Modelling of gear stochastic vibration considering non-white noise errors

A model to simulate the non-Gaussian non-white-noise random errors of gears is developed with the influence of rotational speed considered. The gear transmission errors is first decomposed into harmonic and random components based on the spectral analysis. Then, a second-order Markov process with time-variant parameters is used to simulate the non-Gaussian non-white-noise random component of gears. The second-order Markov process is used as a shaping filter. The input of the filter is a white Gaussian noise process, and the output is the random erros of gears. Furthermore, a new dynamic and stochastic simulation model for the rotational bivration of gear transmission system is proposed. The influences of the random errors on vibration acceleration are examined by use of the developed simulation system.     

腐蚀管线剩余强度的非线性分析

应用计算机辅助工程分析系统,对腐蚀管线的剩余强度进行了有限元分析,分析中考虑了材料非线性和几何非线性。得出了腐蚀区的应力分布及腐蚀区应力随载荷变化的历程曲线,以及腐蚀区尺寸对剩余强度的影响,并对模型的失效压力进行了预测。将预测结果与工业上使用最广泛的Ｂ３１Ｇ准则预测的结果进行了比较,证明用此方法对腐蚀管线的剩余强度进行评估是可行的,能得到比较准确的结果。     

改进非线性外源自回归网络的潮位实时预测

我国海域辽阔,海岸带面积约占全国总面积的13%,在沿海区域的交通运输及经济建设领域,都需要具备精确的潮位数据,因此实现精准快速的潮位预报具有重要的应用价值和实际意义。为了提高潮位预测精度和稳定性,提出了一种基于带外源输入的非线性自回归 (Nonlinear Auto Regressive models with Exogenous Inputs, NARX) 神经网络的实时潮位预测方法,并在其基础上做了相应改进。首先采用了模块化潮位预测(Modular tide level prediction)方法,将潮汐数据分为天文潮及非天文潮两部分,其次引入滑动时间窗(Sliding Time Window, STW)概念构建出改进的MS-NARX神经网络预测模型。利用美国比斯坎湾 (Biscayne Bay) 的实测潮汐值数据进行潮位预测的仿真试验,并与传统NARX神经网络及自适应粒子群算法优化的基本反向传播 (SAPSO-BP) 神经网络两种预测方法进行比较,结果表明在MAE、MSE及RMSE三项精度指标测算中,MS-NARX神经网络均为最小,可见其针对数据预测的精度和稳定性均优于 SAPSO-BP 神经网络和传统NARX神经网络,能够为提高船舶运营效率和保障船舶航行安全提供指导。     

基于能量守恒的半解析半数值多裂缝扩展模拟方法

为研究水平井在进行水力压裂时的裂缝扩展机理,将无量纲近似解与能量守恒相结合,建立一种半解析半数值的多裂缝扩展模拟新方法,并开发高精度和高效率的裂缝扩展程序C5Frac。使用该方法分别针对单裂缝和多裂缝扩展进行模拟,并使用隐式水平集算法(implicit level set algorithm,ILSA II)进行对比验证。结果表明:单裂缝扩展时,C5Frac计算得到的裂缝半径、缝口宽度和进液效率与参考解的误差均在1%以内;多裂缝扩展时,C5Frac计算得到的裂缝半径、缝口宽度和缝内流量与ILSA II非常接近,裂缝总面积与ILSA II的误差保持在5%以内,且运算效率得到明显提高。该模拟方法可以在保证结果准确性的同时大大减少计算时间,可为多裂缝扩展数值模拟研究提供新思路。     

对新形势下审计理论的再思考

对当今审计界存在的现象和问题进行分析,提出新形势下审计理论创新的必要性及创新方法.     

