乘势而上,卫星应用奋进正当时

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2021年,我们开启“十四五”,踏上了新征程,向着第二个一百年的奋斗目标迈进.国家空间基础设施建设持续推进,应用体系进一步完善,卫星技术不断进步,通导遥融合加速,广泛进入各行各业,催生出更多的应用场景,卫星应用领域不断扩大,规模应用蓬勃发展.面对卫星应用新模式、新业态、新经济的不断涌现,人们的生产生活方式发生深刻改变.
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针对我国目前生活垃圾焚烧厂垃圾池设计荷载取值不明确的问题,根据垃圾池内垃圾的堆积方式和结构的防腐要求,设计了垃圾池荷载的监测方案.在湖南某生活垃圾焚烧厂垃圾池内布置测点,对垃圾池内底板竖向压力和垃圾堆高进行监测,获得了相应的实测数据.采用概率统计方法对垃圾池在不同垃圾堆高下的池底竖向压力、垃圾平均堆积重度和分层重度进行了统计分析,提出了垃圾焚烧厂垃圾分层重度的取值建议方案.研究成果可为生活垃圾焚烧厂房垃圾池结构的设计提供基础资料和技术支持.
近年来,随着智能电网技术不断发展,电力系统的运行规模和复杂程度日益增大,对负荷的精度要求也越来越高,因此提出一种采用模糊C均值聚类结合动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法(bat optimization algorithm,BOA)优化支持向量回归(support vector regression,SVR)的分类型分时段精细化负荷预测方法来提高负荷预测的精度.该方法首先采用模糊C均值聚类对历史数据样本进行聚类并评价其聚类效果、确定聚类数目,随后将预测日样本分类型建立分时段且考虑不同时段实时变化的气象
为了对4种不同厂拌热再生方案的经济环保性进行合理、客观的评价,以旧苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物(styrene-butadiene-styrene block copolymer,SBS)改性沥青路面为再生对象,借助大量计算及清单分析方法,对不同热再生方案的经济成本及环保效益进行了系统的量化分析.结果表明:4种方案中,先使用SK-90#新基质沥青和再生剂恢复旧料表面沥青性能、然后添加SK-70#基质沥青以满足再生料最佳油石比的再生方案,不仅有益于提高沥青混合料回收料(reclaimed asphalt
为了克服传统调谐质量阻尼器(tuned mass damper,TMD)频率不可调整的缺陷,提出一种基于磁流变弹性体(magnetorheological elastomer,MRE)的新型调频TMD装置,使得当TMD频率与受控结构的自振频率相吻合时,可以起到较好的减振效果.为了分析调频TMD的减振性能,研究了 MRE剪切模量与电流的关系,采用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)和自然激励技术(natural excitation technique,NExT)相结合
提出了一种考虑储能管理并计及源-荷不确定性的主动配电网运行风险评估方法.针对分布式电源出力的概率随机性,根据点估计法将分布式电源的出力离散化,定量描述分布式电源的概率输出.同时,设定电池储能的运行策略,计算储能的输出,结合主动配电网线路、变压器等设备的随机故障考虑故障下高渗透分布式电源所带来的运行风险,构建主动配电网的电量不足期望值(expected energy not supplied,EENS)以及严重度(severity index,SI)2个运行风险评估指标,并利用2m+1点估计法对主动配电网的
三比值法是目前电力系统中发现潜伏性故障行之有效的方法之一,但其存在编码缺码和编码边界过于绝对等不足之处,鉴于此,利用具有噪声的密度聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法建立了电力变压器故障诊断模型,将多种故障类型的典型油色谱数据作为模型的输入得到多种故障的典型聚类簇,并用测试数据对其进行验证.结果表明该方法能在一定程度上解决三比值法的缺码问题,诊断出一些三比值法无法诊断的故障情况,填补了三比值法的不足
区别于传统的基于实体单元和基于杆单元的钢芯铝绞线的有限元建模方法,采用了一种高效的基于梁单元的钢芯铝绞线的有限元建模方法.相对于基于实体单元的钢芯铝绞线建模长度(200 mm)的局限,基于梁单元的钢芯铝绞线的有限元建模长度可以大倍数增长;相对于基于杆单元的钢芯铝绞线的有限元建模方法,基于梁单元的建模方法使得在建立较大的1:1钢芯铝绞线有限元模型的同时使同步获得各根股线应力应变等力学参数成为可能.在Solidworks中建立了 1400mm长的钢芯铝绞线的几何模型,将该几何模型导入ABAQUS软件中进行装配
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针对当前群组推荐精度较低等问题,将群组活动推荐转化为排序学习,提出了一种融合多上下文特征信息的贝叶斯群组推荐算法.首先借助线性判断分析文件主题模型,构建用户对活动的兴趣偏好,利用词频-逆文档频率统计算法求取用户对活动的时间偏好,引入密度估计法并结合用户参加活动的频数建立用户对活动位置的偏好概率模型;随后基于贝叶斯个性化排序为所有群组定义统一优化目标;最后根据群组对活动的偏好评分获得活动推荐列表.仿真实验对比表明:与3种单特征群组推荐算法相比,所提出的算法准确率至少提高了 29.51%、召回率至少提高了 3