论文部分内容阅读
数据中心空调系统能耗成本高,通过机房改造引入室外自然冷源新风与原数据机房空调联动控制,使数据中心总体运行能耗有效降低,根据实际应用可知节能效果显著,具有良好的经济效益和社会效益.
数据中心自然冷源新风系统的“降碳”应用
【摘 要】
：
数据中心空调系统能耗成本高,通过机房改造引入室外自然冷源新风与原数据机房空调联动控制,使数据中心总体运行能耗有效降低,根据实际应用可知节能效果显著,具有良好的经济效益和社会效益.
【机 构】
：
中国铁塔股份有限公司湖州市分公司,浙江湖州313000
【出 处】
：
通信电源技术
【发表日期】
：
2021年22期
其他文献
齿根裂纹与齿面剥落是齿轮系统常见的局部损伤类故障.由于故障机理研究不足,目前的齿轮故障诊断方法还无法精确辨识这两种故障.基于能量法建立了用于求解齿根裂纹及齿面剥落时变啮合刚度的解析计算模型,对比分析了两种故障对时变啮合刚度影响的不同内在机理.采用集中参数法与梁单元理论建立了齿轮系统的非线性动力学模型,通过动力学仿真分析了两种故障振动响应特征的不同之处.研究结果表明:虽然齿根裂纹与齿面剥落故障都会使系统产生周期性的振动冲击响应,但是这两种故障在一个啮合周期内产生的振动冲击响应的数量及规律存在一定差异.研究结
现实中的数据问题通常被抽象为图.在大数据时代,图数据趋于复杂,这是因为数据量大幅提升,所需要的计算规模迅速增长.大规模的图数据问题对超算平台的存储运算能力具有广泛需求,并对此提出了更高的要求.为了高效地处理大规模图数据,发挥天河超级计算机实验平台的图处理能力,基于现实世界中图结构的小世界性和无尺度性特征,面向评测超级计算机图处理能力的重要基准Graph500,提出一种主要应用于大规模图的图遍历优化方法.这一方法结合了天河平台的体系结构特征,在图结构上应用了顶点排序和优先缓存策略,即将图中顶点按度数从高到低
为了在有限资源的情况下快速准确地分析半空间电大目标的电磁散射特性,提出一种使用八叉树结构的并行半空间多层快速多极子区域分解算法.通过利用多层快速多极子算法在空间中形成的八叉树结构,自适应地对未知量进行分组来实现区域的划分,从而避免了在区域之间创建虚拟交界面,降低了模型的处理工作量.为保证区域间电流的连续性,在边界处严格计算1/4阻抗,使结果更加精确.对于半空间环境,引入复镜像源来计算半空间近相互作用,并且引入实镜像源来计算半空间远相互作用.通过与商业软件FEKO整体解对比分析,证明了算法的可靠性和精确性.
为更好应对滑坡这一具有巨大危害的地质灾害、对滑坡的发生做出更为有效的预测预报,设计一款基于Web的山体滑坡监测预警系统.系统通过下位机采集切向角、降雨量、环境温湿度等数据,通过MQTT传输到上位机,再利用模糊综合评价法对山体滑坡状态进行危险等级划分,进行山体滑坡预测.利用Web技术集合数据库,实现对山体滑坡数据的实时监测、数据可视化展示以及山体滑坡预警信息的及时发布.通过实地部署,建立起中长期山体滑坡临灾状态监测体系,并在当地成功实现滑坡预警.
雷达调制识别技术在电子侦察、电子支援等领域发挥着重要的作用.现有的雷达调制信号识别算法,通常采用脉内特征提取或者深度学习技术来实现.但这两种方法都存在弊端.提取脉内特征需要复杂的先验知识;深度学习技术虽然不需要复杂的先验知识,但是深度学习技术是数据驱动需要海量的数据以支撑其训练.雷达信号数据的获取又十分的困难,难以构建复杂且庞大的数据集来表征模型,因而对于深度学习技术的小样本识别方法的需求变得迫在眉睫.为此,提出增强深度卷积生成对抗网络加卷积神经网络的雷达调制信号识别算法来实现数据增强,在小样本的条件下,
SVM-2K模型是一种采用了非光滑合页损失的多视角学习算法.由于非光滑模型的求解过程较为复杂,因此引入了光滑的最小二乘损失的最小二乘支持向量机作为一种经典的支持向量机算法.由于光滑的最小二乘损失的最小二乘支持向量机算法具有计算简单、运算速度快、精度高等优点,被广泛应用于科研领域.为了提高模型的训练速度,在SVM-2K模型中引入了最小二乘思想.首先,提出了完全应用最小二乘损失的LSSVM-2K模型,利用最小二乘损失替换SVM-2K模型中的合页损失,可通过求解线性方程组代替经典多视角学习模型的二次规划求解方法
为满足疫情时期的特殊需要,基于改进YOLOv5模型,设计一款应用于复杂场景的口罩佩戴识别检测系统.系统采用PyCharm集成开发环境,从网络上爬取1600张口罩佩戴相关的图片,在原始k-means算法基础上加入聚类算法,获取与真实框之间的更高的先验框.在人机交互界面使用Qt组件设计,图像和模型数据加载使用开源OpenCV视觉库实现.口罩佩戴检测的核心算法使用目标检测算法中的YOLOv5训练并结合PyTorch框架实现.实验结果表明,系统能够实现多人场景下人群佩戴口罩状况的检测,在多人物以及实时检测场景中准
物联网、大数据和云平台等技术在现代农业的应用,使智慧农业已经成为传统农业的一种新型发展方向,为顺应这一趋势,提高智慧农业系统的精准化控制程度,设计一种大数据模式下基于云平台的农作物生长环境数据精准化采集系统.系统利用物联网相关技术,通过设计传感器电路、无线射频和采集存储模块,实现精准数据采集.在软件设计方面利用采集端确定数据,进行数据预处理;通过设计数据库,提高数据处理效率.经对比实验,证明所设计系统能够提高农作物生产的精准化控制程度,为未来智慧农业的前进探索提供了一种有效的发展模式.
针对IC项目研发实际工作中的需求,为处理集成电路设计企业在研发项目过程中产生的大量的过程文件及数据,以及现实多部门、多地域成员的参与协同,设计并搭建一款基于ASP.NET的项目管理系统.系统运用微软公司的相关编程语言、微机及网络技术,将传统的线下面对面科研项目立项、设计、评审、数据存储等业务流程转为线上操作,将过程中产生的报告及数据有效地存储起来,以解决科研项目评审中纸质文件过多、人力签字审批时间过长,数据查询不全面的问题.此系统已在实际中投入使用,运行状况稳定,明显有助于提高科研工作效率.
光伏板表面裂纹会导致光伏系统发电效率降低,并引发腐蚀、灼烧等并发故障,进行光伏板碎裂状态智能识别与分析对光伏电站发电效率和高效运维有重要意义.利用碎裂光伏板在可见光图像上具有显著纹理特征这一特点,提出一种光伏板碎裂状态的识别和分析方法.以嵌入了注意力机制的残差网络来辨识不同碎裂状态程度的光伏板图像,建立不同碎裂程度光伏板和发电损失率的对应关系.实验表明:改进算法具有优良的识别精度,可以批量快速并定量地分析光伏板碎裂对光伏发电效率的影响,为光伏电站智能巡检和运维技术提供参考与新思路.