随机故障下单机鲁棒调度算法的遗传编程方法

研究了随机故障环境下具有预测能力的单机鲁棒调度方法.通过插入空闲时段的方法吸收随机故障的扰动,进而对带空闲时段的鲁棒调度启发式,采用基于双子树结构编码的遗传编程体系加以学习.实验表明 所进化的启发式算法的拖期性能明显优于现有启发式,并通过适量插入空闲时段保持了较好的预测性能.这些算法由自适应的组合排序规则和空闲时段计算程序有机构成,并可较好地移植到其他不确定环境中.因此,所提出的遗传编程方法是不确定调度环境下相当有效的机器学习方法.     

基于粒子群优化算法的绳驱动连续体机器人轨迹规划

为提高绳驱动连续体机器人运动的平滑性和稳定性,在关节空间和笛卡尔空间研究了基于样条函数和粒子群算法的轨迹规划问题。首先,采用双参数局部指数积公式建立连续体机器人的运动学模型;其次,根据牛顿-拉夫森迭代方法进行逆运动学求解;最后,基于自适应惯性权重的粒子群时间最优化算法结合五次B样条函数,分别实现了连续体机器人在关节空间和笛卡尔空间的轨迹规划。仿真结果表明：在相同的条件下,两种方法均可得到连续体机器人末端的连续轨迹,速度均小于10 mm/s,加速度均小于20 mm/s²;基于关节空间规划出的关节位移、速度、加速度曲线更为平滑,关节空间规划用时9.219 3 s,笛卡尔空间规划用时10.604 6 s。基于粒子群优化算法的绳驱动连续体机器人轨迹规划研究,提高了连续体机器人的运动性能,可为绳驱动连续体机器人的位姿规划提供参考。     

有效应力对不同阶煤渗透率影响的差异性分析

 通过不同阶煤储层渗透率应力敏感性实验,对比分析了有效应力对不同阶煤渗透率影响的差异。结果显示,在相同有效应力变化范围内,低阶煤渗透率下降幅度大于中、高阶煤;低、高阶煤渗透率变化较中阶煤更符合指数函数变化规律;低有效应力阶段,低阶煤渗透率损害系数、应力敏感系数大于中、高阶煤;相同有效应力下,低阶煤割理压缩系数大于中、高阶煤;不同煤阶割理压缩系数随有效应力增加呈现下降趋势,不应将其视为常数。应力敏感性评价参数拟合结果显示,中、低阶煤渗透率损害系数、割理压缩系数符合指数函数变化规律,高阶煤渗透损害系数、割理压缩系数符合线性函数变化规律;不同阶煤渗透率应力敏感系数均符合指数变化规律。     

川西地区中二叠统-下三叠统碳酸盐岩碳氧同位素特征

 针对川西地区中二叠统-下三叠统碳酸盐岩,通过分析3 个剖面的碳氧同位素数据,计算Z 值及古温度,并结合沉积相、古生物等,对该区域碳酸盐岩碳氧同位素演化特征及古环境进行了系统研究。结果表明,川西地区中二叠统-下三叠统碳酸盐岩的δ¹³C 值为-3.90‰~2.80‰,主要值域为-2.80‰~2.80‰,均值为-0.04‰;δ¹⁸O 值为-9.70‰~-1.80‰,主要值域为-8‰~-4‰,均值为-6.60‰。研究区古环境基本处于海相环境,东北边缘水体相对较深,西南边缘水体相对较浅,海水温度为8.8~68.4℃,主要值域为16~33℃,属于温暖或炎热的亚热带气候,经历了栖霞期-茅口期、吴家坪期-长兴期、飞仙关期-嘉陵江期3 次大的海平面变化旋回,且其间各有若干次次级旋回。     

干热岩钻探关键技术及进展

 干热岩资源是一种储量巨大的可再生清洁能源,开采干热岩资源的方法是钻开储层、建立增强型地热系统(EGS)。干热岩地层通常为火成岩,研磨性强、可钻性差,温度高于200℃,对钻探工艺、设备、材料要求极高。本文在分析干热岩高温钻探特点和难点的基础上,介绍了高温钻井液、井下钻具、高温井控、火山岩压裂、分布式测温等关键技术及其进展,提出了中国干热岩高温钻探技术研究的重点和方向。