反共振点位于两共振点正中间的反共振机参数选择

针对反共振振动机上质体的振幅对激振频率和物料量波动比较敏感的问题,提出了一种能使反共振振动机振幅稳定的参数选择方法.这种方法的中心思想是把反共振点选在两共振点正中间,并且两共振点之间的距离要离得足够远.这时共振点附近的幅频响应曲线比较平坦,从而使上下质体的振幅稳定性基本上达到实用要求.在需要振幅精度比较高的场合,也只需小范围调节即可实现.最后通过计算机仿真证明了这种方法的正确性和可行性.     

改进的GA算法及其在反共振机设计中的应用

在满足工况要求的基础上，为使下质体振幅为小量，对振动机的动力参数进行多目标优化。结合反共振振动机的特点，提出了列表参数集遗传算法，该算法将由某一目标所得的参数集以列表形式表示，继而只对各参数的编号进行编码进行遗传优化。同时，使用对标准遗传算法中的交叉操作的改进方式，扩大了每一代的搜索范围，提高了收敛速度。利用所提算法对反共振振动机的动力参数进行了优化，优化结果满足要求且说明算法使有效和实用的。     

油藏系统函数型连接神经网络辨识方法

为实现油田生产管理和决策的现代化,使地层参数估值具有全局最优性,在研究油井井底压力分布的描述和有关地层参数辨识问题的基础上,提出了一种由二阶学习算法与GA(Genetic A lgorithm)构成的新型混合遗传算法,并给出一种新型神经网络。该网络把级数中的函数看成非线性神经元,建立油藏系统的函数型连接人工神经网络模型。由系统辨识理论中的F检验法确定网络模型的结构参数n,用二阶学习算法和新型GA交替辨识网络模型的权系数v和地层参数θ。应用表明,采用上述方法建模精度高,模型的平均相对误差在1%以内,并能求出地层参数的全局最优估值。     

基于瞬时频率的窗宽递增寻优的短时傅里叶变换

讨论了窗函数在时频分析中的作用,分析了S变换的缺陷,指出了依据分析频率调整窗宽和使用窄窗均严重影响时频分析效果.以短时傅里叶变换为基础,提出了一种窗宽根据信号自身时变特征进行自主调节的时频分析方法,该方法以瞬时频率的变化作为判断信号频谱结构发生变化的依据,通过在瞬时频率变化之前逐次递增窗宽,使窗函数能够覆盖信号中的局部平稳区域的大部甚至全部,从而可对信号中的各局部平稳段得到最佳的时频分辨率.通过对线调频信号、时变信号和含噪声信号的分析和比较可知,本方法可准确描述信号的时间分布特征,并可同时获得最佳的频率分辨率,且对噪声不敏感,具有一定的先进性和实用性.     

单质体反共振隔振振动机械的理论及应用

将动力反共振原理DAVI应用于振动机械,提出一种新型反共振隔振振动机械,即单质体反共振隔振振动机.利用Lagrange方程建立了该振动机械的数学模型,推导了传递率的表达式,并给出了配重对筛机振幅的影响及该种振动机动力学参数的选择计算方法.通过计算机仿真和模型试验证明了这种振动机的隔振效果优于一次隔振,接近二次隔振.通过合理选择动力学参数,振幅减小量几乎可以忽略不计,振幅的减小还可以通过适当增加激振力得到补偿.