陇东X平台页岩油水平井减摩降阻配套技术研究与应用

为降低陇东大偏移距页岩油长水平段钻井中管柱摩阻,提高钻井时效,在前期井眼轨道优化设计、钻井液体系优化的基础上,强化了基于轨道优化的钻具组合优选、钻柱扭摆滑动钻进,应用自研的钻井液信息技术智能分析系统实现了事故复杂预警和实时钻井液性能快速调整辅助决策,形成了陇东大偏移距页岩油水平井特色的减摩降阻配套技术。理论分析和现场实测摩阻对比分析表明,系列配套技术的实施,减摩降阻效果明显,提高了钻井时效。     

基于弹跳射线技术的三维GTD模型构建方法

传统的基于弹跳射线(shooting and bouncing ray, SBR)技术的散射中心提取方法只考虑了理想点模型, 但理想点模型无法描述散射中心的频率依赖特性。对此, 提出一种基于弹跳射线技术的三维几何绕射理论(geometrical theory of diffraction, GTD)模型构建方法, 在通过传统方法获取的理想点模型的基础上, 利用射线管数据正向推算散射中心的频率依赖参数并修正其径向位置, 实现了高精度三维GTD模型构建。仿真结果表明, 点频、单视角下构建的三维GTD模型不仅能准确重构相同条件下的雷达散射截面(radar cross section, RCS), 还能实现宽带RCS外推, 能够满足目标宽带散射数据高效压缩和快速重构的应用需求。     

上颌中切牙桩核冠修复体的三维有限元仿真分析

分别就不存在牙槽骨吸收和存在牙槽骨吸收的情况下,以牙冠、牙核所用材料已经确定为前提,探讨了桩的弹性模量与剩余牙根内部最大主应力峰值之间的关系.分析表明,在不存在牙槽骨吸收的情况下,使用较高弹性模量材料制成的核和桩,都能够降低牙根内部的最大主应力峰值;在存在牙槽骨吸收的情况下,牙根内部的最大主应力峰值大于不存在牙槽骨吸收的情况,这时牙桩所用材料的力学性能对剩余牙根的影响更为显著.     

上颌中切牙修复体力学行为的有限元仿真分析

对上颌中切牙核桩冠修复体进行三维有限元仿真分析,分别就不存在牙槽骨吸收和存在牙槽骨吸收的情况下,以牙冠、牙核所用材料已经确定为前提,探讨了桩的弹性模量与剩余牙根内部最大主应力峰值之间的关系.结果表明,在不存在牙槽骨吸收的情况下,使用较高弹性模量材料制成的核和桩,都能够降低牙根内部的最大主应力峰值;在存在牙槽骨吸收的情况下,牙根内部的最大主应力峰值大于不存在牙槽骨吸收,这时牙桩所用材料的力学性能对剩余牙根的影响更为显著.     

用ASP和SQL Server建立高校科研信息管理系统

根据高校科研管理的特点对高校科研管理信息系统的需求进行了研究,提出了采用微软公司的ASP SQL Server系统的解决方案,该方案采用B rowser/Server结构,浏览器的客户端无需安装任何组件,就可以使用本系统的所有功能;探讨了该解决方案的需求分析、程序设计、程序测试的全过程,系统总结了建立高效率科研管理信息系统的方法.     

三维网格法在Salisbury屏优化设计中的应用

将三维网格法引入到Salisbury屏的优化设计之中,并用电磁损耗材料代替了经典Salisbury屏的隔离层材料.通过设计和讨论,解决了Salisbury屏应用过程中厚度过大和强度太低的问题,较直观的给出了参数之间的匹配规律.符合全貌分析方法的观点,从全局上考虑问题,减小了单独讨论或者强调某一参量所带来的片面性影响.     

基于泰勒级数展开法的船舶水动力数值预报

为减小由大、小时间参数区域划分不明确所导致的三维时域Green函数的数值误差,在大、小时间区域交界处采用泰勒级数展开法对三维时域Green函数进行计算.基于线性叠加原理,采用脉冲响应函数法对船舶辐射问题与绕射问题进行求解.将Wigley Ⅰ型船作为研究算例,数值计算结果表明:本文计算的三维时域Green函数数值精度在大...     

浅析网络语言中的辅助性手段

随着计算机的普及,互联网闯入了人们的生活领域,数以亿计的网民在快速获取各种信息的同时也构建着一个庞大的另类社区,“地球村”由理想变为现实,人与人的交流呈现出崭新的面貌。互联网为我们撤出一个自由、平等、兼容、共享的世界,科技带给我们的全新的手段与方式成为了重要的交际工具。在这里,传统语言学家就人声系统划出的语言范畴因网络语言的出现和繁茂得到了补充和扩展,语言在技术传播环境下被赋予了更为宽广的定义：人     

基于树型空间的三维树木模型匹配

为解决三维树木模型的检索具有正确率低、检索效率低、描述不匹配等问题,提出一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法。该方法通过构建三维树木模型数据集的树型空间,辅以主轴匹配,轮廓匹配,枝干匹配等方式,经过树型空间中欧氏距离和测地线度量差异值,逐步匹配到相应的三维树木模型,该方法分别在通用模型数据集和自我设计的模型数据集进行了匹配性实现,结果表明可以较大幅度提升树木模型匹配的准确率,利于三维树木模型的大规模检索和重用。     

基于改进神经网络的多AUV全覆盖路径规划

针对三维环境下的多自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全覆盖路径规划问题,提出一种基于改进神经网络—Glasius生物启发神经网络（Glasius Bio-inspired Neural Network,GBNN）的全覆盖路径规划算法。对AUV的水下工作环境构建离散的三维栅格地图;根据栅格地图,建立相对应的三维GBNN模型;根据GBNN活性值的动态变化,AUV规划各自的搜索路径,对水下任务区域进行全覆盖搜索。仿真结果表示,多AUV可以协同完成覆盖搜索任务,能够自动避开各类静态和动态的障碍物,自动逃离路径的死锁区。