室内二维弥散试验研究

为探索二维弥散参数的确定方法，本研究利用较大规格的渗流槽（３４０ｃｍ×９０ｃｍ×６０ｃｍ），以砂卵石为孔隙介质，ＮａＣｌ为示踪剂，在室内进行了二维弥散试验。结果表明，该方法是确定纵向弥散度和横向弥散度的可行途径。     

对流-弥散方程的解析解

非均匀介质中的弥散过程是依赖距离的,这起源于非均质结构的多尺度性质。章对于具有指数弥散函数的弥散过程建立了对流－弥散微分方程模型,应用积分变换问题转化为具有变系数的常微分方程问题;对于两种类型的边界,应用超几何函数和反学业话题以了问题的解析解,并分析了指数弥散过程和常数弥散过程的不同性质。     

流体饱和多孔弹性板中水平剪切波的弥散特性

研究多孔弹性板中水平剪切波的传播特性对该波在无损检测和声弹性技术范围内的工程应用有着重要的价值.在多孔介质理论的基础上,认为板为饱和多孔介质材料,由固相骨架和流相骨架组成,且固相骨架为弹性、不可压、各向同性、小变形,分析了多孔弹性板中水平剪切波的相速度、群速度随频率的变化规律,以及渗透系数对弥散特性的影响.     

利用地下水污染事件的观测资料估算弥散度

以洛阳市的一起地下水污染事件为例,利用观测资料估算了该区潜水含水层的弥散度。在分析区域水文地质条件的基础上,对地下水实际平均流速进行了估算,然后采用直线作图法分别按一维、二维模型估算了弥散度。结果表明,由于概化的地下水流向与真实的地下水流向的不一致,以及径向流的存在,二维模型概化不合理;结果还表明“尺度效应”明显存在。     

多孔介质对流干燥过程数值模拟

为研究含湿毛细孔介质干燥过程的相变现象,建立了相变的传热传质数学模型.模型中以残余饱和度将多孔介质划分为湿区与干区,湿区和干区以“蒸发界面”动态边界相互耦合.用有限差分方法对多孔介质一维干燥过程进行了计算,数值解表明:干区是等速干燥与降速干燥的分界点;干燥初期多孔介质压力升高,温度下降;随后在等速干燥段温度分布保持不变,在出现干区时再度升高.干区出现的初期,蒸发界面向多孔介质内部推进的速度较慢,在到达介质厚度10%左右时出现转折,随后推进速度加快.     

采场三维稳定渗流和瓦斯分布的数学模型及有限元解法

本文以多孔介质渗流和动力弥散理论为基础,建立了采场三维稳定渗流和瓦斯分布的数学模型,并给出了数学模型的Galerkin有限元解法。     

13—bit格子气自动机模型对流场的模拟

13－bit格子气自动机模型是一种基于FHPⅡ模型基础上的新模型，为了验证其正确性，文中通过建立在该模型基础上的数值试验方法，对圆柱绕流、方柱绕流和多柱体绕流等典型流体流动，采用该模型模拟了它们的流场分布，与文献中用有限差分、有限元、边界元等方法的模拟结果相比较，发现13－bit格子气自动机模型能够较为真实、客观、详细的模拟流体流场；并进一步采用该模型模拟了焦炭多孔介质内流体流动，发现其能够便捷、清晰地模拟具有复杂几何边界条件的流场。     

宏观弥散度和阻滞系数对地下水中核素迁移模拟的影响

对宏观弥散度和阻滞系数的取值进行了理论分析,运用PHREEQCⅡ软件,以我国南方某铀水冶尾矿库为例,探讨了宏观弥散度和阻滞系数对地下水中核素迁移模拟的影响.研究表明:宏观弥散度和阻滞系数对大时空的核素迁移模拟影响显著.在其他条件相同的情况下,弥散度增大,受污染地下水中总U浓度开始降低的距离将缩短,但反而迁移得更远;随着阻滞系数的增大,同距离处234U的浓度将显著下降,但其迁移距离变短.要得到可靠的宏观弥散度和阻滞系数,可利用宏观参数与介质统计特性的关系求解介质宏观弥散参数,阻滞系数可由现场实验或实验室土柱实验直接测得.     

饱和多孔介质中污染物迁移模拟

综述了污染物在饱和多孔介质中的迁移模拟理论，包括线性吸附情况下的一维、二维和三维平流-弥散反应迁移方程的解析解、半解析解，非线性/非平衡反应迁移方程的数值解，利用有色锋面的边界层理论．比较了各种解法的优缺点．最后展望了污染物迁移模拟今后可能的发展方向。     

应用遗传算法求解对流弥散方程源(汇)项的数值模拟

基于最佳摄动量思想,设计了一种反演计算对流弥散方程源(汇)项的遗传算法.通过数值试验验证了所提算法的有效性.     

