HMX粒度对PNIMMO基推进剂力学性能的影响

用单向拉伸实验和动态热机械分析,研究了奥克托金(HMX)粒度、粒度级配技术和键合剂(BA-663)应用对PNIMMO(聚3-硝酸酯甲基-3-甲基氧丁环)基推进剂静、动态力学性能的影响。结果表明,对HMX进行粒度级配后,PNIMMO基推进剂的力学性能优于应用单一粒度HMX的推进剂,应用键合剂BA-663后,推进剂的力学性能得到进一步改善。     

人工神经网络模型在太湖富营养化评价中的应用

根据湖泊富营养化程度影响因素多，评价因素与富营养化等级之间关系复杂且是非线性的特点，研制了一个能自动对湖泊富营养化程度做出正确评价的BP人工神经网络模型，并在太湖富营养化评价中得到了应用，结果表明：只要把观测数据提供给网络，借助计算机就可获得能客观地反映水质富营养化状况的评价结果；对于富营养化标准样本，一旦训练完毕，只需通过简单的加法和乘法运算，就可对湖泊水质富营养化程度进行评价．     

湖泊生态系统健康评价指标体系

在探讨生态系统健康概念构架的基础上,寻求生态系统健康整体性评价的合适指标.根据生态系统健康评价的目的和指标筛选的原则,在充分考虑湖泊生态系统实际情况的基础上,从湖泊生态特征、自然功能和社会环境3个方面的评价指标中筛选出23项指标,并给出每个指标的量化标准,得出了适合湖泊生态系统健康评价的指标体系.该指标体系是一个由目标层、子系统层和评价指标层构成的3层递阶层次结构指标体系.     

强化学习在基于多主体模型决策支持系统中的应用 ——以湖泊水环境决策支持系统为例

利用研究复杂系统和多主体(multi-agent)建模的相关知识与方法, 将湖泊水环境中的各种实体, 如政府、排污企业以及各种水生生物等抽象为具有一定智能的主体, 建立湖泊水环境智能决策支持系统. 并将强化学习方法应用到智能决策支持系统中, 实现湖泊水污染的智能预测与预警. 最后, 以太湖流域为应用背景, 进行了初步的仿真实验, 实验结果验证了该方法的有效性.