多层砾石充填完井压力评价

针对多层砾石充填完井的渗流特点,将每个产层在径向方向上分成3个区域,即砾石充填区、射孔区、地层径向流区,每个区域有各自的渗流方程,对n层油藏将有3n个渗流方程,对砾石充填区采用边界元,对射孔区采用有限元,对地层径向流区采用半解析半数值解,最终得到各区域的压力损失及表皮系数,以及井底压力及分层产量与时间的变化关系.     

轴向源与径向源电磁波测井曲线的分析

采用水平多层介质测井模型,通过计算机模拟,给出了居中型磁偶极子源电磁波测井仪器的幅度比和相位差理论测井曲线．分析了不同测量条件下轴向源与径向源的电磁波理论测井曲线特性．并结合电参数视值的资料解释方法,探讨了提高测井仪器纵向分辨率的可能途径,为测井仪器的研制及测井资料的解释提供文论依据．     

复合曲梁中剪应力和径向应力的显式解

在复合曲梁正应力公式的基础上,进一步导出了其剪应力和径向应力的计算公式,从而使复合曲梁的应力问题全部得到解决．作为特例,也可以从上述公式得到该梁在具有纵向对称面,且载荷作用在该平面内时的相应公式．最后给出了计算实例．     

Gelfand方程的正解

对于一类半线性、抛物初边值问题,考察它在RN中一个球区域上的,正的、径向对称解.可以证明,在满足一定条件下,对于r=|x|有,ur (r, t)≤0,并且存在一个时刻t0,使得解u (r, t)对于所有的r>0,t≥t0有上界.另存在一个时刻t',使得u (r, t')有下界.     

基于径向基神经网络的商业银行风险预警系统研究

探讨了径向基神经网络（RBF）在商业银行风险预警系统中的应用.根据商业银行风险预警系统的特点选择12个指标,构建了风险预警系统的RBF模型,基于该模型进行了示范性仿真实验,结果验证了该方法的有效性.     

基于遗传算法和神经网络的色谱重叠峰解析

提出了一个新的色谱重叠峰解析方法———基于遗传算法(GA)和EMG模型的径向基函数神经网络(EMG-RBFNN)的色谱重叠峰解析。为了使EMG-RBFNN具有结构重组能力,用于色谱重叠峰解析的EMG-RBFNN采用了遗传算法。遗传算法具有鲁棒性和全局优化能力,若种群过小,则陷于局部极值点的概率将增高,而EMG模型是一个低效模型,选用过大的种群,必然使解析过程加长。为了提高算法效率,文中提出先用高效色谱峰近似模型———标准高斯模型进行繁衍,而后再用EMG模型的快速算法。     

基于神经网络的ATM网络ABR业务流量控制

提出了异步转移模式ATM网络可用位速率ABR业务一种基于神经网络的流量控制方法。采用基于径向基神经网络的流量控制算法可以实现在线学习,自适应根据流量大小的变化和网络的拥塞状况调整神经网络的模型参数。仿真结果表明与传统的静态反馈方法相比,文中所用的算法可有效地提高信道的利用率和降低信元丢失率。     

基于RBF网络的漏磁检测缺陷定量分析方法

为了正确评估油气管道的使用寿命和安全状况,需根据漏磁检测信号特征对缺陷进行准确的定量分析。提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络、用于定量分析油气管道缺陷的迭代方法,给出了具体的算法步骤,并采用自适应学习机制来训练网络,既加快了该算法的收敛速度,又避免了陷入局部最小值问题。仿真结果表明:该方法不仅训练速度明显快于普通反向传播(BP)网络,而且最大量化误差仅为0.26%。该方法有助于提高漏磁检测的准确度,可为油气管道的安全评估提供可靠的依据。     

液体粘度对三相流化床局部相含率径向分布的影响

应用开发的微电导探针测试技术,以粒径分别为0．48mm、0．80mm、12．5mm的玻璃珠和1．45mm的苯乙烯树脂为固相,空气为气相,水和0．05％（wt％）、0．20％（wt％）的羧甲基纤维素钠（SCMC）为液相,对三相流化床的各相局部相含率进行了同时测定。在不同液体粘度下,局部固含率在r／R=0．75-0．85范围内有一个极大值;局部气合率呈现出塔中心处最大,塔壁处最小的分布规律。表明液体粘度对局部相含率径向分布均有不同程度的影响。     

基于径向基函数神经网络模型的车门结构多目标优化

建立了某轿车车门的有限元模型,利用灵敏度分析筛选出对模态和刚度性能比较敏感的关键钣件厚度作为设计变量,采用拉丁超立方试验设计进行样本设计,使用径向基函数(RBF)神经网络模型拟合车门质量、垂向刚度、侧向刚度及一阶模态频率响应的近似模型.以车门质量最小和侧向刚度最大为目标,以车门垂向刚度和一阶模态频率为约束,应用多目标遗...