基于垂直管道内重油-水两相流动型态的持水率和压降预测模型

针对重油井筒举升流动规律认识不清的问题,本文采用高黏（584.24 cp,1.889 g/cm3）重油作为研究对象,研究重油-水在上升管中的流动特性,得到了五种重油-水两相流动型态。结果表明与轻油-水流动不同,重油-水流动过程中未发生相转化,该现象与表面能方程的预测结果相似。通过持水率测量得到重油-水两相的滑移效应随油水混合流速降低或持水率增加而变得更加明显,基于漂移流模型和动量守恒方程推导得到五种流态下重油-水两相流的持水率预测模型,相对误差率在20%以内。总压降梯度在低持水率时以重力压力梯度为主,高混合流速和高持水率时以摩擦压力梯度为主。采用基于Bannwart模型建立的重油-水中心环状流压降预测模型,误差率在30%以内,为进一步提高重油井筒举升流动参数的预测精度提供了理论基础。     

具有毛细出口的竖直玻璃管中的颗粒物质卸料过程

在一个下端具有毛细出口, 顶端为开口的竖直玻璃管中, 当颗粒堆积高度远高于某个阀值时, 颗粒出口流量呈现相当大的波动, 并且管中瓶颈以上的整体颗粒流动为走走停停波; 而当堆积高度降低到接近这个阀值时, 经过一个过渡阶段, 颗粒出口流量逐渐变缓和, 并且管中的颗粒流动也变平稳. 测量了颗粒上表面的下滑速度变化, 并且提出一个考虑颗粒压实和间隙流体效应的理论来解释这种走走停停波的出现和消失过程.     

AD976的工作原理及其在线阵CCD系统中的应用

分析了高分辨率 16位A D转换器AD976的特性、工作原理 .应用AD976设计一套适合线阵CCD的高速数据采集系统 .根据线阵CCD的输出特点 ,设定AD976工作于R C控制转换模式 ,对CCD输出的模拟电荷信号进行同步采样 ,以提高光谱分析仪的分辩率 .应用表明 :系统有较高的测量精度 ,特别适用于瞬态过程的光谱分析 .     

基于双通道脉冲耦合神经网络的应用研究

通过对双通道脉冲神经网络模型的改进,提出了一种邻域SEML激励的自适应双通道脉冲耦合神经网络医学图像融合的新方法。即通过提高模型的性能和脉冲神经网络进行自动化图像处理的能力。首先介绍了双通道脉冲耦合神经网络模型及其原理,然后阐述了基于这一模型的一种新融合算法,最后对本文融合算法以及各传统融合算法得到的实验仿真结果进行了分析。     

新形势下建筑安全监督的要点分析

我国近些年以来,城市的发展以及经济建设的显著提高,加快了城市建设的脚步,与此同时,建筑行业也有了突飞猛进的扩大,从结构上以及技术含量上都呈现出了多样化和复杂化,有了一定的提高。然而在建筑施工当中也会存在很多的不安全隐患,增加了安全事故的发生,为此,如何提高安全管理,并且加强建筑管理体系,降低事故的发生率,确保安全生产,已经成为管理人员最关心的问题。     

一种改进的路面裂缝图像分割方法

针对公路裂缝检测中的图像分割问题,运用机器学习领域的方法,以裂缝图像为研究对象,在深入分析经典K-Means聚类算法以及高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）之后,提出一个利用全局K-Means和高斯混合模型来对公路裂缝图像进行分割的方法。该方法在全局K-Means聚类算法的基础上,采用改进策略,同时,将传统GMM的每一个概率分布,进一步再细分成单个的概率成分,在辅助变量计算过程中,采用EM算法。仿真图像和实际裂缝图像实验结果显示,本研究得到了比使用传统K-Means算法和普通GMM的分割方法精度更高、稳定性更好的分割结果。     

在约束条件下考虑红利提前退休的最优投资组合

分别研究了在退休期限和借贷约束条件下提前退休的最优投资组合问题,其中考虑风险资产派发红利的情形;退休期限和借贷约束条件会使代理人相应地改变投资策略;运用了随机控制等方法,得到了代理人在约束条件下最优消费投资组合策略显示解.     

酸雨对Cu在长三角地区4种典型土壤中的解吸影响

主要研究在不同环境条件下,长江三角洲地区不同母质发育土壤中铜解吸规律.试验采用具有代表性的长江三角洲地区4种母质发育而成的土壤,加入外源铜培育污染土样,以不同pH酸雨为解吸液对污染土样进行解吸.结果表明:随着酸雨的加入,已污染土壤中Cu的解吸量增加;在酸雨pH相同时,酸雨对Cu的解吸量与污染土样中Cu含量呈正变关系;在已污染土壤中Cu含量相同时,Cu的解吸量随着酸雨pH的下降而增加.比较不同母质发育而成的土壤,在pH=3.0、4.0、5.6时,已污染土壤中Cu的解吸量由强到弱的顺序为:沟沟堆积母质、湖相沉积物母质、河相沉积物母质,海相沉积物母质.在pH=2.0时,河相沉积物母质、海相沉积物母质Cu的解吸量增加迅速.     

一种基于有色网的行动推理表示模型

针对行动推理中的异步并发、真并发和冲突难以被表示的问题,利用有色网具有严格的数学模型、易于形式化地描述系统异步、并发等特征的优点,提出一种基于有色网表示行动推理的形式化模型—CPNRAA网.运用其对状态、动作以及复合动作进行了形式化的描述,通过构造动作及复合动作的CPNRAA网并加入一个用于保存动作序列的库所,得出一个可以生成动作序列的CPNRAA网系统,并提出了该网系统动作序列的生成方法.对办公室环境下送咖啡实例的CPNRAA网系统进行了建模和仿真,自动生成的动作序列验证了CPNRAA网表示行动推理的可行性和有效性.     

摄像机标定角点点阵的多尺度检测和亚像素定位

为改进角点检测算子的检测性能,提出一种最佳尺度估计的方法.该方法结合X角点检测算子和递推方法,可以明显提高棋盘格角点阵列检测的精度和鲁棒性.通过实验验证了该方法的有效性,为基于多幅图像的摄像机定标过程自动化创造了条件,以便于极端环境下的机器视觉应用.