前8月黑龙江省外贸总值突破100亿美元

1至8月,黑龙江省外贸总值突破100亿美元,达到110.6亿美元,同比增长36.1%。其中,出口76.1亿美元,增长50.1%;进口34.5亿美元,增长13%。8月份实现进出口总值24.8亿美元,同比增长67%。
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东北网9月11日电  记者今天从哈尔滨市海关获悉,1—8月份黑龙江省外贸总值突破100亿美元,进出口总值达110.6亿美元,增长36.1%,高于全国进出口增速12.1个百分点。

其中出口76.1亿美元,增长50.1%,高于全国出口增速22.4个百分点;进口34.5亿美元,增长13%,低于全国进口增速6.6个百分点。累计实现贸易顺差41.6亿美元。

其中8月份当月实现进出口总值24.8亿美元,增长67%,高于全国当月进出口增速45.4个百分点,创下单月历史新高。其中出口总值19.1亿美元,增长81.8%;进口总值5.7亿美元,增长31%。

 

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感谢你的反馈。你提到“处理的所有风机累计疲劳总值曲线没有呈现出来”,根据你的代码逻辑,问题可能出在**原始数据(raw)的累计疲劳值计算和绘图逻辑未正确实现**。 --- ### ✅ 修复方案 你需要确保以下三点: 1. **在循环中保存原始测量功率数据**(你已经做了)。 2. **基于原始功率数据计算每台风机的疲劳损伤值**。 3. **对原始数据和优化后的数据分别计算累计疲劳值,并绘制对比图**。 --- ### ✅ 修复后的代码片段(累计疲劳值计算部分) ```python # ================== 累计疲劳值计算函数(重构) ================== def calculate_cumulative_damage(power_array): """ 基于功率数据估算主轴扭矩和塔架推力,并计算累计疲劳值 """ damage = [] for t in range(power_array.shape[0]): # 假设功率与主轴扭矩成正比(可调整参数) shaft_torques = power_array[t] * 0.1 # 示例:10% 比例估算 tower_forces = power_array[t] * 0.05 # 示例:5% 比例估算 # 计算疲劳值 shaft_damages = (shaft_torques / S0_shaft) ** m_shaft tower_damages = (tower_forces / S0_tower) ** m_tower total = weight_shaft * np.mean(shaft_damages) + weight_tower * np.mean(tower_damages) damage.append(total) return np.cumsum(damage) # ================== 主程序中计算原始和优化后的累计疲劳值 ================== # 原始功率数据 raw_cumulative = calculate_cumulative_damage(raw_array) # 优化后功率数据 opt_cumulative = calculate_cumulative_damage(optimized_array) ``` --- ### ✅ 绘图部分(确保绘图逻辑正确) ```python # ================== 绘图2:降噪和延时处理后所有风机的总累计疲劳损伤值对比 ================== plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(raw_cumulative, label='处理(含噪声和延迟)累计疲劳总值', linestyle='--', color='orange') plt.plot(opt_cumulative, label='处理后(降噪和延时优化)累计疲劳总值', color='green') plt.title('降噪和延时处理后所有风机的总累计疲劳损伤值对比') plt.xlabel('时间步') plt.ylabel('累计疲劳总值') plt.legend() plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.savefig('总累计疲劳损伤值对比图.png') plt.show() ``` --- ### ✅ 可能出错点排查 | 问题点 | 检查建议 | |--------|----------| | `raw_array` 是否正确保存? | 打印 `raw_array.shape` 确保是 `(2000, 100)` | | `calculate_cumulative_damage` 是否被调用? | 确保 `raw_cumulative = calculate_cumulative_damage(raw_array)` | | 是否误用了 `raw_total_damage` 手动计算? | 如果你用了循环手动计算,建议改为调用函数方式 | | 图像是否被覆盖? | 确保没有重复调用 `plt.plot()` 或 `plt.figure()` | --- ### ✅ 示例输出(假设数据正确) 你将看到两条曲线: - **橙色虚线**:原始数据的累计疲劳值(应呈现较高增长趋势) - **绿色实线**:优化后的累计疲劳值(应低于原始曲线) --- ###
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