基于双相移组合全相位法的FIR陷波器设计

提出新的双相移组合全相位设计FIR陷波器算法。根据单窗情况下全相位滤波的3个重要性质,利用两个互为对称的陷波频率向量用全相位方法设计出两个子滤波器,并构造两个互为共轭的相移向量分别对两个子滤波器进行相移,再将两者进行组合即可生成陷波器。通过理论证明:陷波器的设计可通过代入一简单公式来实现,计算复杂度非常低。实验表明:通过改变相移参数值,在任意频率点上陷波器的衰减值可达-330dB。     

一种新的冲突证据合成方法

该文在探讨已有冲突证据合成方法的基础上,提出了一种新的冲突证据合成方法—基于证据自冲突和证据间距离最小的证据合成方法(M-C合成方法),并通过实例说明了这一方法的优良特性.     

基于CNN-LSTM-lightGBM组合的超短期风电功率预测方法

近年来,风电装机规模逐年增加,风电数据采集量呈现规模化增长,面对海量多维、强波动的风电数据,风电功率预测精度仍面临一定的挑战。为提高风电功率预测精度,提出了基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)-长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)和梯度提升学习(light gradient boosting machine, lightGBM)组合的超短期风电功率预测方法。首先,分别建立CNN-LSTM和lightGBM的风电功率超短期预测模型。其中,CNN-LSTM模型采用CNN对风电数据集进行特征处理,并将其作为LSTM模型的数据输入,从而建立CNN-LSTM融合的预测模型;然后,采用误差倒数法对CNN-LSTM和lightGBM的预测数据进行加权组合,建立CNN-LSTM-lightGBM组合的预测模型;最后,采用张北曹碾沟风电场的风电数据集,以未来4 h风电功率为预测目标,验证了组合模型的有效性。预测结果表明：相较于其他3种单一模型,组合模型具有更高的预测精度。     

多岩性储集层暂堵压裂缝高扩展特征试验研究

针对多岩性组合储集层的裂缝高度扩展问题,通过制备不同岩性的人工试样,并开展了室内压裂物理模拟试验,同时加入暂堵剂,分析不同岩性差异、射孔位置及排量下的水力压裂缝高扩展特征,创新了试样压后三维裂缝重构方法。结果表明：不同岩性组合试样下的主要缝高截止机制由岩石力学性质所决定,高杨氏模量岩层会阻挡缝高穿层。当层间力学性质差异较小时,裂缝发生转向扩展突破,缝高发生穿层;当层间力学性质差异较大时,裂缝扩展限制于同一岩层,缝高难以突破岩层界面。低排量下,缝高截止于应力区分界面,暂堵压裂后,裂高继续延伸突破高应力区;高排量下,裂缝沿最小主应力横向扩展,加入暂堵剂发生,裂缝转向形成新的裂缝。当射孔位置居上时,试样缝高倾向于向上扩展,暂堵压裂后形成新的起裂点;射孔位置居下,缝高扩展贯穿整个试样,暂堵压裂后形成相平行的新裂缝。研究结果为多岩性组合储集层现场压裂方案设计提供了室内试验指导。     

超稠油直井—水平井组合开发蒸汽腔演变规律研究

稠油油藏蒸汽吞吐开发中后期,转换开发方式是提高采收率的重要方法之一,F油田依据现有井网条件进行综合调整,借鉴其他油田成功经验,将直井与水平井组合驱泄复合(vertical well and horizontal well combined flooding and drainage, VHSD)开发成为吞吐后期接替有效开发的主要方式。利用数值模拟技术,开展VHSD开发蒸汽腔发育规律研究,跟踪流体流动轨迹,剖析剩余油变化规律。结果表明：多轮次蒸汽吞吐建立注采井间水动力连通时,油层的动用情况决定了蒸汽腔的初始形态,随着蒸汽持续注入,蒸汽腔经历了形成、横向扩展、向下扩展三个阶段,各阶段蒸汽腔扩展方向不同,对应着不同的剩余油分布规律和生产特征变化,其中蒸汽腔横向扩展阶段为主要产油期,阶段产出程度达28.8%,油藏最终采收率可达58.3%。     

基于遗传算法的非线性模式识别

文章设计了一种人工神经网络模型结构,以一种遗传算法进行该模型参数的组合优化建模,将其用于非线性模式识别.该方法不仅对线性问题有效,对非线性问题同样有效;该法简洁易行,优于多段线性分类器设计方法与BP误差回传网络算法.实例表明,遗传算法仅繁殖40代就能达到理想结果,其识别率达100%.     

非齐线性常微分方程的基本解组

引进了非齐线性常微分方程的基本解组,证明了非齐线性常微分方程的通解由其基本解组的所有凸线性组合构成,由此给出了非齐线性常微分方程通解的又一表达形式.     

中国五加科羽叶参属和五加属的新组合和新异名

在编写《Flora of China》五加科英文版时,查阅了当今国内、外的主要植物标本室中的馆藏标本,包拈五加科的模式、副模式及其他的大量标本,笔者得到一些新的认识和发现。在此主要报道羽叶参属和五加属中新修订的一些分类群,其中有1个新组合Penta panax longipes Shang et C．F．Ji;1个新的等级Eleuthero—coccus leucorrhizus var．setchuenensis（Harms）Shang＆J．Y．Huang;1个新变种E．trifoliatus var．inte—gerrimus Shang＆P．Lowry。另外还对20个植物名称进行了分类讨论,将它们分别置于正确的种名之下,作为异名处理。     

Analytical determination of flow resistance characteristic for combination channel inside hydraulic manifold block

Computational fluid dynamics （CFD） was used in conjunction with BP neural network to study the flow resistance characteristic of the combination-channel inside hydraulic manifold block （HMB）. The input parameters of the combination-channel model were confirmed to have effect on the pressure-drop by the numerical method, and a BP neural network model was accordingly constructed to predict the channel pressure-drops. The flow resistance characteristic curves of various channels were achieved, and a performance parameter was given to evaluate the through-flow characteristic of the channel according to the curves. The predictions are in agreement with the numerical computation, indicating that the method can be utilized to accurately determine the flow characteristic of the combination channel with high efficiency.     

基于组合赋权方法的多目标威胁排序

判断目标威胁程度是多目标攻击决策的关键。文中选用空战态势和空战能力作为判断目标威胁的指标,综合各种赋权法的特点,以离差平方和为准则建立最优赋权方法,得出各指标的权重;采用线性加权法,计算目标的威胁值,进行目标威胁排序。最后,通过具体仿真算例,对比了3种赋权方法的计算结果,表明组合赋权结果更合理。