一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略

为了实现无线传感器网络k重覆盖范围的最大化,延长网络寿命,提出了一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略,提高了k重覆盖率,进而提高节点的利用率,延长无线传感器网络的寿命。同时改进了粒子群的惯性权重,有效地避免了标准粒子群算法容易出现的早熟问题,提高算法的稳定性。通过实验仿真证明了此方法的有效性。     

崩积体粒径的图像识别与分析

崩塌是一种常见的地质灾害,崩落块石所形成的崩积体往往可以反映崩塌运动过程、影响范围等。基于无人机航拍影像技术以及孔隙(颗粒)与裂隙图像识别与分析系统(PCAS)的崩积体调查方法,将粒径分析方法引入崩积体调查,对崩积体粒度分布与堆积特点进行研究。结果表明:"无人机航拍影像技术-PCAS"统计方法切实可行,具有便捷、安全、成本低、高效和高精度的特点;将小茅坡崩积体划分为主积区、散落区、影响区,3个特征明显的区域;小茅坡崩积体粒径服从Y=A+(B/t)的逆分布规律;从纵向上看,崩积体内小块石占比呈先减小后增大再减小的趋势;从横向上看,距崩源相同距离各区粒径组分的含量基本相同,中块石与大块石在横向上呈现先增大后减小的趋势。研究成果对崩塌堆积调查具有重要意义,为野外调查提供一种新的技术手段。     

基于动量自适应学习率PSO-BP神经网络的钻速预测模型研究

机械钻速(rate of penetration, ROP)是钻井作业优化和减少成本的关键因素,钻井时有效地预测ROP是提升钻进效率的关键。由于井下钻进时复杂多变的情况和地层的非均质性,通过传统的ROP方程和回归分析方法来预测钻速受到了一定的限制。为了实现对钻速的高精度预测,对现有BP (back propagation)神经网络进行优化,提出了一种新的神经网络模型,即动态自适应学习率的粒子群优化BP神经网络,利用录井数据建立目标井预测模型来对钻速进行预测。在训练过程中对BP神经网络进行优化,利用启发式算法,即附加动量法和自适应学习率,将两种方法结合起来形成动态自适应学习率的BP改进算法,提高了BP神经网络的训练速度和拟合精度,获得了更好的泛化性能。将BP神经网络与遗传优化算法(genetic algorithm, GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)结合,得到优化后的动态自适应学习率BP神经网络。研究利用XX8-1-2井的录井数据进行实验,对比BP神经网络、PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络3种不同的改进后神经网络的预测结果...     

基于DDPM模型的高压管汇冲蚀磨损数值模拟

为探究考虑颗粒间相互作用的高压管汇冲蚀磨损机理,通过计算流体力学方法研究了高压管汇固液两相流的速度、压力、湍动能和湍流耗散率,通过正交试验设计25组仿真,对比分析DDPM模型和DPM模型的数值模拟结果,得到工况参数、空间夹角、颗粒特性对高压管汇冲蚀速率的影响规律。结果表明：在用CFD方法对高压管汇进行冲蚀磨损数值模拟时,DDPM模型对高压管汇岐型三通冲蚀磨损的预测精度好于DPM模型;空间夹角在60°～90°时,最大冲蚀集中在三通相贯线和相贯线两侧面;空间夹角在30°～45°时,最大冲蚀集中在三通相贯线处;随着颗粒形状系数减小,流速4 m/s到12 m/s,冲蚀速率逐渐增大,最大冲蚀速率变大1.4倍,并在流速最大时达到峰值;结论可为高压管汇结构优化和剩余服役寿命预测提供理论支撑。     

无隔水管海底泵举升系统井底压力计算与分析

在无隔水管海底泵举升系统(riserless mud recovery system, RMR)钻井中,当钻井泵停止工作时,可能会发生U型管效应,而U型管效应的发生势必会导致井底压力处于不平衡状,发生溢流的概率将大大增加。为了能够在U型管效应发生期间,对井底压力进行控制,保持井眼稳定,通过建立RMR系统在停泵工况下的U型管效应环空返速数学模型,对RMR系统在该期间的环空返速和井底压力变化进行了模拟,分析了在恒定井底压力下海底泵入口压力和海底泵出口流量的变化规律。结果表明：海底泵入口流量越小,可调区间越大;钻井泵停泵前流量越大,维持井底压力恒定下的时间越短,钻井泵停泵前27、32、37、42 L/s时流量可调的截止时间分别为21、19、18、16 min。形成了适用于RMR系统在该期间进行井底压力控制的流量调节方法,为实际作业时的井控方法和操作提供了理论指导。     

