α—序同态和保开（闭）度映射

在ａ－Ｆ格和模糊Ｆ拓扑空间中，引入α－序同态和保开（闭）度映射概念。证明了α序同态的以下性质：若ｆ：Ｉ＾Ｘ→Ｉ＾Ｙ是α－序同态，则ｆ保α并，ｆ＾－１既保－α并又保α交；给出了保开度映射的若干等价刻来；研究了强保开度映射与同胚映射之间的关系。     

考虑电子节气门开度的车辆队列纵向协同控制

针对车辆动力学模型,在车用无线通信技术（vehicle to everything,V2X）条件下设计了一种新的车辆队列纵向协同控制器,进行了理论分析与实验验证。基于三阶车辆模型,考虑前车跟随车通信拓扑,设计了一种考虑电子节气门开度的车辆队列纵向协同控制器,分析了系统稳定性和串稳定性以及电子节气门开度对稳定性的影响;针对网联车辆队列控制,开发了PreScan和Matlab/Simulink的联合仿真平台和车联网设备的实验平台,开展了仿真和实验验证。研究结果表明,所提控制器能够实现车辆队列控制的目标,但在现场实验中,车辆在加速度、速度和车辆间距的变化上不如仿真实验中光滑且严格收敛,在实验安全及误差范围内仍呈现出一致性的趋势,验证了所提控制器的有效性。     

汽车巡航智能跟随控制与仿真

为提高汽车行驶的主动安全性及缓解司机驾驭汽车的疲劳感,提出了汽车巡航智能跟随控制方法.应用模糊控制理论,以前车和巡航车间理论安全距离与实际相对距离偏差及两车速度偏差作为控制变量,设计智能巡航模糊逻辑控制器,将油门开度或制动踏板行程作为控制器输出变量,实现汽车巡航的智能跟随控制.利用Matlab/Simulink针对智能跟随控制功能实施了仿真验证,结果表明:设计的智能巡航模糊控制器能够有效地跟随前方车辆行驶并始终保持两车间的安全距离,说明该控制器具备较强的鲁棒性.     

单轴压缩荷载下红砂岩不同张开度三维通透裂隙扩展机理研究

采用自制的模具在圆柱体红砂岩标准试件上分别加工了不同张开度的通透裂隙,通过单轴压缩试验和数值模拟的方法,系统分析了不同张开度条件下岩石裂隙的扩展机理。试验结果显示,含裂隙试件的峰值强度、起裂强度以及弹性模量等力学参数随裂隙张开度的增大均呈线性减小的趋势,其中峰值强度的变化幅度较小,而起裂强度与弹性模量受裂隙张开度变化的影响较明显;不同张开度裂隙的初始起裂均在裂尖位置以翼裂纹的形式展开,扩展至峰值状态前后,受张开度的影响出现了明显差异。数值模拟结果显示,加载过程中裂隙尖端拉应力集中区域随裂隙张开度的增大逐渐增大,但始终未到达试件边界,而剪应力集中的范围比较稳定基本不随裂隙张开度的变化而改变。     

供热管网水力平衡调节与控制分析

供热管网是一个复杂的流体网络系统,供热管网的正常运行与很多因素直接相关。在供热管网系统中,用户出现水力失调现象是不可避免的,采用经验调节不仅效率低,可靠性也低。因此对供热管网进行水力平衡调节对供热管网的正常运行至关重要。通过工程实例,应用模拟分析法对供热管网系统建模和仿真分析,通过确定阀门开度,对供热管网的水力平衡进行实时调节与控制消除了用户水力失调现象,验证了模拟分析法的正确性和可靠性,为供热管网水力平衡调节与控制提供了科学方法和理论指导。     

干燥机主参数对纤维干燥能耗的影响

利用实验室小型纤维干燥机,以纤维投料量、入风温度、纤维初含水率和风门开度为主要影响因素进行正交试验,确定影响纤维干燥能耗的规律和最佳工艺参数,并与生产实际能耗对比,确定最佳工艺参数.结果表明:影响纤维干燥能耗的因素依次是纤维投料量、入风温度、纤维初含水率和风门开度;在确保干燥质量的前提下,本次试验中干燥的最佳工艺参数是投料量20 g/s,入风温度35℃,纤维初含水率20%,风门开度15%.     

天然气发动机动力性恢复研究

通过控制装置转换两用燃料来恢复发动机的动力性。在对两种燃料进行了性能对比试验后,分析并确定了转换点对应的节气门开度。然后进行燃料转换试验。研究结果表明：天然气汽油转换发动机运转稳定,最佳的转换位置是50％节气门开度。开度低于50％时,发动机燃用天然气;高于50％后,燃用汽油以恢复动力性要求。转换前后发动机排放分别接近燃用天然气和汽油的排放量。     

斜轧管机的辊型方程和轧辊开度方程

斜轧管机在热轧无缝钢管中获得很广泛的应用本文对其辊型方程和轧辊开度方程的建立,方程的可操作性等进行了初步的探讨     

塔里木盆地震旦——-寒武系白云岩储层构造裂缝有效性研究

通过对塔里木盆地震旦?寒武系白云岩储层构造裂缝的测量、统计和研究, 结合岩芯观察和测井数据分析, 认为构造裂缝对白云岩的原生孔洞和部分次生孔洞起一定的连通作用, 对白云岩储层起一定的改造作用。对塔里木盆地塔中地区、牙哈地区、英买力地区和巴楚地区4个区块构造裂缝有效性与开度和倾角的关系研究后认为, 塔里木盆地震旦?寒武系白云岩开度较窄的裂缝和高角度裂缝的有效性较高, 该类构造裂缝对白云岩储层起良好的改造作用。     

基于机器学习的岩芯渗透率及裂缝开度预测

应力敏感是致密砂岩气藏损害的主要原因之一,预测应力敏感损害下岩芯渗透率和裂缝开度的变化规律一直是致密砂岩储层保护领域的重点。以塔里木盆地克拉苏构造带岩样为研究对象,基于应力敏感实验及调研数据,采用机器学习多元线性回归算法,耦合了围压渗透率关系模型和K-p函数参数预测模型,建立了岩芯渗透率预测模型和裂缝开度预测模型,并通过决定系数、均方根误差和相对误差检验模型精度。结果表明,围压渗透率关系模型在裂缝性岩芯和非裂缝性岩芯中预测结果决定系数平均值均大于0.960;K-p函数参数预测模型在裂缝性岩芯中的均方根误差高于非裂缝性岩芯,但裂缝性岩芯的相对误差要低于非裂缝性岩芯,综合来看岩芯渗透率预测模型更适用于裂缝性岩芯;裂缝开度预测模型与实测值决定系数0.978,预测精度较高。建立的渗透率预测模型和裂缝开度预测模型可为致密砂岩储层的开采与保护提供指导。