输气管道穿河段水工保护工程埋深问题探讨

以"涩宁兰输气管道巴音河穿越段水工保护工程"为实例,采用管道河流穿越工程中广泛应用的冲刷经验公式,对该穿越段的冲刷深度进行计算,通过对比分析各计算结果的合理性与可靠性,提出了符合实际情况的水工保护工程基础埋置深度,为油气输送管道穿越段水工保护工程设计与工程基础埋深的确定提供了技术参考和较可靠的科学依据.     

基于CFD的网格絮凝池内水流紊动协同效应分析

借助CFD方法对网格絮凝池内的流场进行数值模拟,并结合紊流涡旋理论和絮体多级成长模型,从水流速度分布、紊动能和紊动能耗散率等角度考察不同网格板的开孔率和间距以及过水孔洞的尺寸等条件下整个池内水流紊动的相互作用.研究发现,前述各因素对流场的影响均局限于一定的区域范围,但考虑到絮凝任何阶段水动力学环境的变化都会导致最终形成絮体性能的差异,故在实际构筑物设计时,应充分利用不同分段水流紊动间的协同效应,通过确定适宜的设计参数组合来实现絮凝效果的优化.     

小波分析用于水稻叶片氮含量高光谱反演

针对叶片氮营养高光谱诊断中光谱弱信息提取困难的问题,利用小波对作物冠层光谱信号进行分解,提取光谱弱信息建立氮含量反演模型. 在东北平原长春市采集水稻冠层高光谱数据建立氮含量预测模型,并对该模型精度进行检验. 采用Daubechies小波系的Db5函数对水稻原始反射光谱和导数光谱进行8 层小波分解,选择不同尺度和位置的小波系数作为输入参数建立192 个反演模型,分析不同输入参数对模型精度的影响,从中选择对应较高模型精度的输入参数组合建立氮含量最佳反演模型. 实验结果表明,小波系数预测叶片氮素含量模型具有较高的估算精度,预测值与实测值的复相关系数最大为0.99,显著优于传统光谱指数的估算模型精度. 此项研究表明,小波分析在提取反射光谱弱信息反演作物生化成分方面有良好的应用前景.     

Logistic模型参数估计研究

logistic模型的应用非常广泛.其模型参数是影响精度的重要因素之一,文章在现有文献基础上,提出一种新的改进方法,即牛顿插值法和最优权重法对模型参数进行估计.实例分析表明,该方法在一定程度上提高了模型相关系数,降低了模型偏差,且具有较为理想的预测效果.     

固井泥浆涡轮流量计的设计及优化

为了使涡轮流量传感器能保证在气体、黏性介质和小流量等流体条件下有更精确的测量性能,目前科技工作者对涡轮流量计结构的优化与改进做了大量的研究工作,但主要研究集中于传感器叶轮、轴承、非磁电信号检出器等部件的改进与优化方面。由于涡轮流量计内部几何参数较多,各参数对流量计精度影响的机理也各不相同,并且各参数之间存在一定的交互作用,所以本文从各参数的交互作用出发,对涡轮流量计结构参数进行了优化设计,研究各参数对其性能的影响,并利用CFD(计算流体动力学)进行仿真,探究各参数的作用机理,得到一组最优组合。仿真结果表明,仪表系数线性度误差由原来的5.23%降低到4.69%,流量计测量精度显著提高。     

基于PDE模型对我国人口总量的研究与预测

针对我国人口数量的增长趋势,对比并选择较适宜进行人口预测的FDE模型.查阅最新统计年鉴数据,依据已有的往年参数数据,使用MATLAB、EXCEL等软件对模型中的关键参数值进行预测,将预测的未来我国总人口的出生率、死亡率等参数值带入原假设的数学形式模型中得到最终的可计量PDE模型;根据官方公示的年末人口总量统计数据,使用上述的模型进行迭代求解,达到对我国2017~2030年年末总人口进行预测的目的.最后对预测的结果作出浅要分析.     

