波在非均匀损伤介质中的传播

对弹性波在非均匀损伤介质中的传播理论进行了研究.利用走时变换,建立了非均匀损伤介质中波动方程的一般形式;通过非均匀损伤区两端界面处力的平衡条件和位移相容条件对方程式进行求解.对带状渐增和渐减的非均匀损伤介质中波的传播进行了实例计算分析,讨论了弹性波在非均匀损伤介质中传播的一般性质.     

多层前向神经网络权值初始化的研究进展

理想的初始值可以使多层前向网络模型有较快的收敛速度,同时避免陷入局部最小．对现有多种前向网络的权值初始化方法进行了综述,最后提出了若干待研究的问题．     

多层神经网络在手写体数字识别中的应用

手写体数字识别是模式识别中的研究课题之一，本文对多层神经网络用于手写体数字识别进行了探讨。文中所采用的特征输入神经网络方法，通过模拟实验，取得了良好的效果。     

一种三层前向网络参数的解析计算方法

介绍了用解析法计算三层前向网络参数的方法 ,给出了一个三层前向网络准确记忆给定样本所需隐层节点个数的充分条件 .也可用解析法计算的参数作为 BP等算法的训练初值 .仿真结果说明这种方法是有效的     

多孔隙介质参数识别的正则化模拟退火法

针对二维多孔隙介质波动方程的参数孔隙率的识别问题,考虑模拟退火法的全局收敛特性,结合求解不适定问题的Tikhonov正则化方法,构造出正则化模拟退火算法.数值实验的结果表明此算法能够有效地处理参数识别问题.     

使用GEM求解Bingham流体在非均匀介质中的渗流问题

用GEM(green element method)求解了一维Bingham流体在均匀介质中的渗流问题,并与边界元方法进行了比较,发现两者基本吻合;给出了二维Bingham流体非均匀介质渗流方程使用GEM的求解过程及运算结果,并从Bingham渗流机理方面验证了GEM的可靠性.     

造纸过程的多层BP前向神经网络PID控制

为了使造纸过程的输出(湿度和基重)最大限度地接近给定值,本文采用了基于多层前向网的PID控制,此控制由控制器网络NNC和辨识器网络NNI组成,采用BP算法进行PID参数的调整和被控对象的辨识,能较好地满足控制目的,并为造纸过程的控制提供另一种思路.     

多层介质填充H形波导的直线法分析

用直线法分析了多层介质填充的H形波导,用传递矩阵获得了这种波导在不同模式下的特征方程,同时验证了该方法的正确性.对H形波导以及其他非均匀介质填充波导问题的研究有一定参考价值.     

弹性波在非均匀介质中传播的波幅研究

对弹性波在非均匀介质中传播时的波幅进行了研究.利用积分变换,用解析方法求解了一维非均匀区域的不同性质对弹性波传播时波幅变化的影响;将非均匀区域离散成均匀的薄层,结合相邻层的连续条件,建立了数值解法的波幅传递矩阵.通过实例计算,将数值解结果与解析解结果进行比较,数值解结果具有较高精度,为工程实际中的无损检测提供了理论和计算分析依据.     

径向非均匀介质中的电磁测井响应

通过求解圆柱坐标系中电场强度的赫姆霍兹方程,导出了径向非均匀介质中电磁测井的响应函数的一般表达式.数值计算结果表明,套管厚度的微小变化对电磁测井响应影响明显.不同电导率金属套管的电磁测井响应分析表明,套管电导率越高,接收线圈上的电场响应幅度越小.讨论了套管磁导率变化的电磁测井响应特征,结果表明:套管磁导率越高,电磁波信号越难穿过套管,响应信号幅度越小.因此,在套管井电磁测井技术中,应尽量选用非磁性或弱磁性套管.     

多层非均匀波导吸声特性研究

在非均匀复合吸声结构研究的基础上,应用分层分析方法,研究了非均匀波导的吸声性能.结果表明,对非均匀层进行分层后,结构在低频时的吸声性能有所提高.因此改变非均匀层的波导长度,对结构吸声性能的优化设计具有实际意义.如果第1层波导长度大于后几层,则结构在低频时的吸声性能可获得明显改善.     

缺陷态全介质多层光纤在DWDM系统中的应用

由亥姆霍兹方程得到的解,应用传榆矩阵法,对加入缺陷的全介质多层光纤的径向滤波特性进行了计算和仿真,最终设计了一种加入缺陷的全介质多层光纤,通道间隔B约为0．8am,可以很好地抑制四波混频效应,能很好地用于DWDM系统,也可以用于N通道波分复用一解复用滤波器。     

应用同位素技术测定多层含水层参数试验研究

论述了在揭露多层含水层的钻孔中，利用地下水同位素示踪仪测定孔内垂向水流流速和流向计算多层含水层参数的基本原理，并经工程实例检验证实测试方法可行，参数计算精度可靠。     

多层非均匀内热源组合平板导热微分方程组的解

用叠加原理求解多层非均匀内热源组合平板稳态导热微分方程组，得出热流量分布公式和温度公式.     

平顶激光脉冲在非均匀介质中的传输分析

以新型方波YAG激光器稳定性、可靠性及非线性应用项目的试验为基础，分析了用慢调Q腔倒空技术产生的平顶激光脉冲在非均匀介质中传输过程的能量与模式特性、非线性频率变换等方面的关系。     

基于多层前向神经网络的电加热炉系统辨识

介绍了一种基于多层前向神经网络的电加热炉系统辨识。本系统选择神经网络辨识器模型,运用改进后的BP算法训练辨识神经网络,大大地提高学习速度,缩短训练时间,且辨识效果很理想。     

深基坑开挖工程多层土体物体参数识别的BP法

将人工神经网络方法应用于深基坑开挖工程多层土体物参数的识别问题,与传统反分析方法相比,该方法避免了敏度分析,具有概念直观,易于掌握、等优点,数值算例及工程实例表明,采用改进的ＢＰ算法收敛快、精度高。     

平面电磁波在多层平板介质中的传播特性研究

从电磁场的边界条件和三层平板介质中平面电磁波的传播特性出发,运用数学推理的方法,对多层平板介质中平面电磁波的传播特性进行了分析,得到了各层平板介质问反射系数和透射系数的一般公式,并用等效波阻抗法求出了透射系数。     

混合学习法前向网络多属性储层参数预测

应用前向网络描述地震属性和储层参数间的非线性映射关系时,经典的误差反向传播算法存在收敛速度慢,易陷入局部极值等诸多不足。研究了融合粒子群优化算法和误差反向传播算法的混合学习法前向网络多属性储层参数预测技术。粒子群优化算法是一种群体随机搜索演化计算技术,具有较快的收敛速度和较强的全局搜寻能力;误差反向传播算法本质上是梯度下降算法,注重局部搜索。混合学习法为两种学习算法交替执行,首先以粒子群优化算法训练网络,当误差能量在规定的迭代次数内不再发生变化时,采用误差反向传播算法实现局部寻优。理论函数逼近测试和实际储层参数预测实验说明了混合学习法具有学习时间短、求解效率高、可靠性强的优点,具有良好的应用前景。