某型40 kW发电机组冷却系统分析及阻力部件选型设计

为解决某40 kW发电机组冷却系统水温偏高的问题,通过采用计算流体力学方法开展了该发电机组整机流场分析及阻力部件选型设计。结果表明：测量点风速和温度仿真与实测值基本吻合,验证了机组流场计算结果的可靠性;依据部件阻力分析和机组布局确定了阻力部件结构及风阻大小,阻力部件风阻总和为530 Pa。阻力部件选型设计后整机流场校核及实验验证结果显示散热器风量为7.34 kg/s,水温约为93 ℃,低于水温报警温度95 ℃。可见经冷却系统分析及阻力部件选型设计后整机散热改善明显,满足冷却需求。     

基于数值模拟的水下发球管汇系统流动与冲蚀

水下发球系统具有作业成本低、无需长时间停井的优势,应用前景广泛。发球管汇系统管道结构复杂,管道内流场变化规律不清,出砂现象严重,在发球过程中会出现高流速,易发生冲蚀。基于某水下发球管汇系统,应用计算流体力学(computational fluid dynamics, CFD)的方法进行流场计算及冲蚀分析。结果表明,管内流速分布不均,弯管与T形管区域存在偏流;气液两相分布较为均一,但在竖直管段存在积液。对比冲蚀模型的计算结果,发现Generic与DNV模型计算结果相对准确;颗粒冲蚀速率较大的位置主要分布在含液区域或气液界面处,且竖直管段的冲蚀速率比水平管段更大;当颗粒含量为10×10^-6 kg/m³时,颗粒直径为100μm时,最大冲蚀速率为0.21 mm/a;最大冲蚀速率随着砂颗粒含量的增大、含砂量的增大而增大;且随着砂粒直径的增大,冲蚀区域愈趋向集中。管内流速高,长时间运行时冲蚀现象严重,需加强关键冲蚀区域的防护措施,提高腐蚀裕量,以保障管汇系统的安全运行。     

基于改进AHP-PSO的三模盾构掘进模式地质适应性研究

为提出一种可靠的复合盾构各掘进模式地质适应性分析方法,根据地质条件、地质风险、设计参数和工程需求评估影响盾构掘进的关键参数,并基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)算法建立三模盾构的土压、泥水、隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)3种掘进模式的地质适应性评价模型。同时,通过混合逻辑结构改进AHP算法,并结合粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法提高了其一致性检验和权重求解的能力。最后,以广州地铁7号线二期工程萝岗-水西区间三模式盾构施工工程为例进行三模式盾构地质适应性分析及掘进模式选取,得到的掘进模式选取方案在实际工程应用中取得了较好的掘进质量和掘进效率。该工程证实研究成果能对相关工程施工提供可靠的掘进模式选取方法。     

基于AMESim的摆线泵仿真及配流面优化

为提高某款内啮合摆线齿轮式机油泵的容积效率,降低其流量脉动率,对其理论配流面构形进行了理论计算,并针对实际配流面构形进行了定量优化。通过建立基于AMESim的机油泵仿真模型,进行优化后配流面构形对机油泵容积效率及流量脉动的影响研究。结果表明：将平行式配流面改为夹角式配流面,且配流面内边界半径减小4 mm后,给定单一齿腔与进排流域的重叠面积有所提高,1 000、2 000 r/min的转速下容积效率分别提升2.4%、4.2%,流量脉动率分别降低11.4%、23%;进油迟闭角Δβ=5°的增设使1 000、2 000 r/min转速下的容积效率分别提升0.4%、0.5%,流量脉动率分别降低2.1%、5%。     

基于颗粒流程序的矿区重载下级配碎石分析

为了研究矿区重载作用下级配碎石的细观力学响应,利用颗粒流程序构建了不同厚度级配碎石的矿区道路细观结构,在施加矿区典型矿车荷载条件下,追踪了道路结构内部颗粒的接触力、位移变化情况,并监测了荷载作用下级配碎石底部平均应力、轮胎中间竖向位移.结果表明:施加重载后,细观模型内部的接触力网和位移矢量出现各向异性,主要分布于荷载下方,随着深度的增加,荷载的影响逐渐减小;在厚度为40 cm时测量圆1和测量圆3的配位数最大,测量圆2在45 cm时配位数出现最大值;随着厚度的增加,XX和YY方向平均应力基本呈增加的趋势,在45 cm处出现峰值;最大接触力和平均接触力的最大值所对应的厚度分别为45 cm和40 cm;左右轮胎中间竖向位移在厚度为45 cm时出现最小值;矿区重载级配碎石层的推荐厚度为40～45 cm.