基于影响因素筛选-优化组合模型的隧道变形预测研究

隧道变形监测是其安全施工的必设项目,对其预测研究具有重要意义,但隧道变形影响因素较多,难以直接开展变形预测研究。因此,研究先利用相关系数法评价各因素对隧道变形的影响程度,以确定隧道变形的主要影响因素,并将其作为变形预测模型的输入层信息;其次,再利用RBF神经网络构建隧道变形预测模型,且为保证预测精度,采用试算法和粒子群算法优化隐层节点数及相关模型参数。实例研究表明:相关系数法可很好地评价各影响因素与隧道变形间的相关程度,且不同监测项目的影响因素存在一定差异;同时,预测结果的相对误差均小于2%,说明优化RBF神经网络的预测精度较高,可靠性强,适用于隧道变形预测。     

离心泵内空蚀流动的数值模拟

为了研究离心泵内部的空蚀流动,将一种完整空化模型和混合流体两相流模型相结合,应用于离心泵全流道内定常空蚀流动的数值模拟.根据模拟的结果,分别预测了离心泵在大流量、设计流量和小流量情况下运行时,流道内空蚀发生的部位和程度,重点考察了流量的变化对离心泵空蚀性能的影响,为离心泵在特定工况下运行时空蚀性能预测提供了理论依据.     

一种语音信号线谱对参数的优化算法

提出了一种计算语音信号线谱对（LSP）参数的新算法。LSP参数可以通过求解一个与线性预测系数（LPC）相关的非线性N阶方程得到。首先利用埃特金迭代法求高阶非线性方程的一个实数根,再采用多项式综合除法降阶,最后运用费拉里算法求解一元四次方程的根,得到LSP系数。理论分析以及基于TMS320C5510 DSP的实验结果表明,本文提出的算法与目前的算法相比,不仅计算精度高、运算量小,完全可以实时处理。而且并可应用于G.729A标准等低码率实时语音传输系统。     

线性时变系统参数辨识的小波基函数展开

运用信号的基函数展开方法,以时变参数的AR模型为研究对象,采用具有时频局部特性的小波分解和重构滤波器作为基函数,获得对模型时变参数的辨识算法。利用周期延拓对信号边缘进行处理。忽略部分高频小波系数以克服小波重构层数对线性方程组求解的制约问题,获得模型阶数与最小重构层数的关系。研究发现,方法对时变参数的变化趋势及频率特征辨识有效,提高采样率可以改善被忽略的高频成分的影响,有助于辨识快变及瞬变参数的高频特征。     

脑卒中发病因素的多元分析模型

通过对影响脑卒中发病环境因素分析,建立了以发病率为因变量,以年龄因子、环境因素和性别因素为自变量的多元线性回归模型.用SPSS软件对其进行回归分析,通过模型对数据进行预测分析,并对模型进行残差和标准残差检验,得到具有实践意义的结论,对从各方面控制脑卒中发病率具有指导意义.     

管道参与管架结构的整体计算和分析

现阶段我国工业系统的管架多采用基于结构的设计方法，未能将管道对结构整体的贡献考虑在内，不能科学反映管道与管架的协同工作．研究表明采用传统计算方法的结果与实际情况差别较大．为了能更好地反映管道与管架的协同工作，通过在同一计算模型中进行管架和管道的整体计算，并与传统计算结果进行比较，分析整体计算对管架结构的内力的影响，解决了管道与支架的相互作用以及温度管道与振动管道产生的荷栽，从而节约了工程造价．     

可调卫燃带隔热层的传热设计计算方法

提出了炉内火焰与水冷壁管及双层可调卫燃带隔热层间的集总参数换热模型，并利用此模型建立了燃煤锅炉卫燃带隔热层导热系数、敷设面积、厚度对可调卫燃带表面温度影响的代数计算公式．最后，应用该模型对一台1025t／h四角切圆煤粉炉的可调卫燃带隔热层进行了设计传热计算，计算结果与实际情况基本吻合，说明该集总参数传热模型可用于指导可调卫燃带的传热设计．     

