固体火箭旋喷洗井器洗井效果分析

为了满足现代高技术战争的需要,提高我军给水部队的快速保障能力,设计出一种新型、高效洗井器.它采用固体火箭发动机作为气体发生器,以射流、振荡和气举等作用为洗井原理,通过洗井前后抽水试验实测数据对固体火箭洗井方法进行了评估.并与空压机洗井、活塞洗井和二氧化碳洗井等多种洗井方法进行了综合比较.试验证明,旋喷式固体火箭洗井器不仅轻便、快捷、高效,而且对丰富洗井理论,提高我军给水保障部队的效率有着重要的现实意义.     

基于ArcGIS平台的盾构作业选址技术与应用

为了解决盾构作业选址异常复杂的难题,在遥感解译的基础上,从坡度、地势起伏度、工程地质条件以及不良地质等多方面分析,以ArcGIS为平台,采用空间建模,实现了盾构作业选址的自动化运行,提取出了研究区内适宜盾构作业的区域。在野外盾构作业选址勘察中取得了良好的效果,为盾构作业选址提供了有力的技术支撑。     

工程设施多因素交叉耦合选址理论

针对目前工选址问题中的What is where?问题进行了专题研究,在前人研究的基础上提出了一种多因素交叉耦合选址理论。该理论将影响工程选址中的自然要素与工程要素之间建立了映射关系,利用交叉融合的方法构建了数学模型,并通过设定选址阈值,来确定符合条件的选址区域。该理论不仅可以解决选址中的What is where?问题;而且,在选址条件中加入目标属性特征,也可解决目标识别中的Where is what?问题,为传统的目标识别提供一种新的方向和思路。     

陶瓷滤芯制备饮用水试验分析

为了解决野外作业小分队的供水保障难题,采用陶瓷滤芯作为小型净水器过滤单元制备饮用水.分析了陶瓷滤芯过滤机理,讨论了陶瓷滤芯在给水处理中的特点,进行了陶瓷滤芯过滤重庆段长江水制备饮用水试验,出水水质符合生活饮用水水质卫生标准,产水量较大.研究了陶瓷滤芯污染机理,进行了机械清洗试验.得出了陶瓷滤芯可将一般的地表水一次性净化成合格饮用水、产水量大和易于清洗的结论.     

基于BP神经网络的野战给水装备性能评估模型

为了评估野战给水装备的性能,方便部队选购最佳的净水器材,在前人研究的基础上,结合战场需求和当前水质净化技术研究的成果,提出了野战给水装备的指标体系,并利用BP(back-propagation)神经网络对野战给水装备的性能进行了建模,给出了一种新的算法。算例通过对5种野战给水装备的评价结果与专家们的评价结果相比较的方法,验证了模型的可靠性和可行性。得出了该模型能够作为“计算机评价专家”来代替人的评价的结论。可以将此模型应用到部队选购给水装备的实际工作中,方便采购人员对野战给水装备的性能进行横向比较,选出综合性能最高的装备。     

植被遥感在找水中的应用

为了快速、大范围、动态地查明浅层地下水的分布情况,降低传统地面找水工作的风险性和盲目性。从植被和浅层地下水关系入手,根据植被的指示作用,利用遥感技术对研究区域的植被覆盖度进行了定量提取,并综合考虑了地形、地貌和水文的影响,建立了找水远景区预测模型。从实地验证的结果来看,该方法所预测的结果与实际情况基本吻合,具有一定的可行性和实用性,对今后遥感找水工作有一定的参考价值。     

基于RBF神经网络的水深遥感研究

为提高水深遥感反演的精度,以Landsat TM1~4波段为数据源,利用已知的水深数据作为训练样本,建立RBF神经网络模型对岱海水深进行反演试验。利用实测的水深数据检验RBF神经网络模型的反演精度,并与传统反演模型和BP神经网络模型进行对比。结果表明,RBF神经网络模型反演的水深与实测水深的决定系数为0.90,平均绝对误差为1.09 m,均方根误差为1.45 m,反演效果和精度明显好于传统反演模型;与BP神经网络模型相比精度也有提高,而且RBF神经网络模型的参数大多通过训练学习得到,应用更为便捷,在干旱内陆的咸水型湖泊水深遥感反演中有一定的应用价值。     

基于航空物探方法的地下人工洞体勘察初探

为了解决地面物探工作在特殊地形条件下以及高植被覆被区难以进行地下人工洞体探测的问题,在分析地下人工洞体电磁特征及前人研究的基础上,总结出当前航空物探方法的优缺点和适用性,并提出了利用时间域航空电磁法探测地下人工洞体的设想,并初步拟定了技术路线和工作方法,为高效探测地下人工洞体提供了参考依据。