数值试井与不稳定试井结合计算物性参数

通过对数值试井的地层压力与不稳定试井结合的数学模型使用径向网格求解,介绍了一种新的应用方法。利用数值试井和不稳定试井各自的优点进行优化,该方法可以利用数值试井获得地层压力随时间的变化,同时利用压力变化获得单井控制储量,利用不稳定试井的优点是可以获得单井的物性参数,并且应用该方法对塔里木克拉2气田进行了分析。     

一类二阶奇异边值问题单调递减正解的存在性

研究一类二阶奇异常微分方程在有界区间[0,T]以及正半轴[0,+∞)上的单调递减正解的存在性.应用打靶法并结合已有的相关结论来更好地分析奇异微分方程解的性质,并得到单调递减正解存在的一系列充分条件.考虑奇异常微分方程的非线性项不一定满足有界性和可微性的情形,并且不需要非线性项在无穷远处满足任何增长条件,从而在一定程度上改进并推广了已有结果.     

基于递推K—均值聚类算法的RBF神经网络及其在系统辨识的应用

提出了一种基于ｋ－均值聚类算法的ＲＢＦ神经网络递推快速学习算法，并用此对动态非线性过程进行辨识。仿真结果表明了本文方法的可行性。     

滚动轴承的径向游隙及其选择

从理论上分析了滚动轴承径向游隙的重要影响因素。为提高轴承的使用寿命，降低噪声以及减少振动，应将其径向游隙控制在最佳范围     

带式输送机托辊径向跳动超差的原因分析及改进措施

高速皮带机托辊的径向跳高过大，皮带机高速旋转就会使皮带产生振动，造成皮带机的滚筒、托辊、驱动装置及机架等部件抗疲劳强度减少，各部件容易产生疲劳破坏，特别是托辊的使用寿命会大大减少，而且会直接影响皮带机整机的性能，因此制造过程控制托辊的径跳就显得非常重要。本文对带式输送机托辊径向跳动超差的原因进行了分析，提出了改进措施。     

一种基于新型RBF网络的侦察测向系统

针对雷达侦察系统的到达角(AOA)测量问题,提出了一种新型的基于两级径向基函数(RBF)网络的侦察测向系统。根据RBF网络的特点,本文采用了一种基于免疫算法的混合方法确定RBF网络测向系统的参数。该方法利用免疫算法的全局搜索能力优化RBF网络隐层的结构和参数,并采用最小二乘算法计算RBF网络线性输出层的权值。计算机仿真表明,基于这种RBF网络的测向系统达到了很高的精度。     

基于RBF神经网络的电力系统自适应励磁控制器的设计

采用后推设计算法设计了SISO严格反馈系统的RBF神经网络自适应控制器。权值的调整算法基于所选择的积分型的Lyapunov函数 ,能保证整个闭环系统是最终一致有界的。把所设计的控制方案用于电力系统的励磁控制中。仿真结果表明 ,所设计的控制器具有良好的跟踪性能和鲁棒性     

基于RBF神经网络算法的连拱隧道围岩变形预测方法研究

利用径向基函数前馈式神经网络的特性，构建了连拱隧洞围岩变形的预测模型，并利用Matlab工具对模型进行求解。最后的工程实例对文章的方法进行了检验，其结果表明，此方法具有求解速度快，结果更为优化、预测效果更好等优点。     

新型径向柱塞变量泵恒功率控制机构的方案比较与分析

本文详细比较了国内外出现的四种恒功率控制方案 ,给出了系统原理图 ,作了特性比较说明 ,并就工程实用性角度出发设计了一套位移 力矩反馈式恒功率控制机构。给出了其调节特性曲线 ,并就它的设计参数及思路给了概略介绍     

基于径向基函数神经网络的燃料电池温度非线性建模与预测

针对现有的熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）模型过于复杂的弊端，本文应用RBF神经网络辨识方法建立了MCFC的温度非线性模型。简要分析了MCFC电堆的温度特性，讨论了应用RBF神经网络进行多输入／多输出非线性系统建模的主要问题，并详细给出了其辨识结构，算法和模型训练方案，应用仿真对建模的有效性和建模精度进行了检验，并与BP神经网络辨识的效果进行了对比，仿真结果证明RBF神经网络远比BP神经网络收敛得快，应用RBF神经网络辨识方法对MCFC电堆建模是可行的，它避免了用复杂的微分方程组来描述MCFC，通过神经网络可快速地得到其输入同特性，它为MCFC温度的在线预测和在线控制奠定了基础。