桑园峡壅水与兰州市防洪

针对黄河兰州段桑园峡雍水和防洪问题，对壅水的成因、特性、高度、范围及其它相关因素进行分析，确定了不同流量下桑园峡的回水程度及范围，并进行模型试验和数值计算，试验及计算结果与原型河段实测资料吻合较好，说明模型设计合理，计算方法能准确推求壅水曲线随流量和时间的变化关系。     

298.15K时CuSO4-NiSO4-H2O三元溶液体系的活度

用等压法测定了298.15 K时CuSO4-NiSO4-H2O溶液体系在离子强度范围为0.387 7~5.798 6 mol·kg-1内的渗透系数,用Pitzer离子相互作用模型对实验结果进行参数化研究,获得了CuSO4和NiSO4纯盐参数以及混盐参数,渗透系数的模型计算值与实验值的相对偏差为±0.03,表明Pitzer模型能较好描述298.15 K时该溶液体系的热力学性质;得到了该溶液体系中离子平均活度系数随离子强度的变化规律.     

热阻、热漏和内不可逆性对四热源制冷循环性能的影响

在恒温热源内可逆四热源吸收式制冷循环的基础上,考虑环境热源到制冷空间的热漏、工质的内部耗散以及工质与外部热源间的热阻损失,建立不可逆吸收式制冷循环的模型,导出循环的制冷率和制冷系数的基本优化关系、最大制冷系数及相应的制冷率和最大制冷率及相应的制冷系数,给出了最佳换热面积,并通过数值计算分析了循环参数对循环的制冷率、制冷系数的影响.所得结果对实际吸收式制冷机的设计和运行有一定的指导意义.     

基于ConvLSTM的移动边缘计算服务器能耗模型

针对现有能耗模型对动态工作负载波动具有低敏感性和低精度的问题,该文基于卷积长短期记忆（convolutional long short-term memory, ConvLSTM）神经网络,提出了用于移动边缘计算的服务器智能能耗模型（intelligence server energy consumption model,IECM）,用于预测和优化服务器的能量消耗。通过收集服务器运行时间参数,使用熵值法筛选和保留显著影响服务器能耗的参数。基于选定的参数,利用ConvLSTM神经网络训练服务器能耗模型的深度网络。与现有的能耗模型相比,IECM在CPU密集型、I/O密集型、内存密集型和混合型任务上,能够适应服务器工作负载的动态变化,并在能耗预测上具有更好的准确性。     

砂土液化判别最优BP神经网络模型

利用BP网络模型在解决砂土液化评价这类非线性问题方面的优势,选取不同的参数组合,建立不同的砂土液化判别BP神经网络模型,并根据现场实测资料进行比较分析.结果表明,以地震烈度、标准贯入点深度、地下水位深度、标贯击数、不均匀系数及地震剪应力比作为输入节点的砂土液化判别BP神经网络模型最为合理.     

多入射角椭偏法同时测量衬底光学常数和膜参数

本文首先讨论了多入射角椭偏法同时测量衬底光学常数和膜参数时结果的唯一性跟各未知参数间相关性的关系,从而提出了选择合适入射角的一般原则.计算了不同入射角下硅-二氧化硅体系和不锈钢钝化膜体系的椭偏参数△、(?)对n_2、k_2、n_f、、d和人射角(?)_0的一阶导数,考查了各未知参数之间的相关性.最后给出了用随机单纯形法对这两个体系进行拟合计算的实例.     

BP神经网络在砂体连通性评价中的应用

为了更好地预测河道砂体间的复杂连通情况,根据萨尔图油田中区西部葡I油层组的密集井网资料,考虑将影响砂体连通性的主要因素(物性参数、砂体规模参数、隔层特征参数等)与连通级别建立一个非线性映射模型,通过反馈误差学习方法对砂体连通性进行定量分析。通过对PI2、PI3河流相储层结构即单砂体接触模式及展布特征的分析,选取影响连通性的合适参数和代表性学习样本,利用BP神经网络判别模型进行反复学习和预测。通过比较预测输出与期望输出的误差情况可知,基于BP神经网络的砂体连通性定量判别具有较好的应用效果,并且可以考虑延伸应用于对整个区块的连通性预测当中去。