基于BP网络的热力系统参数仿真

针对热力系统的传感器损坏率较高,导致有些分析软件失效的现状,提出了一种改进ＢＰ算法的人工神经网络,对一些重要的热力参数进行了仿真研究．在该方法中,网络学习过程通过同时调整学习率和动量修正因子两个参数,使得收敛速度沿着最佳方向进行．经实例计算结果表明,真实值和仿真值之间的误差在１％以内,可以满足工程应用的需要．文中最后给出的在调峰机组的寿命管理系统中的应用实例,对动力系统的热力参数在线仿真、减少传感器的维护量,尤其是提高基于参数采集的应用软件的可靠性具有较大的参考价值     

基于BP神经网络的MOCVD温度控制系统参数优化

为解决MOCVD设备温度控制的非线性、时变性以及大时滞等问题,提出改进的基于误差反向传播算法（BP）的神经网络控制方法．在传统BP算法基础上附加一个使搜索快速收敛全局极小的惯性项,在微调权值修正量的同时也使学习避免陷入局部最小．该方法不仅具有自学习自适应能力,而且具有自调整比例因子功能．仿真和试验表明,神经网络控制器具有很强的鲁棒性、自学习功能和自适应解耦．在整个温度控制范围基本误差可达到l℃％。,有效的改善MOCVD系统温度的控制性能,对实际温度控制具有较好的指导意义．     

基于BP神经网络对时滞系统的模型参数辨识仿真

主要研究了基于BP神经网络对时滞系统的参数辨识,分析了两种辨识结构和两种建模方法,对系统被控对象的建模采用了神经网络正模型,辨识结构为串-并联型.考虑加强BP网络的泛化能力,用随机数据去训练网络,然后得到训练后的权值,给一个阶跃信号,利用交叉两点法,从而得到时滞系统的特征参数.通过仿真,基于BP网络对时滞系统的参数辨识是有效的.     

基于人工神经网络的聚类算法

研究连续型Hopfield神经网络的电路机理,推导出网络的权值计算公式,并运用连续型的神经网络模型构造出聚类算法;对20个随机生成数据计算模拟神经网络的运行,逐步调整类内精度多次训练,当参数a=b=500,c=200且类内精度控制不超过0.6时,有一个优化的聚类方案输出.     

一种可用于储层参数预测的基于神经网络的遗传算法

储层物性参数的展布一直是油藏描述的关键问题和难点。在遗传算法与神经网络结构模型相结合的基础上,设计了一种用遗传算法训练神经网络权值的方法,并把这种方法用于储层参数的预测。实验表明该神经网络具有较强的预测能力和实用性。     

一种基于RBF网络的参数自调整REM算法

针对传统的随机指数标记(Random Exponential Marking,REM)算法存在参数难以调整的缺陷,提出了一种改进型主动队列管理算法——基于RBF网络的参数自调整REM算法。利用RBF神经网络动态地对算法参数进行调整,使其能够适应不断变化的网络环境。该算法将REM算法在一定条件下近似为比例积分控制,使REM算法参数调节近似等效于比例积分系数的调节,简化了参数调节,提高了算法的实时性。仿真实验表明:该算法优于传统的REM算法,具有良好的鲁棒性及较快的调节速率。     

应用人工神经网络算法优化面包配方

在优化面包配方实验中,针对面包易老化、不耐储存这一问题,采用人工神经网络(artificial neural network,ANN)对12个影响因素和6项观测指标进行模拟与建模,最终获得了口感好、储存效果好的最优配方,即:面粉32%,水7%,盐0.962%,奶粉8%,果葡糖浆30%,酥油18%,糖醇3%,保鲜酶0.03%,淀粉酶0.001%,脂肪酶0.002%,木聚糖酶0.005%,卡拉胶0.5%,黄原胶0.5%.     

基于模拟退火算法的Hopfield神经网络参数优化

为解决Hopfield神经网络应用过程中参数设置的问题,在研究Hopfield神经网络的工作原理的基础上,分析了神经网络模型在求解TSP(Traveling Salesman Problem)问题过程中参数的选取,通过对输出数据进行归一化处理建立网络的评价函数,然后引入模拟退火算法对参数进行最优化选取。实验结果表明,经过参数优化过的Hopfield神经网络模型能更有效,更快速地得到TSP问题的最优解。     

基于遗传算法的人工神经网络负荷预测研究

针对BP神经网络的固有缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,改进了传统BP算法,并采用遗传算法设计和优化神经网络结构参数,在此基础上建立了基于遗传算法的人工神经网络负荷预测模型,预测仿真结果表明,本文所提出的方法在预测精度和收敛速度方面均得到了改进。     

一种基于人工神经网络的无线传感器网络定位算法

提出了一种基于人工神经网络(ANN)的无线传感器网络定位方法,RSSI的结果被用来作为人工神经网络的输入,采用遗传算法优化人工神经网络的结构.采用MATLAB进行仿真,模拟20 m×20 m室内静态网络环境下的8个已知位置节点.实验结果表明,该方法比传统方法的定位精度高、适应性强,效果较好.