【摘 要】
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人工神经网络在电力系统暂态稳定评估中具有良好的应用前景,其中输入特征变量的选取和分类器的设计是基于神经网络暂态稳定评估的两个主要问题,它们是影响评估质量的关键环节。针对输入特征选取这一问题,本文提出了利用遗传算法和模拟退火算法结合的方法-遗传模拟退火算法来进行特征选择,求取出能比较准确地直接或间接反映电力系统暂态稳定性物理本质特性的模式特征集,来更好的反映系统动态特性;针对分类器的设计这一问题,本
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人工神经网络在电力系统暂态稳定评估中具有良好的应用前景,其中输入特征变量的选取和分类器的设计是基于神经网络暂态稳定评估的两个主要问题,它们是影响评估质量的关键环节。针对输入特征选取这一问题,本文提出了利用遗传算法和模拟退火算法结合的方法-遗传模拟退火算法来进行特征选择,求取出能比较准确地直接或间接反映电力系统暂态稳定性物理本质特性的模式特征集,来更好的反映系统动态特性;针对分类器的设计这一问题,本文提出了一种利用改进粒子群优化算法-多相粒子群优化算法训练神经网络用于电力系统暂态稳定评估的方法,改善了
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本文基于多孔介质理论，在固相骨架具有标准线性粘弹性固体特征的假定下，对微观不可压流体饱和粘弹性多孔介质中平面波的传播和反射问题、流一固耦合动力响应的变分原理以及数值
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随着大交流系统间区域互联的进一步发展,远距离大容量输电的需求逐渐增长。交流输电系统存在非同步稳定问题的缺陷,而采用电流源型换流器的高压直流输电技术是一种输送功率大、能够远距离实现系统互联的优秀输电方式,因此其受到了越来越多的关注。直流输电线路保护是高压直流输电工程控制保护系统的重要组成部分。为了进一步地提高直流线路保护可靠性和速动性等动作性能,需要对其故障暂态做更详尽地分析,并考虑直流故障、交流故
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压电材料由于其特有的力电耦合特性，被广泛应用于高科技的力电器件，诸如：换能器、传感器、超声波发生器和制动器等各方面。然而，压电材料固有的脆性特性以及诸如空洞、裂纹或位错
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三维静电场边界元法通常采用近似的数值积分法,要想获得较为精确的数值解就需要我们去研究和总结提高计算精度的算法。选择合适的单元和单元内合适的插值函数是提高边界元法计算精度的一种途径。本文深入研究三维静电场边界元法二阶单元的积分精度问题。编制了三维静电场边界元法的二阶等参元有限元单元的计算软件。本文介绍了基于球坐标三维静电场曲边四边形边界元方法和基于圆环坐标的三维静电场曲边四边形边界元方法。通过对不同