峰峰、大城、开平矿区深部煤层含气量预测

为获得峰峰、大城、开平矿区的深部煤层含气量,基于其浅部煤储层压力、镜质组反射率、试井实测资料以及钻孔剖面温度,采用煤级-吸附-压力方法,分析三个矿区深部储煤层温度、镜质组反射率梯度及煤储层压力梯度,结合煤的等温吸附特征,预测其深部煤层含气量.结果表明,峰峰、大城、开平矿区均处于正常地温梯度带;煤化作用受地层埋深控制,深层镜质组反射率梯度分别为0.13%/hm、0.17%/hm、0.08%/hm;煤储层压力梯度大多低于0.98 MPa/hm;煤层饱和吸附量随煤级的增加而增大,800～2 000 m煤层原位含气量预测为3.40～13.03 m3/t.     

基于改进广义回归神经网络的雷达故障预测

针对目前雷达故障预测存在的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型.该模型以前10个时刻的雷达状态为输入,以下一时刻状态及其变化速度为输出;利用遗传算法对网络平滑因子以及网络结构进行优化,以均方差(MSE)最小构造适应度函数.仿真结果表明,所提出的GRNN模型预测值与计算值的偏差系数2.62%,期望偏差率2.07%.     

基于线性预测和最小二乘估计的缺陷阵波束形成

针对阵元失效时缺陷阵的波束形成问题,采用线性预测和最小二乘估计两种方法对失效阵元的输出进行预测.通过对缺陷阵输出响应进行重构,从而有效地抑制由于阵元失效而产生的旁瓣级提高以及基阵指向性的下降.仿真试验结果表明了方法的有效性.     

山洪预测的数学模型及数值模拟

为了解决山洪预测问题,通过对山洪形成过程数学模型的建立,实现了对山洪预测的数值模拟。通过改变模型中的参数和输入值,可模拟、预测不同条件(包括地形坡度)下的山洪情况,为减轻地质灾害、防治水土流失和保护生态环境提供了科学依据。     

临界平面法对航空材料的适用性评估分析

多轴疲劳理论已经被大量的常规材料试验数据所证实,但是它们对航空材料的预测能力还没有进行广泛的验证。利用文献中三类航空材料的多轴疲劳试验数据,评估分析了六种基于临界平面法的多轴疲劳寿命预测模型对它们的预测能力。通过对比分析指出:Ince-Glinka模型最适合预测航空合金钢的疲劳寿命,而对于钛合金以及镍基合金,Brown-Miller模型最能准确预测其疲劳寿命。同时,合理的疲劳寿命预测模型需要全面考虑材料的失效模式及受力特点,而为了准确预测材料的疲劳寿命,则需要选择精确的应变疲劳参数。     

PMSM调速系统新型抗扰动模型预测控制策略

提出一种基于灰预测理论的抗扰动模型预测控制方法。首先推导出模型预测控制系统中干扰量与输出误差之间的解析关系;利用系统已知输出误差建立稳定灰预测模型,预测系统未来时刻的输出误差;根据干扰量与输出误差之间的关系,采用反馈输出误差预测值的方法,实现对系统干扰量的前馈补偿控制。对模型预测控制PMSM调速系统进行仿真实验,选择出干扰观测器抗扰动方法中的最优干扰模型结构;对两种抗扰动方法比较分析得出,基于灰预测理论的抗扰动模型预测控制不需要考虑干扰模型结构,简化了系统设计、提高了系统自适应性,同时能够获得与优化干扰观测器模型预测控制一样的性能。     

太阳能电池阵的功率预测

为实现卫星太阳能电池阵的功率预测,在工程上常用太阳能电池的单指数等效电路模型的基础上,考虑了串联电阻,提高了I-V特性方程模型精度。利用某地球同步卫星在轨6年的太阳能电池阵的输出功率数据,求出了太阳能电池阵在卫星寿命过程中每年的衰减因子,代入功率预测模型,预测结果表明,预测精度可以满足工程上的要求。该功率预测模型适用于其他同类型地球同步轨道卫星的太阳能电池阵的功率预测。     

基于改进型BP算法的外债风险指标预测

利用人工神经网络进行时间序列预测是一种较新的方法,它具有不需建立复杂的数学模型以及非线性映射能力强等优点。采用动量法和学习率自适应调整的改进型BP算法对外债风险的各项指标进行了非线性时间序列的预测。仿真结果表明神经网络模型对外债风险的各项指标预测的结果是准确可靠的。     

疲劳损伤过程的计算机仿真

从系统仿真的思想出发,用材料的不同状态表示材料在疲劳损伤过程中的性能变化·以外部载荷作为系统的驱动事件,将疲劳过程转化为材料一系列状态的变迁·用神经网络描述载荷与损伤间复杂的非线性关系·通过调质45钢的单轴试验数据与正火45钢的多轴拉扭试验数据建立仿真模型·该模型寿命预测精度较高,能够反映疲劳加载顺序效应和多轴非比例载荷附加强化特性     

一种板形预报和控制方法的应用研究

研究中厚板产生中板形预报与板形控制,以本城轧辊弹性变形理论为基础,通过模型简化和离散化建立了板凸度预报模型、板形预测模型及板形控制反馈修正模型,仿真结果表明,预测模型仿真数据较接近于实测数据,通过改变轧制过程中压下量的分配,间接实现板形控制的方法,在一定程度上,弥补了中厚板生产中无板形控制装置的缺陷。