带剪刃长度约束的矩形件剪切下料优化算法

讨论矩形件二维下料问题,提出一种带剪刃长度约束的下料算法。这种算法将板材划分成四块,每块中排放长度和方向均相同的条带,每根条带中排放同种矩形件。运用递归技术构造四块排样方式的无约束生成算法和有约束生成算法。采用线性规划算法调用无约束生成算法生成第一部分下料方案;采用顺序启发式算法调用有约束生成算法生成第二部分下料方案。组合两部分下料方案形成最终解。数值实验结果表明下料算法有效地解决带剪刃长度约束的下料问题。     

南湾林场森林景观格局及其动态分析

将南湾林场按土地类型和优势树种组分别划分了几个类型,采用斑块分维数、景观多样性、景观优势度等指数,在景观分类的基础上,分析了1989、1999年南湾林场景观空间格局变化,揭示了该林场景观空间格局分布的基本规律.结果表明,从1989年到1999年,南湾林场有林地面积减少,物种多样性增加.在林业用地中,松类面积减少,而杉类面积增加,主要经营树种结构发生了较大变化.     

低渗透油藏矩形井网水力压裂适应性研究

水力压裂技术是低渗透油藏增产改造的主要措施。矩形井网由于注采井数比高、注水强度大等特点,可以提高油井产能和注水井注水能力,是目前油田开发的有效井网形式之一。针对低渗透油藏的地质特点,对矩形井网在低渗透油田水力压裂中的适应性进行了研究。结果表明,对低渗透油田,采用矩形井网开发能获得较好效果。研究了矩形井网在不同井距和排距条件下裂缝长度和导流能力变化对压裂井产能等开发指标的影响。研究结果表明:对于矩形井网,井距一定,压裂效果并非排距、缝长比和导流能力越大越好,而是存在一个合适的范围。     

一种用于模式识别的动态RBF神经网络算法

对径向基函数（RBF）神经网络在数据分类中的应用进行了研究．提出一种应用于模式识别的动态RBF训练算法,该算法使用区域映射误差函数并结合资源分配网络（RAN）的“新性”（novelty）条件动态调整网络的隐层节点数,从而可以更加有效地进行模式识别．二分类样本和建筑材料CaO-Al2O3-SiO2系统仿真表明,该改进算法使误差下降更快,减少了训练次数,可以获得精简的网络结构,从而使网络具有较高的泛化能力．     

竖向加筋砂土地基承载力的模型试验研究

采用模型试验结合数字照相无标点变形量测技术对竖向加筋砂土条形地基的承载力、土压力分布、加筋机理、破坏模式等方面进行了实验研究.结果表明,竖向加筋体长度与加筋体距基础中心点距离对承载力与土压力分布影响较大,竖向加筋地基的加筋机理主要有侧限和阻隔作用,破坏模式取决于竖向加筋体的位置和长度.     

单幅相位图的二维位移分离技术与图像处理

提出了利用单幅电子散斑物体变形相位图分离二维分量的方法.传统电子散斑干涉技术测量得到的是物体变形的混合相位场.当物体具有对称变形时,可通过图像处理的方法,获得二维变形的分量值.利用三点加载的简支梁进行了实验,给出了实验结果,验证了该方法的正确性,该方法保持了传统电子散斑干涉系统的简单、稳定、便于应用的优点,并进一步得到了二维场分量的信息.     

离心泵吸水室内气液两相流动试验及数值模拟

为了研究离心泵输送气液两相介质时吸水室内的流动规律,对透明模型离心泵进行了试验研究;同时基于Eulerian Eulerian非均相流模型,对离心泵内气液两相流动进行了数值模拟,采用试验验证过的数值计算模型分析了吸水室内的两相流动,揭示了吸水室内流型的变化规律,建立了流型与泵外特性之间的关系。研究结果表明：吸水室内最多可能出现8种流型,但在某一转速下,最多只会出现6种流型;气体螺旋长度随液体流量的增大而减短,随转速的增大而增长;螺旋流的出现极大地增大了吸水室内的湍流强度,降低了泵的稳定性;吸水室内流型为稳态螺旋泡状流时,泵的扬程较大,离心泵效率最高时,吸水室内流型为稳态非螺旋泡状流或脉动非螺旋泡状流。     

基于最小累积阻力模型的农牧交错带土地利用生态安全格局构建——以鄂尔多斯市准格尔旗为例

选择位于农牧交错带的鄂尔多斯市准格尔旗,基于自然地理情况、社会经济统计及多年土地覆被数据,在对研究区近30年来土地利用时空动态变化进行分析的基础上,运用GIS空间分析技术,借用最小累积阻力模型,对区域内关键土地利用类型进行分析与模拟,判断各土地单元针对关键土地利用类型的适宜度,据此构建区域土地利用生态安全格局,进而提出土地利用安全格局实施和管理的建议.研究结果对区域土地资源的持续利用具有重要的指导意义,并对最小累积阻力模型的应用进行了扩展.     

水平管内油滴分散流摩擦压降特性的实验研究

对水平放置的内径为40mm的钢管内的油水两相流进行了详细的实验研究。针对钢管内油水2相油滴分散流的流型进行了描述,从实验和理论2方面分别对含水率和混合流速等因素对油滴分散流摩擦阻力压降规律的影响进行细致分析。实验表明,含水率和混合流速是影响压降的主要因素,在不同流型下,同一因素对压降规律的影响也有所不同。     

大型数据库中的高效序列模式增量式更新算法

提出一种称为FIMS（fast incremental mining of sequential patterns)的序列模式增量式更新算法，处理因数据库的更新而引起的序列模式的维护问题。主要思想是利用原先的序列模式挖掘结果，通过建立一个投影数据库来减少对整个数据库的扫描次数和侯选序列的生成，从而提高挖掘的效率。实验结果显示在更新数据量远小于整个数据库的大小时，FIMS算法的性能优于GSP算法4－7倍。