压缩机叶轮部装结构力学性能研究

为了研究大型压缩机组用闭式叶轮部装结构在实际工况下的力学性能表现,以有限元法为基础,利用非线性接触理论分析了某大型压缩机组用闭式叶轮部装结构在装配过程、变工况运行过程中的应力大小与分布情况,分析可知该叶轮部装结构不会因工艺装配产生的内应力发生破坏;闭式叶轮具有工作性质稳定区域和非稳定区域,多数该型叶轮部装结构在12000r/min以上运行时发生失效.分析结果证明该分析方法具有较高的实用价值和较强的应用推广性.     

塔中西部上奥陶统良里塔格组同生喀斯特储层成因分析

通过岩心观察、薄片鉴定、孔渗测定以及地球化学测试,分析了塔中西部上奥陶统良里塔格组灰岩储层的基本特征及成因.良里塔格组储层主要发育于碳酸盐岩台地边缘的滩相颗粒灰岩中,储集空间类型主要包括粒内溶孔、铸模孔、非组构选择性溶孔、溶洞以及构造缝,属于低孔低渗储层类型.根据铸体薄片、成岩组构特征以及微量元素和碳氧同位素的综合分析,认为这些次生溶蚀孔洞的形成主要与同生喀斯特作用的改造密切相关,台缘滩相颗粒灰岩中的大气水透镜体为储层发育的有利位置.     

瞬时振幅相干法在储层预测中的应用

在砂泥岩速度差别小,甚至相互交叠,砂岩的自然伽玛值又偏高的情况下,常规的波阻抗加伽玛反演等方法难于准确确定砂体的展布特征。而瞬时振幅信息虽然与储层分布的关系密切,但抗噪能力较差,在断续问题上也容易造成人为误差。辽河盆地东部凹陷西斜坡沙河街组例子,是从瞬时振幅提取和相干分析的基本原理入手,运用瞬时振幅相干方法,通过井资料约束,实现了储层的横向分布预测。     

校园网络异常行为检测技术研究与应用——基于数据流的网络数据采集技术

针对校园网络异常用户行为,研究了基于数据流的网络数据采集以及预处理技术,采用一种随机可变时长的数据采集策略采集数据网络,利用K-means聚类算法处理数据缺失值,混合直方图生成概要数据结构,提高了网络数据的聚类质量。     

生石灰对中华绒螯蟹消化酶活性及免疫功能的影响

实验调查了在养殖水体中施用14.99 g/m3(10 kg/亩)的生石灰后,对河蟹胃、肝胰腺淀粉酶、脂肪酶和血清T-SOD(总超氧化物歧化酶)、POD(酚氧化酶),AKP(碱性磷酸酶)、ACP(酸性磷酸酶)的影响.研究结果表明:施用生石灰后,河蟹胃淀粉酶、脂肪酶和血清TSOD、POD活性无显著变化(P0.05),而肝胰腺淀粉酶、脂肪酶活性分别从1.01±0.28 U/g prot、52.3±18.5 U/g prot升高到了3.39±1.00 U/g prot和161.2±39.7 U/g prot(P0.05),血清AKP、ACP活性分别从0.66±0.14金氏单位/100 m L、0.63±0.19 U/100 m L,升高到了1.15±0.32金氏单位/100 m L和1.10±0.33 U/100 m L(P0.05).     

云计算中运营商效益最优的资源分配机制

针对传统的虚拟机调度方法中虚拟机申请时,调用相应负载均衡算法将虚拟机调度到相应的物理服务器上,不能达到整体效益最优的问题,提出了一种实时满足运营商资源最高效益的动态调度方法.每次新加入用户时,新加入的用户资源和先前分配的资源一起重新在所有服务器上规划,进行全局虚拟机调度,迁移那些能给系统带来足够效益部分虚拟机,完成全局最优的虚拟机部署.该方法对云中资源进行了合理的高效益规划,大大节约运营商成本,提高了云中资源利用率,降低了能耗.     

具有失真认知信息的两层冲突环境建模与分析

针对具有失真认知的两层冲突环境,提出了一种基于两层递阶超对策的建模与分析方法。根据局中人之间策略集与结局偏好上的认知信息,将单方上、下两层局中人与对方局中人之间的冲突分别描述为一个超对策和多个双矩阵对策,构建面向两层冲突环境的两层递阶超对策模型。给出了两层递阶超对策模型递阶超纳什均衡的定义,探讨了递阶超纳什均衡存在的条件及求解分析方法。最后,一个例子说明了模型与方法的实用性和有效性。     

抵押权实现路径的新构造

通过诉讼的方式实现抵押权,属于我国传统模式下的公力救济。这种模式的不足之处在于实现程序漫长,成本高昂,且形式单一。合理的路径是以公力救济为主,自力救济为辅。这里的公力救济——直接强制执行,不同于传统模式下的公力救济,它是将通过非诉程序审结的裁定作为执行名义(联结非诉程序和执行程序的纽带),向法院申请强制执行,以达到实现抵押权的目的。     

火电机组锅炉烟气含氧量预测

火电厂测量烟气含氧量主要是用氧化锆传感器和磁式氧气传感器,由于测量环境灰尘大,具有腐蚀性介质如硫化物等,容易发生测量环室堵塞和热敏元件腐蚀,所以其稳定性差,测量误差大,容易发生故障。针对这一情况提出了一种基于遗传算法和神经网络的测量模型。根据电厂已有的测点和机理分析初步选取模型辅助变量,在建模前对数据进行预处理,分别采用拉依达法则去除粗大误差、五点三次平滑滤波去除噪音。采用偏最小二乘进行主元分析,最后运用遗传算法对神经网络的权值阈值进行寻优,构建了基于遗传算法对初始权值和阈值优化的反馈神经网络模型。研究结果表明,基于遗传算法优化权值和阈值的神经网络预测烟气含氧量精度较高,且收敛速度快。     

基于四值逻辑的伽罗华域AB+C电路设计

为了提高AB+C运算电路的运算速度,降低其电路实现的复杂性,本文在GF（24）上给出了一种基于四值逻辑的AB+C算法及其基于脉动阵列结构的电路实现.在电路设计中采用了基于源极耦合逻辑的多值技术,利用四值电流模进行运算,以改善电路的首次延时及晶体管和连线的数目.在0.18 μm CMOS工艺下利用HSPICE进行了电路仿真验证.结果显示,对比于相应的基于二值逻辑的COMS实现技术,首次延时及晶体管与连线的数目总和分别减少了54%和5%.所设计的并入并出脉动阵列电路,结构简单、规整、模块化,适用于VLSI的实现.多值逻辑电路与基于多值逻辑的对应算法的结合很可能成为实现GF（2k）上高性能运算的潜在解决方案.