页岩结构完整性评价的热-流体-变形耦合理论与方法

该文应用连续介质力学理论建立了与蒸汽注入过程相关的热-流-变形耦合问题的基本数学模型;应用全隐式顺序Galerkin有限元数值解方案,对注蒸汽井的热-流体-变形耦合过程进行了数值模拟。结果表明,由于低渗透页岩地层流体高温膨胀导致的超高孔隙压力,有可能产生拉张应力,严重时会导致地层破裂。     

低渗透油藏五点法井网见水时间计算方法研究

针对低渗透油藏储层发育特征、流体渗流规律及五点法井网特点划分流动单元,建立了考虑压敏效应、变启动压力梯度、排距井距、裂缝与井排角度、裂缝长度及非均质性等因素的见水时间计算模型,分析了不同因素对见水时间的影响规律。与已有成果相比,所建立见水时间计算模型考虑因素更加全面,更趋于矿场实际情况。分析结果表明,井距与排距之比越大、非均质性越强、裂缝长度越大、启动压力梯度越小、原始地层压力越小,见水时间越早;随着裂缝与井排夹角的增大,见水时间呈波动性变化;原始含水饱和度在0.4～0.5,见水时间早。研究成果可为低渗透裂缝性油藏开发调整方案编制提供理论保障。     

压电电子学及其仿生智能传感

在低维压电半导体材料(比如ZnO和GaN)中,压电极化和半导体电子传输特性的耦合可以给器件带来预想不到的性能.这大大提高了研究人员对压电电子学这一新兴领域的兴趣.另外低维压电半导体材料拥有优异的机械特性,可以被集成到能够应对巨大应力的柔性器件中,外部的机械刺激为柔性器件运行中的电荷-载流子传输,载流子的产生、复合以及分离提供了新的调制方法.本综述回顾了压电电子学的基础理论,不同维度材料体系中的压电电子学,压电电子学晶体管的分类,及广义压电电子学晶体管的应用方面的最新研究进展,并对将来的研究方向进行了深入讨论.     

货车移动遮断影响下的跟驰风险异质性建模

基于移动瓶颈理论和交通流理论构建“货车移动遮断”效应模型,解析货车移动遮断形成机理,选用无人机采集货车移动遮断场景中车辆行驶视频数据并提取高精度车辆跟驰轨迹样本,基于此提出考虑冲突可能性和冲突严重度的小客车跟驰风险评价方法和分级标准,利用RP-ORP模型构建了考虑异质性跟驰风险概率预测模型。结果表明：货车移动遮断动态影响交通流稳定性,其形成过程包括减速跟驰和加速超车两个阶段;考虑异质性的RP-ORP模型能实现特定条件下小客车跟驰行为处于不同风险等级的概率预测,且拟合优度高于FP-ORP模型高;货车纵向加速度、跟驰车头间距、跟驰持续时间、小客车与货车速度差、激进型驾驶员5个变量显著影响小客车跟驰风险水平,且跟驰持续时间和激进型驾驶员2个变量具有随机参数特性。     

工业矿区专用公路交通量预测及评价

以陕西省富平县矿区专用公路为例,在进行一期、二期公路工程可行性研究中,对评价范围内的公路进行交通量预测及服务水平评价.将预测的远景交通量分为背景交通量和新增交通量,建立回归预测模型,基于弹性系数法确定背景交通量的增长率;根据矿区建设规模及规划产量确定新增交通量.对评价范围内的道路进行服务水平评价并提出建议.     

纯钛BT1-0低周疲劳损伤机理的研究

在室温拉-扭载荷下研究了纯钛BT1-0低周疲劳循环变形的宏观特性,结果显示材料的循环变形行为与应变幅值有关,遵循Coffin-Manson关系.通过透射电镜观察了在低周疲劳过程中位错组态,TEM观察表明:材料在比例载荷的损伤变形为滑移位错;在非比例载荷形成了孪晶结构,孪晶形态和尺寸与相位角相关.分析了该材料在低周疲劳损伤的微观行为.     

分布式公路交通量数据服务中心的设计与实现

所探讨的分布式交通量数据服务中心由3个数据库和4个独立子系统组成.分析了数据服务中心的需求特点、总体功能和系统构成,介绍了数据库表的结构和子系统的功能,描述了基于.NET的多线程、异步Socket及其资源释放、Web服务及Excel报表制作等实现技术.实际运行表明,该分布式系统有较好的稳定性与健壮性,满足了公路管理部门的需求.     

多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题,提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration,MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化,推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系,并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影,从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正,利用期望极大化迭代,实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性,且配准性能优越。     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷,提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm,GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群,增强算法全局搜索能力;其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度,判断种群是否早熟;然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索,变异已陷入局部最优的粒子位置;最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数,并为粒子位置公式添加收缩因子,促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验,结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题,具备更好的寻优性能。     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network,SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。