应用反向传播神经网络算法的发动机动态总压畸变预测

为提高动态总压畸变预测的准确性,通过引入反向传播神经网络算法,研究其在紊流相关中的可行性和准确性.结果 表明:反向传播神经网络可应用于紊流相关以预测动态总压畸变;采用单个工况进行自我预测时,神经网络显示了良好的预测能力,预测结果与试验值吻合很好;采用反向传播神经网络法,5个工况作为样本预测各工况紊流度时,样本工况的平均紊流度与试验值一致,而测试工况中个别工况的平均紊流度与试验值有些偏差,网络的设置和训练需要进一步研究,以提高网络的预测能力.从与最小二乘法的预测结果对比来看,神经网络法是一种更有前途的预测方法.     

基于CFD评估蒸汽喷射泵的抗背压能力

通过蒸汽喷射泵喉部出口截面单位体积流体的动能e评估蒸汽喷射泵的抗背压能力.利用计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)方法研究喷射泵几何参数——喉部直径d、混合室角度θ和喷嘴出口位置s对蒸汽喷射泵抗背压能力的影响,以及e与蒸汽喷射泵抗背压能力之间的关系.结果表明:随着d或θ的减小,或s的增大,都会导致e增大,此时蒸汽喷射泵抗背压能力增强;当d,θ及s变化时,e可作为评估蒸汽喷射泵抗背压能力的指标.     

盘式制动器刹车片钢背结构对制动噪声影响研究

通过改变刹车片钢背形状方法来研究汽车制动噪声,主要分为2阶段:1)通过建立实体和运动学模型进行分析和仿真研究; 2)采用声振实验进行验证.在声振实验过程中,采取激光测振仪以及LMS冲击锤2个实验,同仿真分析结果交叉对比以证明仿真分析的准确性; 采用3层结构的刹车片,相比传统的2层结构刹车片,该刹车片在不改变制动强度、保证安全系数的基础上具有更好的阻尼特性,有效地抑制噪声的发生.根据制动器噪声台架试验的结果,确定了刹车片固有频率对制动器噪声的贡献,并在此基础上,设计了不同结构形状的钢背刹车片来改变刹车片固有频率,利用ANSYS进行模态分析并制作样品进行噪声实验.仿真和实验结果表明,新设计的钢背刹车片能有效地减小汽车制动噪声的产生.     

水平井分段酸化后表皮因子研究新方法

水平井封隔器分段酸化技术作为各向异性油气藏中实现均匀酸化的一种重要增产措施,因而均匀酸化后表皮
因子的研究变得至关重要。以水平气井井筒周围椭圆形污染带为基础,考虑酸液均匀改造污染带以及残酸返排对气
体渗流的影响,将椭圆形伤害带内复合区域渗流问题划分为3 个均质区域内流体的渗流,利用阻力叠加原理获得计算
水平气井分段酸化后表皮因子新方法。实例分析表明：水平气井分段酸化后局部表皮因子沿井筒方向由跟端到趾端
不断减小,且随着酸化半径以及酸化带渗透率的增大不断减小,而随着泥浆垂向最大浸入半径的增大而增大。研究为
水平气井分段酸化表皮因子计算提供了一个新思路。     

越岭浅埋偏压隧道支护系统承载特性分析

从地理、地形及地质等方面,剖析了西南山区浅埋偏压隧道的建造环境,针对该类隧道介质参数、荷载的多变性及其衬砌结构力学传递机制的复杂性,基于衬砌结构稳定的强度和变形控制原理,研究了应力和位移双重等效的隧道介质参数反分析模型及其优化算法,并理顺了其实施操作程序.然后提炼出偏压隧道承载结构承载特性的表征参数及非均衡性刻画指标.最后以有限元数值方法为手段,研究了某隧道浅埋偏压段支护体系的力学响应,从中总结出浅埋偏压隧道支护结构的承载特征,为类似工程设计和施工控制措施提供指导.     

基于改进的反向传播神经元网络复杂煤岩层对比方法研究

为了提高复杂地区煤岩层对比的准确率,解决由于反向传播神经元网络(BP神经元网络)连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题,本文把求全局最优解近似值的遗传算法(GA)和求局部最优解精确值的传统BP神经元网络所使用的梯度法有机地结合起来,取长补短,用于复杂地区煤岩层对比。首先,用GA求得BP神经元网络权值和阈值的全局最优解的近似值;然后,把该近似值作为初始值,训练该神经元网络;最后,用训练好的BP神经元网络进行复杂地区煤岩层对比工作。本文利用测井曲线采用小波变换分析沉积旋回,并用于煤岩层对比。该新方法在钱营孜煤矿的复杂煤岩层对比中,取得了较好的效果,比常规的单一方法和简单的组合方法效果要好。     

煤与瓦斯突出强度预测的IGABP方法

针对传统松散式(Genetic Algorithm Based Back Propagation Neural Network,GABP)模型应用于复杂煤与瓦斯突出预测时,存在GA自身性能及模型间相对孤立等不足,提出二者优势互补的IGABP一体化模型。IGABP首先在自适应交叉、变异率等方面进行改进,以提高GA自身的性能。其次,将BP导向性训练以算子的形式引入到标准GA进化过程,实现了GA寻优搜索的随机性向自主导向性转变。BP对GA搜索到的近似最优值进行微调,GA算法的收敛速度得到提升,确定精确解的位置能力加强,同时,又避免了单一BP网络本论文易陷入局部极小值的缺点,实现了两者一体化结合。仿真实验表明,构造出的进化神经网络更能反映煤与瓦斯突出强度样本的复杂非线性关系,有效克服了传统模型的不足,其运行效率、预测精度、可靠性等方面均优于传统模型,为瓦斯智能预测提供了新的解决方案。     

MIMO雷达反向投影成像算法

针对多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达的多收发固定阵列结构,在标准反向投影(back projection, BP)成像算法基础上,提出了一种修正BP成像算法。该算法首先对MIMO雷达距离压缩回波数据进行时延曲线校正处理,而后沿方位向直接相干叠加各路回波处理数据,从而无需距离插值即可实现方位聚焦。与标准BP算法相比,修正BP算法大大降低了运算量,同时也克服了现有快速BP算法大都没有考虑距离插值运算的缺陷。MIMO雷达外场实测数据处理表明：与标准BP算法相比,修正BP算法有效节省了运算时间,并保持了雷达成像质量。     

网络攻击之研究和检测

随着计算机技术的不断发展,网络安全问题变得越来越受人关注。而了解网络攻击的方法和技术对于维护网络安全有着重要的意义。本文对网络攻击的一般步骤做一个总结和提炼,针对各个步骤提出了相关检测的方法。     

基于配线法的BP神经网络求解Theis模型

利用非稳定流抽水试验资料确定含水层水文地质参数的配线法在具体应用中存在较大的随意性,用一种改进的反向传播(BP)神经网络方法来进行承压完整井非稳定地下水运动Theis公式中的水文地质参数识别,在一定程度上解决了现有的BP神经网络方法求解含水层参数中存在训练区间选择、网络拓扑结构复杂、网络泛化性能较低和过度拟合等问题.实例计算结果表明,提出的基于配线法的BP神经网络是求解水文地质参数的一种高效方法,对其他水文地质问题求解具有推广应用价值.