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921.
由于存在冲程损失大、泵漏失严重等现象,深抽井有杆抽油系统泵效过低的问题较为突出。实践证明,井下分级助抽器能够有效提升深抽井泵效,但其具体增效机理即主控因素尚不明确,并缺乏有效的优化设计方法。针对上述问题,从分级助抽器增效机理入手,探究各机理的主控因素,构建相应的数学模型,并建立分级助抽器优化设计方法,确定合理参数。分析表明,分级助抽器能够有效降低冲程损失、控制泵漏失量,而分级助抽器间距、直径、气液比、冲程冲次等因素均会影响其增效效果, 建议助抽器间距为40~60m,与油管间隙为1~2mm。上述研究为深抽井的提产增效提供了依据。 相似文献
922.
基于完全样本讨论了复合Rayleigh分布尺度参数的估计问题。在平方误差损失、LINEX损失函数下导出了复合Rayleigh分布尺度参数的Bayes估计。给出了Monte Carlo数值模拟例子,将得到的估计与最大似然估计进行比较。 相似文献
923.
现有的轴承无监督跨域智能故障诊断研究多数是基于单源域自适应开展的,这将导致实际场景中多个拥有充足且多样化诊断信息的源域未能得到协同利用.如何更好地从多个源域中提取到故障轴承的共性特征并融合多源域知识协同诊断是主要挑战.针对上述问题,本文提出了一种内对抗指导的无监督多域适配网络;构造了一个内对抗模块以计算多源域对抗损失,并联合多组源域-目标域自适应子网指导提取多源域和目标域间的共性特征,增强知识覆盖能力;设计了一个多子网协同决策模块,利用多组源域-目标域的对抗损失和分布差异损失计算置信分数,以辅助多子网分类器做出更佳的融合决策,提升协同故障诊断的准确率.基于恒转速和变转速工况的轴承故障数据构造了多个无监督多源域迁移诊断任务,对比实验结果表明所提方法的优越性和鲁棒性. 相似文献
924.
活性毁伤体制弹药战斗部技术,是武器毁伤领域近二十年发展起来的颠覆性前沿技术方向,为大幅度提升弹药战斗部威力开辟了新途径,成为支撑和引领高效毁伤技术发展的关键核心技术.本文首先从现役弹药战斗部威力形成方式着手,分析大幅提升威力面临的技术瓶颈,阐述活性毁伤体制弹药战斗部技术特点及优势.在此基础上,重点阐述活性毁伤材料技术、终点效应表征技术和武器化应用技术三方面研究进展.在活性毁伤材料技术方面,重点阐述材料体系、制备方法及力热化耦合响应等研究进展.在终点效应表征技术方面,重点阐述动能侵彻效应、化学能释放效应、结构毁伤增强效应、引燃和引爆增强效应等研究进展.在武器化应用技术方面,重点阐述活性毁伤材料在杀爆类、聚能类和侵彻类等弹药战斗部上应用研究进展,并讨论发展方向. 相似文献
925.
为解决网络攻击流量检测中使用的有监督学习方法严重依赖标签数据规模的问题,针对一种少样本且不均衡的攻击流量检测场景,即训练数据仅包含少量蜜罐捕获的攻击流量且无正常流量,设计了一个攻击流量检测系统,并构建了基于孪生网络和深度学习卷积神经网络(CNN)的网络攻击流量检测模型(CNN-Siamese),以实现少样本且不均衡的攻... 相似文献
926.
在二次损失下研究了具有随机回归系数的任意秩有限总体中线性预测的可容许性,分别得到了线性预测Lys(Lys+a)在线性预测类和一切预测类中是可容许线性预测的充要条件. 相似文献
927.
为了提高停车场车辆停放的可达性,引入排队论原理和“生灭过程”状态方程表达出行者车辆停放过程.将目的地停车场视作可互通的多服务通道损失制系统,采用服从泊松分布的车辆到达率和服从负指数分布的车辆平均停放时间,建立了出行过程中的车辆停放接受条件概率模型.应用美国道路局路阻函数计算车辆行程时间值并采用范围域表示,围绕驾车者行程初期和行程末期2个瞬时状态,进行停车接受条件分析,同时获得行程末期停车场服务能力和停放饱和度指标的计算结果.研究结果表明,当停车设施的服务能力N值在一定范围内保持稳定时,可满足车辆停放接受条件,而行程时间的波动幅度δ与停车接受条件R,N值和停车场停放饱和度τ值直接相关. 相似文献
928.
通过正交实验法,优选出最佳包合工艺为姜黄提取物与β-环糊精投料比为1∶4,使用20%的乙醇溶液为溶媒,30℃下搅拌1.5h。经高效液相法测定,此工艺可以减少姜黄素在制剂工艺过程中的损失。 相似文献
929.
撞击流反应器停留时间分布 总被引:6,自引:0,他引:6
在直径300 mm、高500 mm的冷模装置上,以水为介质,KC l饱和溶液为示踪剂,测定了两喷嘴及四喷嘴撞击流反应器的停留时间分布,探讨了流量以及喷嘴数量对停留时间分布的影响。结果表明:流量相同时,增加对置喷嘴数量可明显改善反应器内混合效果;利用前短路Γ混合模型和组合模型对实验数据进行了关联,并对两种模型的特点进行了分析比较;模拟计算结果显示:模型可以很好地描述撞击流反应器的停留时间分布。 相似文献
930.
不可估参数函数的可容许估计 总被引:1,自引:0,他引:1
对于线性模型EY=Xβ,CovY-∑^MI=1σS^2Vi。当Sβ不可分别给出了Sβ的线性估计在二次损失和矩阵损失下线性可容许的充要条件。当Y-N(Xβ,∑^MI=1σ^2Vi)时,还得到了Sβ的线性估计在矩阵损失下在一切估计类中可容许的充要条件和在二次损失下在切估计类中可容许的充分条件和必要条件。 相似文献