区间删失数据下基于OLLGG分布的多参数回归模型的参数估计

该文基于Ⅱ型区间删失数据,在OLLGG分布下提出多参数回归模型,通过线性回归刻画分布参数与协变量之间的关系,并通过极大似然方法给出了模型的参数估计,数值模拟验证了模型参数的估计有良好的性质,将提出的模型应用到血友病患者HIV感染的数据中,发现提出的模型对数据有灵活的拟合效果.     

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。     

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。     

不同热管工质对热管冷却反应堆堆芯物理参数的影响与分析

热管冷却反应堆采用非能动传热技术,热响应速度快,可避免堆芯单点失效,具有功率密度大、寿命长、环境适应性强、工作性能稳定等特点,是目前空间核反应堆研究的热点。本文基于清华大学开发的反应堆蒙特卡洛中子输运程序RMC (Reactor Monte Carlo code),以美国爱荷华国家实验室(Idaho National Laboratory, INL)设计的热管冷却反应堆INL Design A为研究对象,选取3种热管工质开展热管冷却反应堆堆芯物理计算。计算结果表明：锂热管工质不仅拥有很好的热物性参数,并且使用锂热管工质的热管冷却反应堆缓发中子有效份额最大、中子能谱较硬、燃耗反应性损失最小、增殖性能最佳,有利于热管冷却反应堆堆芯小型化与长寿命。因此,推荐锂为热管冷却反应堆的热管工质。     

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。     

地面突风对通航飞行器的影响及数值模拟研究

突风一直以来都是危及飞行安全的重要气象要素之一,造成国民经济和人民生命财产的损失。利用常规观测资料、ADWR-X多普勒气象雷达资料和ERA5逐小时再分析资料,对四川盆地西部一次爆发性大风过程中风场的精细化特征、成因及对飞行的影响进行诊断和模拟研究,结果表明：此次大风过程风速增长快,爆发性强。地面风速自午后开始出现4次波动,且每一次波动期间风速峰值呈增加趋势,时间呈缩短趋势。由于第4次波动风速呈爆发性增加,最大瞬时风达到了16.1 m/s,地面风速脉动值超过5 m/s,致使跑道区域内流场的不稳定性增加,起降跑道侧风值超过了中小型飞行器的起降标准。高空动量下传对本次大风过程中风速的爆发性增加起主导作用。中层强偏南气流与低层偏北急流配和,中层辐合以及低层辐散下沉的垂直结构使得低层下沉气流异常强劲,将900～850 hPa的大风核快速向地面传导。通过天气研究与预报(weather research and forecasting, WRF)模式四重嵌套对本次过程进行模拟,表明WRF对盆地西部冷空气补充南下引起的在风速演变趋势、风速最大值和大风影响时段的风向有较好的模拟能力,对飞行起飞和着陆有一...     

基于生成对抗网络的渐进式夜视图像彩色化算法

受限于夜景光照不足等影响,夜视成像中的部分内容极易缺失或模糊,导致这部分的彩色化效果不佳.为此,本文提出了一种基于生成对抗网络的夜视图像彩色化算法, 通过对纹理细节的修复来提升图像模糊区域的彩色化效果.首先,在模糊区域修复中,利用下采样操作减少模糊图像块的比例,并用梯度调节预测器对模糊图像块周围的像素值进行预测,以此来不断增强和修复模糊的纹理细节.其次,在彩色化过程中,依托于生成的超分辨率图像和已有的先进对抗网络着色模型,通过最小化亮度和纹理等失真,来生成较为清晰的彩色图像.实验结果表明,经过模糊区域恢复和增强之后,灰度图像的PSNR平均提升0.33 dB.相比之前的夜视图像彩色化方法,本文方法可以赋予灰度夜视图像更丰富、自然的色调,更清楚地表达图像的细节,从而提高目标探测和识别效率.     

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.     

P_2O_5对煤矸石水泥性能的影响

借助ＸＲＤ、ＳＥＭ、ＤＴＡ、化学分析、物理检验等测试手段．研究Ｐ２Ｏ５对煤矸石水泥熟料的煅烧性能、物理性能和水化性能的影响,结果表明：Ｐ２Ｏ５对上述性能均有一定的影响;Ｐ２Ｏ５是一种适用于该类水泥熟料煅烧的有效矿化剂,其效果优于氟、硫及其复合的矿化剂．但Ｐ２Ｏ５与其它元素复合时。效果并不理想。     

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。