生物滤层中铁、锰氧化细菌的时空分布特征

以生物滤柱为反应器,对含铁、锰地下水进行处理.试验表明,沿层深度由于环境、底物浓度及运行条件的不同,除铁除锰生物滤层内细菌数量及其分布在时间和空间上都呈动态变化.滤层内除锰能力的变化趋势和特点与滤层内细菌数量及其分布的变化规律大体上是一致的.     

纤维梯度分布混凝土的抗弯性能

根据普通混凝土的有限元分析理论,建立了混凝土梁的有限元分析模型,根据计算结果,提出了钢纤维均匀分布、按应力状态分布和梯度分布等三种钢纤维分布形式,并探讨了各种形式对混凝土梁平截面假定和抗弯强度的改善效果.结果表明,采用钢纤维梯度分布形式的增强增韧效果更为显著.     

基于超网络的舆论演化动态模型

针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题.其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析...     

圆柱形反应器鞘区离子平均动能的径向分布

针对鞘层结构,建立了鞘层模型和离子速度分布函数,导出了离子平均动能的积分表达式并得出数值积分的结果.用级数的两项拟合平均动能积分表达式的对数项,积分得到解析结果和简化结果.应用积分表达式、解析式及简化式进行计算,得出了圆柱形鞘层内不同位置(半径)处的粒子平均动能.结果表明鞘层越厚、粒子平均自由路程越小,则它们的差别越小.它们可有效地应用于散布在反应室各处粉体的刻蚀和纯化.     

基于Copula对随机变量间相依性的度量

在Copula基础上对随机变量相依的度量做了改进,得到和谐性指标τ的关于随机变量单调变换下的绝对值不变性,以及单调完全相依时的极值性,突破了相关系数ρ对相依性刻画的局限性.探讨二维正态分布中τ与ρ的关系,证明了二维指数分布下二者的等值性,给出了τ的估计方法及其方差的一般形式.     

基于高性能射线跟踪的高铁车站场景5G-R网络优化技术

针对目前反复路测及人工调试方式难以实现准确高效的铁路无线网络优化要求的弊端,面向5G-Railway(5G-R)频段,在高铁车站这一典型通信场景下,通过三维场景建模和射线跟踪技术,以提升无线网络优化效率和精度为目标,研究了不同反射、散射阶数与接收功率的关系,提出了面向车站场景的反/散射阶数功率增长模型和基于散射体空间分布及多径能量特征的无线网络基站参数优化算法.研究结果表明：本文提出的模型能够支撑射线跟踪传播机理的选择,保障网络覆盖预测结果的准确性;优化算法将车站场景的网络达标覆盖率较优化前提升了8.92%,验证了算法的可行性.研究成果可为完善我国智能铁路技术提供参考.     

注盐酸对致密砂岩气藏微观孔径分布的影响

为了研究注盐酸对致密砂岩气藏微观孔径分布的影响,通过核磁共振、CT扫描及X射线衍射分析等技术,对盐酸处理前后的岩心微观孔喉分布和物性变化进行分析,揭示盐酸处理致密砂岩气藏对微观物性改变的机理。研究结果表明,盐酸在储层条件下可以溶蚀砂岩中的伊利石、伊/蒙间层、方解石和白云石等矿物,酸液溶蚀后岩心的孔隙度和渗透率均有一定程度增大,孔隙度的增大幅度小于渗透率的增大幅度,孔隙度的增大幅度为11.73%～36.08%,渗透率的增大幅度为36.81%～63.64%。岩心中的矿物成分对酸化后的储层物性改善程度影响较大,方解石和白云石等碳酸盐岩矿物含量越高,盐酸酸化后的物性改善效果越好。砂岩经过盐酸处理后,孔径分布发生明显改变,酸化后微孔和小孔所占的孔隙体积增多,孔喉连通性得以改善,岩心的孔隙度和渗透率提高。     

基于CWD和残差收缩网络的调制方式识别方法

针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。     

一种改进的适用于多相流SPH模拟的粒子位移修正算法

由于光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics, SPH)方法具有天然的拉格朗日特性,粒子常常沿着流线运动,易产生不均匀的粒子分布,导致计算精度和稳定性下降.作为一种粒子分布均匀化技术,粒子位移修正(shifting)算法凭借其原理简单、效果显著等优点在SPH水动力学模拟中得到广泛应用.但同时,应用于多相流动中的shifting算法的计算过程较为复杂.针对这一问题,本文提出了一种改进的适用于多相流模拟的粒子shifting算法.与文献中已有的多相流shifting算法相比,它在处理多相交界面时能够维持更加均匀的粒子分布,同时可以保持清晰的异相界面,且实施相对简单高效.数值算例表明,该shifting算法在多相流模拟中具有更高的精度和更好的能量守恒特性.     

多精英采样与个体差分学习的分布估计算法

提出了基于多精英采样和差分搜索的分布估计算法EDA-M/D (Estimation distribution algorithm based on multiple elites sampling and individuals differential search)。EDA-M/D利用多精英个体独立采样生成子代来提升算法全局搜索能力,利用精英群体分布的σ²约束采样半径,实现种群从全局搜索逐步过度到局部搜索。当精英群体停滞时,劣势个体借助精英群体的μ和种群历史最优解进行差分搜索,帮助种群跳出局部最优解。通过多精英采样与差分搜索的自适应协同实现种群宏观信息与个体微观信息的有机融合。实验结果表明EDA-M/D在稳定性和搜索能力方面均表现出明显的优势。