新型深部调剖堵水剂研究及应用

研制了一种以聚丙烯酰胺为主剂,复合树脂作为延迟交联剂的调剖堵水剂,并在室内考察了其性能。该堵水剂具有强度高、成胶时间在较宽范围内连续可调整、配制简单及操作方便等特点。该体系聚合物使用浓度低(0.1%~0.5%),基液粘度低,易注入;能满足温度为40~80℃的低渗透油藏调剖、堵水的技术要求;成胶时间在10 h~25 d范围内可调,满足深部调剖及大剂量调驱的技术要求;成胶后凝胶强度高,能对高渗透层(段)形成有效封堵;体系基液pH值5~7,基本呈中性,对注入设备、油水井管柱几乎不形成腐蚀;配制简单、操作方便;所有化工材料均为固体,运输储存方便。截至目前,现场累计应用290井次,效果明显。     

基于小波变换的智能天线波达方向估计研究

对比两种经典的智能天线波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——延迟-相加算法、多重信号分类(Multiple SignalClassification,MUSIC)算法,提出了一种基于小波变换的智能天线波达方向估计算法(Smart Antennas Direction of Arrival Eseimation Based on Wavelet Transformer,SADOAWT),该算法利用小波变换,将来波信号变换在多尺度频域,针对不同频域采用不同算法以实现分辨率、计算复杂度的高度兼顾.计算机仿真结果表明,新算法复杂度较低,克服了延迟-相加算法分辨率低、副瓣较多的缺点,避免了MUSIC算法遇到相关信号分辨率降低的问题.     

基于CAN网络的混合动力汽车硬件在环仿真平台

建立基于多xPC-Target系统的混合动力汽车硬件分布式实时在环仿真平台.通过CAN网络将2个xPC-Target双机系统组合而成.2个xPC-Target双机系统各自运行混合动力汽车各个功能模块的仿真模型,实现数据采集、处理及计算.使用多个xPC-Target系统能够有效分担仿真硬件设备的计算量,有利于提高仿真模型复杂度,提高仿真精度.由CAN网络实现2个xPC-Target系统间的通信.对xPC-Target的性能进行了测试,对CAN通信的时延进行了测试.在所构建的仿真平台上进行的计算验证了仿真平台的可靠性.     

区间删失数据函数的均值估计

运用无偏转换思想构造了区间删失数据函数的均值估计,并在此基础上对所构造的估计量方差进行了研究.针对Ⅰ型区间删失情况和Ⅱ型区间删失情况,找到了估计量方差有限的条件.     

带转移机制且股票价格服从几何Levy过程的连续时间均值-方差投资组合选择

 研究了带转移机制且股票价格服从几何Levy过程的均值-方差投资组合选择模型。 用一个连续时间平稳马氏链表示市场所处的状态,文中主要参数,比如资产收益、Levy测度等均依赖于所处的市场状态。 分析了最优投资组合策略的存在性,用动态规划方法得到了最优投资组合策略、最优目标函数和有效前沿。     

无线传感器网络下的AODV路由协议改进策略研究

由于AODV协议采用单路径路由机制,在应用于无线传感器网络的路由传输时,主要存在节点能量消耗严重不均、路由恢复延迟和开销大的问题。为了进一步均衡节点能量,易于路由恢复,延长无线传感器网络的生命周期,提高传输效率,在AODV协议中引入了路由更新机制和多路径路由机制,同时在AODV协议路由更新时增加了对节点剩余能量的考虑。     

恶劣天气条件下车辆换车道的安全模型

考虑雾天对驾驶员能见度的影响,提出雾天驾驶反应延迟时间模型.依据车辆换车道的行车特征,提出基于连续反向圆曲线的换车道几何描述模型.结合车辆跟车行驶模型,建立恶劣气象条件影响下车辆换车道的安全模型,制定了不同天气条件和能见度范围下禁止换车道的车道流量控制标准.采用历史事故资料分析和现场实验的方式,验证了换车道时距比与事故比之间的良好关系.     

随机Dirichlet级数在L2中的收敛性

利用对称化方法,获得了独立序列在满足正则性条件下,随机Dirichlet级数在L2中收敛与a.s.收敛的等价性.将随机Dirichlet级数a.s.收敛性转化为某Dirichlet级数的收敛性,得到新的Valiron公式和Knopp-Bohr公式和收敛横坐标的简洁公式.     

立方混沌系统的多种目标控制

运用系统变量的状态反馈与参数调整的混合控制策略,对立方混沌系统实施多种目标的混沌控制.理论研究和数值仿真表明:控制方法能实现离散混沌系统的倍周期分岔控制,通过延迟和抑制分岔,确保在较宽的参数范围内达到规则行为;能稳定嵌套在混沌吸引子中的不稳定周期轨道;实现变轨控制,即通过选择合适的调整参数,将系统从一个2n周期轨道控制...     

自校正信息融合Kalman预报器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。