一种用于虚拟试验的双向可控知识引擎

提出了用XML描述作物生长模型脚本的方法，通过引入组件技术构建出知识引擎组件，组件的结构是基于Observer模式的，可用不同的功能类来处理脚本中不同功能节点的信息．针对脚本中自定义的3种变量，开发了类似于C＋＋的模板类并进行归一化处理，以减少代码的冗余．知识引擎组件对象把生长模型的XML脚本作为自身的一个属性对XML脚本进行实时解释，驱动虚拟作物器官组件对象生长，使生长模型中的农学知识从虚拟作物试验系统开发平台和虚拟作物器官组件中分离出来．在运行过程中使用多线程技术使知识引擎能够受外部控制，随时中断解释，以便于进行试验．通过一棵完整玉米的虚拟生长过程，验证了所提知识引擎能使作物形态的数学模型与作物形态显示模型完整地结合在一起，真实地再现作物的生长发育过程．     

一种计及损耗的变压器非线性模型

建立了一种计及损耗的变压器模型，用线性电阻、电感的串联模拟漏阻抗，用非线性电阻和非线性电感的并联模拟励磁支路，并提出建模算法，由变压器空载试验测得的电压、电流有效值和功率损耗，得到非线性电阻和非线性电感分段线性化的瞬时值特性曲线．应用该变压器模型和另两种模型，分别对330kV系统中的切除空载变压器过电压进行了仿真，对比计算表明，计及变压器铁损的非线性后，切除空载变压器过电压有明显的降低，过电压的幅值由忽略铁损的723．099kV和用线性电阻模拟铁损的582．036kV，降低到铁损的非线性模型的396．519kV．该变压器模型有助于准确地对电力系统中涉及变压器饱和特性的现象进行研究．     

无偏GM(1,1)模型的动态特性分析

传统GM(1,1)模型是最基本的灰色预测模型,无偏GM(1,1)模型是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,它消除了传统GM(1,1)模型本身所固有的偏差.对无偏GM(1,1)模型的动态行为特性进行分析,并与传统GM(1,1)模型进行对比,明确了无偏GM(1,1)模型特性和适用条件.     

一类带脉冲接种和脉冲剔除的SIR传染病模型的稳定性态

文章研究了一类具有脉冲接种和脉冲剔除的SIR传染病模型的动力学性态．应用Floquet定理研究了无病周期解的局部稳定性，通过脉冲微分不等式证明了其全局渐近稳定性．     

基于行为的中介者信任模型的研究

唯有信任才能构筑安全的基石，人类社会关系的维系在于信任关系的建立、维护，网格计算作为未来人类活动的空间延伸，基于网格的应用也需要信任来雏系．与传统的安全授权机制相比，信任管理是一种更具表达力，更直接、高效、完善的分布式的授权方式，可以适应网格厦其应用发展的需要．文章重点研究信任管理系统中的关键部分——信任模型，并对基于行为的中介者信任模型进行了剖析，然后分析其优点和不足，最后并对网格信任模型的未来进行了展望．     

相关误差的变系数模型的估计

在误差相关的情况下，使用局部线性方法给出变系数模型的估计，并讨论估计的渐近正态性。     

聚合物驱后微观剩余油分布的网络模型模拟

利用网络模型研究了储层特性(孔隙半径、连通性、均质性和润湿性)对聚合物驱后剩余油含量及微观分布形态的影响.在模型中考虑了聚合物的非线性粘性、吸附和捕集等特性.将微观剩余油分为孤立状、条带状和网络状3种不同的分布形态.模拟结果表明,随着孔隙半径的增大,孤立状剩余油增多,网络状剩余油减少.随着连通性的增强,孤立状剩余油增多,其他两种形式剩余油变化趋势复杂多样.储层均质性对孤立状和网络状剩余油的影响均比较明显.在3种影响因素下,网络状剩余油所占比例明显大于孤立状和条带状.随着储层润湿性的增强,剩余油饱和度降低的速度减慢.     

地热热储模型及井内换热器优化设计

建立了地热热储二维分布模型,对地热生产过程中地热热储的压力响应和冷却效应进行了数值模拟,提出了利用地热尾水回灌和井内换热相结合的新型对井系统.该系统采用采水井内换热器和地面套管式换热器,既可节省保温费用,又可减少散热损失.根据井筒传热模型,建立了井内换热器优化设计方法,得出了井内换热器的最佳长度为360 m.     

水力射孔对地层破裂压力的影响研究

水力射孔辅助定向压裂可有效提高低渗透油田压裂效率,明显改善压裂效果.建立了包含地层水泥环套管的水力射孔井的三维力学模型,运用有限元数值模拟方法结合弹性力学理论和岩石的破裂机理,分析了水力射孔参数对地层破裂压力的影响.研究结果表明,沿着最大水平地应力方向进行交错布孔、选择射孔密度为4 m-1、增加射孔深度可以有效降低地层破裂压力.研究结果可为水力射孔辅助定向压裂工艺提供参数优选的依据.     

具有扩散的自助模型的有限差分解(英)

研究具有扩散的自助模型的有限差分解.首先建立一个单调迭代格式用于求解有限差分方程组;然后讨论非负解的存在唯一性,对不同的参数,证明方程组有四种不同类型的非负解,且这些非负解可以通过选择合适的初始迭代由迭代格式计算而得到;最后给出一些数值结果.