下部钻具组合的特性分析

下部钻具组合的型式是影响井眼轨迹的重要因素之一。本文应用有限单元法,对下部钻具组合进行二维及三维静力分析,编制了相应的计算机程序。对下部钻县组合的工作特性进行了全面的分析。计算出了两种规格(12 1/4″井眼中的8″钻铤及8 1/2″井眼中的6 1/4″钻铤)、三种(一个、两个及三个扶正器)钻具组合的各种特性曲线,并从中优选出一些性能较好的钻具组合。文中还推荐出两种规格各九种型式性能较好的钻具组合,供定向钻井部门参考使用。     

板形板厚综合系统的解耦神经网络预测控制方法

给出了板形板厚综合控制模型,提出了基于ＴＨ神经网络的动态矩阵设计方法并分析了其收敛特性,使用不变形原理对板形板厚综系统进行了解耦设计,并对板形板厚解耦神经网络预测控制系统,进行了仿真研究。结果表明神经网络可在几百ｎｓ的时间内达到稳定状态,不仅满足了轧钢过程的快速性要求,而且控制精度也得到了提高。     

运用差异显示法分离冬小麦春化作用相关cDNA克隆

在冬小麦的春化进程中存在着一个核酸与蛋白质代谢的关键期。为了探讨春化作用的分子机理,采用ｍＲＮＡ差异显示技术,对来源于科小麦燕大１８１７不同春化处理的胚芽内的ｍＲＮＡ变化进行了检测,发现了一个仅在春化２０ｄ这一关键期表达。     

我国增压注水泵的使用现状及发展趋势

分析了机械驱动增压注水泵在使用过程中存在的问题,论述了开发液压增压注水泵的必要性及设计方案。液压增压注水泵是用变量泵和动力油缸代替机械驱动增压注水泵的复杂机械驱动装置,其结构简单,使用安全可靠,并可实现无级调速。泵的冲程长,冲次低,排量可调。对其进行开发将带来较好的社会效益和经济效益。     

无机紫外线屏蔽剂的功能机理研究

诸多文献对无机紫外线屏蔽荆机理的认识尚存在可商榷之处。文章基于光学理论，建立新的光与织物相互作用的模型。通过一套基于该模型的独特的实验方案和分析方法，以商业品TiO2、ZnO和SiO2为例，对无机紫外线屏蔽荆的功能机理进行研究。结果显示，不同材料呈现不同的机理，给出理论解释，就无机紫外线屏蔽荆及其功能纺织品的开发提出建议，提出新模型的潜在应用前景。     

一种模糊传感器数据融合的方法

基于模糊传感器数据相关的特性，给出了一种模糊传感器数据融合的方法．该方法从传感器的重要度，各个传感器对模糊命题支持度的一致度，以及传感器重要度对数据融合结果的复合作用3个方面分析了它们对模糊传感器数据集成的影响．定义了一个一致性系数综合反映了这3个因素．基于该一致性系数实现了模糊传感器的数据融合，并将该方法用于工件识别中．     

喜马拉雅山中段冰川变化及气候暖干化特征

冰川末端位置的重复测量结果表明, 喜马拉雅山中段的冰川过去几十年一直处于退缩状态, 其中珠穆朗玛峰的冰川自1960年代以来平均退缩速度为5.5~8.7 m/a; 希夏邦马蜂的冰川自1980年代以来的平均退缩速度为6.4 m/a, 目前退缩速度进一步加快. 冰芯研究显示, 冰芯积累量在20世纪为波动减少趋势, 但在1960年代急剧减少, 此后一直保持低值. 附近气象站的观测记录表明, 近30年来温度呈缓慢上升趋势, 但夏季温度上升明显, 这说明冰川退缩是降水减少和温度升高共同作用的结果. 如果这种干暖化趋势继续, 冰川退缩势必加剧.     

一种水声宽带双曲调频信号波达方向估计方法

提出了一种基于短时分数阶傅里叶变换的水下宽带双曲调频信号波达方向估计方法.建立了均匀线列阵声呐远场宽带双曲调频信号接收数据模型,在时域将接收信号进行分时段处理,对每一段短时信号分别进行分数阶傅里叶变换,将时域阵列接收数据转化成多段短时分数阶傅里叶域阵列数据,同时将多个时段的时变阵列流形矩阵变换成与每个时段一一对应的多个固定阵列流形矩阵.利用多重信号分类算法估计各短时信号的空间谱,应用求和运算进一步得到整体时段双曲调频信号空间谱,通过谱峰搜索实现对双曲调频信号的波达方向估计.通过仿真实验与分析,对该方法的水声双曲调频信号波达方向估计的有效性进行了验证,分析了该方法在阵列接收信号时域分段数、信噪比、目标方位等参数变化条件下的性能.与传统方法相比,该方法具有更高的方位分辨率和估计精度.     

基于机器学习的多源遥感影像融合土地利用分类研究

为了快速获取准确的城市土地利用信息,提高西南地区遥感影像城市土地利用分类信息提取的精度,探讨了当前快速发展的机器学习技术在该领域中的分类实验.选用昆明市主城区作为研究区域,以Landsat8与Sentinel-1A影像为原始数据,使用GS变换法对影像进行融合,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和BP神经网络(Back Propagation Network)2种分类算法对融合前后的遥感影像进行土地利用分类信息提取,对分类结果进行分析.研究结果表明:基于Landsat8和Sentinel-1A的融合影像数据的卷积神经网络分类算法具有最好的分类效果,其总体分类精度和Kappa系数分别为85.8091%,0.8124,认为基于多源遥感影像融合的卷积神经网络分类方法是获取准确的城市土地利用分类信息的一种可行的方法,可以为高原地区城市的土地利用分类提取研究参考.     

基于精英高斯学习的改进鱼群粒子群混合算法

为提高算法在高维函数上的寻优性能,提出改进鱼群粒子群混合算法。该算法将鱼群算法全局搜索性能好与粒子群算法局部搜索性能强的优点相结合,在寻优初始阶段采用鱼群算法获得最优群体,在后期用粒子群算法实现精搜索。针对初始种群随意性大、分布不均的问题,通过均匀初始化,优化初始种群的分布; 并对算法全局搜索方向性差、效率低的问题,采用仿照蛙跳算法的分组方式对种群进行分组,同时对组内优秀个体和一般个体使用不同搜索策略,提高搜索的目的性和效率。引入改进的精英高斯学习,从而提升最终结果的精度。利用该算法对6 个标准函数寻优并与其他算法比较,结果表明,该算法的改进有效且性能优于其他算法。