分布式模糊聚类微动法铁路路基岩溶地球物理探测： 以皖赣铁路宁国改线工程为例

微动勘探法可探查铁路路基地下岩溶、裂隙通道等不良地质体的发育位置,针对反演成果中土、岩体分界面模糊不清,异常位置及边界不准确等问题,采用分布式模糊聚类算法分析反演数据。系统回顾了微动勘探法和分布式模糊聚类算法基本原理,以皖赣铁路宁国改线某区间既有铁路路基岩溶勘察为例,开展分布式模糊聚类微动勘探进行地层分层、溶洞自动划分。将分布式模糊聚类法分析前后的反演数据同时与钻探揭露结果对比发现,分布式模糊聚类算法可对分界面、异常区域进行自动有效划定,可更加准确地识别地质异常体。说明该方法可较大程度提高微动反演数据的准确率,为铁路路基工程的设计和施工提供参考。     

火场中可燃液体的SPME-GC/MS分析

目的：对火场中可燃液体残留物进行检验。方法：以固相微萃取提取三种促燃剂（汽油,煤油和柴油）检材,利用气相色谱-质谱仪分析。结果：优化了固相微萃取的条件,确定了SPME—GC／MS对火场中可燃液体的分析方法。结论：此方法适于当前国内火场的分析,为相关领域的深入研究提供了可借鉴的基础性工作。     

基于拉伸处理的宽带宽角波束形成技术

为了抑制宽带干扰信号,提出了一种宽带大扫描角接收波束形成新方法.该方法对接收线性调频信号做拉伸处理和窄带滤波,然后把宽带相位补偿权和窄带权相结合形成最优权.最优权在目标方向形成主瓣的同时在干扰方向形成宽、深的凹口,从而提高了输出信干比.经拉伸处理和窄带滤波的目标信号带宽大大降低,数据采样率也大大降低,因此计算量减小,利于工程实现.仿真结果表明,该算法可有效抑制宽带干扰信号,并具有较好的稳健性.     

大庆油田聚合物、三元影响固井质量室内实验及分析

通过聚合物、三元侵入钻井液和侵入水泥浆室内实验以及聚合物、三元养护水泥石室内实验,对比所得数据,分析聚合物、三元对固井质量的影响,为三次采取区块的钻井完井工艺设计提供依据,有助于提高这类地区的固井质量。     

飞来峡水库入库洪水计算模型探讨

在分析北江流域暴雨洪水特性的基础上,针对飞来峡水库流域洪水的特点和复杂性,采用水文学和水力学相结合的方法,构建了飞来峡水库入库洪水计算的耦合模型,整个模型由区间洪水计算的流域水文模型和河网水力学数学模型组成,模型的计算结果表明,洪水模拟与实测过程拟合较好,精度较高.其成果可作为飞来峡水库入库洪水分析和水库动库调洪计算的基础,为水库防洪调度的设计提供依据.在流域洪水模拟的过程中,采用了移用邻近参证流域资料进行水文参数率定和降雨径流模拟,取得了满意的结果,对无资料区间的洪水计算进行了有益的尝试.     

锯齿化进气道口面电磁散射影响分析

为研究锯齿化对电磁散射的影响,以两种飞翼布局为基础,建立了直线型、锯齿化进气道口面飞行器模型;采用物理光学法,数值计算了各模型在不同状态下RCS曲线,研究了锯齿化的散射分布影响及RCS减缩值的俯仰角、频率响应特性。结果表明：锯齿化进气道口面可有效降低头向、后向散射波峰,并影响其他角域波峰分布情况;俯仰角增大时,锯齿化RCS减缩值呈震荡递减趋势,不同布局不同角域上表现各异,幅值影响为10~30 dB;频率增加时,锯齿化RCS减缩值呈震荡变化,幅值影响为5~25 dB之间;锯齿化对不同布局的电磁散射影响不同,其中布局A头向30°角域的隐身性能提高最为明显,减缩值为20~30 dB。     

基于有限元法异型坯动态二冷控制模型开发与应用

建立了异型坯连铸凝固传热数学模型,并利用有限元法进行离散求解.在此基础上开发了异型坯连铸动态二冷控制模型,模型以5s为周期动态计算整个铸坯实时温度场,并采用有效拉速和表面目标温度法对二冷水量进行设定和优化.用可视化编程工具Visual C++6.0编制了异型坯连铸动态二冷控制系统.在相同工况情况下,动态二冷控制系统仿真结果与大型商业软件Marc计算结果一致,可用于在线控制或异型坯连铸二冷工艺离线设计优化.     

基于Matlab的GA-BPNN遥感图像分类

在高原山地等地类复杂地区,传统遥感分类方法和标准BP神经网络分类方法存在一定的局限性,提出了基于Matlab的遗传算法优化的BP人工神经网络遥感图像分类方法。以Matlab神经网络和遗传算法工具箱为平台,在对数据源进行主成分分析特征选择的基础上,用量化共轭梯度法改进标准BP算法,采用GA优化BP网络的隐层神经元数目和初始权重,并以香格里拉县ETM+遥感图像为例,在DEM地形数据辅助下,训练网络使其收敛,仿真输出。结果表明,该方法分类总精度为84.52%,Kappa系数为0.8317,比最大似然法分类精度提高了9.08个百分点,验证了GA优化的BP网络遥感图像分类的可行性和有效性。     

矩限制下次序统计量均值的界

设X_1 X_2…,X_n为随机变量,它们的次序统计量为X_(14)A≤X_(26a)≤…≤X_(n.n),记E(X_(itn))=μ_(iln),当X_1…,X_n有共同的均值μ,方差σ~2时,〔1〕中得出了其次序统计量均值的界,本文在E(X_i)=μ,E|X_i|p=c<∞(p>1)时,得出了相应的结果。特别,如对任p>1.E|X_i|p=c(p)≤k<∞,i=1,2,…时,我们得出     

M-Z型序列的最大值不等式和大偏差定理

设{Xn,n≥1}为p阶M-Z型序列,Sn(a)=∑i=a+1 a+n Xi,n≥1,a≥0且Xi∈Lp,i≥1.讨论了M-Z型序列的最大值不等式和大偏差定理,得到了p≥2情形下的估计μ(|Sn(a)|>n)≤cn-p/2以及p∈(1,2]情形下的估计μ(|Sn(a)|>n)≤cn1-p.最后给出了M-Z型序列部分和的最大值序列m ax1≤k≤nSk(a)和混合序列部分和Sn(a)的大偏差定理.