场资源配置效率的重要机制.其关键在于准确刻画电价变化与电力供需之间的关联性.然而,现有研究多在理想化假设下直接构建用户效用与供电成本模型,难以反映真实供需结构;同时,传统实时定价算法依赖固定步长迭代,在复杂动态场景下面临收敛性能有限、对函数结构要求较强等问题.为此,本文从供需函数的微分特性出发,对不同用户的用电偏好与火电机组运行特性进行刻画,推导出更准确反映行为特征的供需函数解析形式,弥补了现有函数构建中的理论缺失,并在此基础上构建以最优实时电价为目标的社会福利最大化模型;从问题本质出发对模型进行结构化解析,指出所求最优电价可理解为在供需双方对电价作出及时响应时实现供需平衡的均衡电价.进一步地,本文提出一种结合粒子群优化与强化学习的动态步长实时电价优化算法,用以提升定价过程的收敛效率与自适应能力.仿真结果表明,在用户有限理性、季节性高峰及突发负荷扰动等复杂条件下,所提模型与算法框架能够有效提升社会福利,改善电价响应速度与稳定性,并显著增强系统适应能力.本文从模型构建与算法设计两个层面,为智能电网实时定价机制的优化和相关政策研究提供了可行的理论与方法支撑.

关键词： 非线性变换   归一化处理   变步长   改进FxLMS算法  

摘要： 为了解决自适应滤波器在脉冲噪声环境下的权值更新稳定问题,设计了一种基于新型非线性变换的FxLMS算法(VSS-FxcoshLMS)。通过采用复合双曲-反正切函数的非线性变换处理误差信号,得到FxcoshLMS算法,并对步长进行归一化处理,得到VSS-FxcoshLMS算法,实现收敛速度与稳态误差间的平衡。与现有算法(包括FxLMP、FxatanLMS、EVSS-FxeLMS、SSFxGMCC)进行仿真对比,结果表明,在模拟脉冲噪声环境和实际车内噪声环境中,VSS-FxcoshLMS算法在保证收敛速度与对比算法基本持平的基础上,噪声衰减性能最优。进一步在自主搭建的半实物验证平台上对车内噪声环境进行噪声衰减性能的实验测试,结果表明,该算法对减速带脉冲冲击工况和车辆匀速行驶工况下车内噪声的噪声衰减性能与仿真实验一致,验证了该算法具有良好的鲁棒性。