大涝坝地区苏维依组滨浅湖砂坝沉积精细刻画

滨浅湖砂坝沉积是一种重要的陆相油气储集体,其空间展布多与湖岸线平行或低角度相交.大涝坝地区苏维依组沉积地层,具有明显的滨浅湖砂坝沉积特点,但其空间展布特征却与众不同.通过岩心观察、岩矿鉴定、岩相分析、测井相分析等,辅以波阻抗反演及地震相刻画,详细分析了滨浅湖砂坝的沉积特征,建立了理想沉积模式.研究表明:大涝坝地区苏维依组滨浅湖砂坝,垂向上可划分为两段,早期以水体较浅的滨湖砂坝为主,晚期以水体渐深的浅湖砂坝为主.研究区南侧始终发育滨岸砂坝,砂坝均可进一步划分为坝中、坝缘、坝滩微相;研究区中部发育的滨浅湖砂坝,与东部湖岸线近垂直状延伸,受水下隆起控制最为明显,湖泊水体循环和供源体系等发挥了辅助作用.储层成因的明确,对于该区勘探开发方案的制定具有重要指导意义.     

具有自适应电感共享策略的压电能量收集电路设计与实现

针对以电池为能量供给的传感设备必然存在因电池寿命的限制或自身电能的逐渐耗尽而造成的失效问题，提出了一种具有自适应电感共享策略的压电振动能量收集电路，通过将环境中的机械振动能量最大化地转换为电能并供给传感设备使用，可实现传感设备的无电池自获能供电，并大幅延长传感设备的使用寿命。该能量收集电路在原有并联电感的同步开关收集电路结构和buck-boost功率级拓扑的阻抗匹配变换器结构基础上，通过建立“先到先得”的自适应电感共享策略，避免了仲裁器的使用，大幅简化了电路设计，并实现了仅需单一电感的压电振动能量收集系统，提升了系统的集成度。此外，对电感共享造成的竞争给出了详细分析，并在此基础上进一步优化了整体电路，实现了最大功率点追踪算法。采用标准180 nm CMOS工艺，完成了压电能量收集电路的设计工作。仿真结果表明：bias-flip整流器在2 V和3 V开路电压激励下，输出功率分别达到了55.01μW和111.59μW,较传统全桥整流器，分别实现了6.40倍和4.48倍的输出功率提升；引入电感共享策略后，变换器的最大输出功率可达110.04μW,相比于非电感共享策略，电感共享策略下变换器峰值...     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。     

明后期的漳州与对日贸易

明后期的中日贸易是与漳州的海外走私贸易紧密联系在一起的。以漳州的月港为中心,漳州人开辟了到日本的私人贸易通道。无论是隆庆开禁前还是开禁后,从月港往日本的走私商船始终络绎不绝。     

基于NOMA的认知无线电网络功率分配

考虑采用非正交多址接入(NOMA)技术的认知无线电网络下行链路的功率分配问题,旨在最大化接入系统的次用户数,提升系统的频谱效率.在不影响主用户通信的情况下,对次用户进行合理的功率分配,使得系统接入的次用户数最大化.在系统可用功率未得到充分利用时,考虑在接入系统的次用户间对未利用的功率再次进行功率分配,提升系统的频谱效率.仿真结果显示:当次用户最小速率为2.5 bit·s~(-1),请求接入系统的次用户数为10时,频谱效率可提升13%.     

盾构机刀盘回转系统恒功率自适应控制

为提高盾构机刀盘回转系统的工作效率和系统稳定性,采用简化刀盘回转液压系统模型,建立刀盘回转液压系统数学模型.分析了刀盘回转载荷,确定了液压系统负载扭矩计算模型.采用变论域方法建立基于变论域模糊PID的刀盘回转液压系统自适应控制算法.对刀盘扭矩施加线性变载荷和随机载荷进行控制系统的仿真实例研究.研究结果表明:在掘进系统刀盘扭矩增加时,所提出的控制系统可随时调整刀盘旋转速度以实现系统总功率的平衡,并可降低刀盘转速调整过程的超调量和调整时间.研究结论为盾构机刀盘回转液压系统的设计和改进提供了理论依据.     

导航信号功率增强对阵列接收机的影响分析

为了分析低轨导航增强系统中信号功率增强对阵列接收机的影响, 提出一种信号传播与阵列接收机的数学模型, 基于该模型分析了功率增强条件下最小均方误差算法与直接矩阵求逆算法对抗干扰性能的影响。根据理论分析与仿真实验, 增强信号对最小均方误差与直接矩阵求逆的影响相似, 当信号增强量在15 dB以下时, 阵列抗干扰对信号的影响较小；随着信号功率进一步增强, 增强信号被识别为干扰并进行了抑制；当信号的信噪比增强到10 dB时, 增强信号被抑制约15 dB。研究结果表明, 在采用传统阵列抗干扰方法的情况下, 信号功率的增强并非越大越好, 信号功率增强15 dB时对传统阵列抗干扰的影响较小。     

基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化

在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线...     

基于功率谱熵特征提取的脑电波大脑年龄预测

 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退，通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号，可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法，并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明，脑电波功率谱熵（PSE）具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果，年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的，即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外，支持向量机（SVM）的分类效果优于随机森林（RF）方法，最高平均精度达88.02%，比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序，还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大，分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。