碳基烧蚀材料高温氧化反应机理的分子动力学研究

本文采用基于紧束缚密度泛函理论的分子动力学,研究高温下碳基烧蚀材料三种模型(无缺陷、原子缺陷以及孔洞缺陷)的氧化反应机制．研究发现高温下的反应产物主要是CO和CO₂.CO的产生过程主要源于环氧基团中C-C键的裂解,而CO₂的形成则较为复杂,主要源于小分子团簇(C₂O₂、C₃O₁、C₄O₁)的裂解．C-C键裂解是石墨氧化反应的主要途径,C-O键形成是CO和CO₂生成速率的控制因素．此外,体系的温度、缺陷以及孔洞对石墨的氧化反应机制有重要的影响．通过分析氧化反应速率,计算得到三种模型氧化反应的活化能分别为7.56、2.4和1.6kcal/mol．缺陷越明显活化能越低,则氧化反应速率较高,无缺陷的模型由于活化能最高,其氧化反应速率最低．     

土茯苓种苗质量分级标准研究

探究土茯苓(Smilax glabra)种苗质量分级标准,为土茯苓人工种植规范化发展奠定基础。本研究随机选取50株土茯苓种苗进行调查,首先应用相关分析确定苗木分级指标,然后通过逐步聚类分析法修正分级,最终计算出土茯苓种苗的苗木分级标准。结果表明,根数和球茎数为土茯苓种苗的质量分级指标。土茯苓种苗分级标准为Ⅰ级种苗：根数≥37.4,球茎数≥6.8;Ⅱ级种苗：28.3≤根数<37.4,4.2≤球茎数<6.8;Ⅲ级种苗：根数<28.3或球茎数<4.2。所抽取的土茯苓样苗中,Ⅰ、Ⅱ级种苗(合格苗)分别占34%和20%,Ⅲ级种苗(不合格苗)占46%。本研究通过逐步聚类分析法制定的土茯苓种苗质量分级标准结果可靠,说明此方法可行,能为土茯苓人工种植繁育研究以及生产优质的土茯苓种苗提供理论资料。     

抗深度取证的多粒度融合图像修复网络

数字图像的真伪判别是图像安全领域中的基础问题,因数字媒体极易被攻击篡改,针对图像的取证技术得到了广泛的研究.另一方面,对图像篡改反取证技术的研究,不仅追求更逼真的图像篡改操作,也从相反的方向促进了取证技术的发展.图像修复作为基础的图像篡改操作,一直是国内外学者的研究热点.针对被修复篡改后的图像会被深度取证网络取证的问题,提出了一种抗深度取证的多粒度融合图像修复(multi-granularity fusion-based image inpainting network resistant to deep forensics,MGFR)网络.MGFR网络包括编解码器、多粒度生成模块以及多粒度注意力模块.首先,输入的破损图像被编码器编码成深度特征,深度特征通过多粒度生成模块生成3个不同粒度中间特征;然后,采用多粒度注意力模块来计算不同粒度中间特征之间的相关性并将其融合;最后,融合特征通过解码器生成输出结果.另外,所提出的MGFR网络被重建损失、模式噪声损失、深度取证损失以及对抗损失联合监督.研究结果显示,所提出的MGFR网络在拥有较好的修复性能的同时能成功规避深度取证网络的取证.     

鄂尔多斯盆地长7储层致密油水平井CO2补充能量与吞吐参数优化

长7储层是鄂尔多斯盆地主要的致密区块,近一半的致密油分布其中。针对长7储层开采渗透率低、开采难度大、依靠弹性开采产能较低、能量衰竭较快等问题,通过数值模拟的方法,构建水平井分段压裂数值模拟模型,首先对比不同吞吐方式对油田产能的影响,优选出CO₂吞吐为首选的补充能量方式。其次对井网形式、井网参数及吞吐参数进行优化研究。最终优选出合适的吞吐方案,达到提高生产效率的目的。结果表明,该储层的最优注采吞吐参数为：周期注入量为2 673 t、注入压力为21 MPa、注入速度为90 t/d、焖井时间为10 d。研究对鄂尔多斯盆地长7储层提高采收率具有一定的参考意义。     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

基于传动链仿真的发电机智能反演优化设计

提出了一种针对运行在传动链系统中的发电机智能反演优化设计方法,并以一台运行在传动链系统中的15 kW永磁同步发电机为研究对象,针对其运行效率对发电机的设计参数进行优化.首先,在充分考虑变流器侧对整个传动链系统的影响下,建立了面向传动链系统的协同仿真建模平台,验证了传动链的电磁设计参数与协同仿真计算平台的正确性;其次,通过方差分析从发电机的8个设计参数中选定6个敏感参数,并在选定优化变量后提出了一种基于遗传算法优化的拉丁超立方抽样方案,该抽样方案可以兼顾样本空间均匀分布与各变量维度投影的均匀性;然后,通过基于高斯随机过程的智能反演优化设计模型结合基于范围选择的多目标优化算法,获得发电机的效率与最大额定输出转矩的Pareto前沿,并针对优化后的齿槽参数进行绕组设计,结果显示优化后的效率为96.2%,对比其原始设计方案,发电机电磁损耗降低了16.8%,效率提高了0.6%; 最后,通过实验验证了仿真平台的准确性,进一步说明了样本数据与优化设计的有效性.所提设计方法可针对不同规格的大型传动链系统展开优化设计,其优化方法具有一定的普适性,可用于我国海上大型传动链系统的一体化精确仿真计算与流程化优化设计.     

关于3维Navier－Stokes方程解的整体正则性研究

本文对３维Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程解的整体正则性进行了研究,得到了解在一些更弱的范数意义下的“小初值”正则性结果。     

零维液态金属快速凝固过程的热力学和动力学

分析了零维液态金属快速凝固过程中的热流规律,计算了零维数滴在真空条件下的冷却速度,并建立了零维液滴单晶形核的过冷度方程,结果表明,零维液滴的凝固过程由形核前所达到的过冷和系统向环境 散热共同控制,零维液滴在真空条件下的冷却速度在１０＾５～１０＾８Ｋ／ｓ之间。     

层状岩体垒积序列差异性SCW-R/S分形模型

依据已有的一些力学分析结果、模型模拟结果和地质体中构造变形破坏的特征,指出层状岩体垒积序列差异性是控制地质体在法向上构造变形破坏的内因.并建立了定量描述它的SCW-R/S分形模型,使得不同地质体的差异性具有定量可比性;同时初步推测了它与构造变形间的表观关系.     

基于Access公路工程机械数据库开发

介绍了Ｗｉｎｄｏｗｓ９５／ＮＴ下的数据库管理与开发平台Ａｃｃｅｓｓ的特点,论述了如何利用ＯＬＥ等手段来提高工程数据库的开发效率与质量,并结合公路工程机械数据库的开发实例,完成了各类别公路机械数据库建立、事务关系处理、实时检测数据分析处理、网络管理等工作．