阶梯状来流中立管的涡激振动响应预报

将变参数受拉柔性梁的有限元模态分析与涡激振动预报结合在一起,建立了变参数柔性立管的横向涡激振动预报模型,考虑到海洋立管的模态信息与涡激振动响应高度耦合,为合理计算附加质量对模态信息的影响,模态分析与涡激振动响应预报迭代进行.其中,使用有限元方法对立管进行模态分析,考虑了质量、拉力、抗弯刚度沿立管轴向的变化;在此基础上,涡激振动响应计算在各个模态上分别进行.在出现多模态参与的情况时,比较各模态的振幅,对模态受力进行折减.与近期阶梯状来流作用下立管涡激振动实验结果的比较显示,本文模型是有效的.     

基于短期预测的追捕方法

针对具有安全区的追捕逃避问题,抛开参与人是否理性的假设,提出了一种基于短期预测的追捕方法.由参与人短期内状态空间有限和伪蒙特卡罗方法原理阐述了进行短期预测的可行性.追捕方法的流程为:追捕方先根据物理条件限制预测双方的短期状态;根据反映对抗态势的特征计算出对手处于某状态时自身某状态的收益,并由此进一步获得针对同时刻对手各个状态的自身某状态的综合收益;估算出自身各个预测状态的综合收益后,选取某个状态作为短期目标,执行能到达该状态的行为.结合足球机器人一对一对抗的实践进行了仿真,结果表明该方法有效.介绍了在自主式足球机器人上应用基于短期预测的追捕方法的初步实验,证实该方法具有一定的实际应用价值.     

一类刚性系统基于线性多步法的并行计算方法

针对一类分解的刚性系统,提出了一类并行组合方法.该方法将系统分割与方法分割的并行化方法相结合,采用显式线性多步方法求解非刚性子系统,采用隐式线性多步方法求解刚性子系统.讨论了方法的相容阶、收敛性和数值稳定性.数值试验结果表明,该方法对于求解分解的刚性系统是可行的.     

高速公路软基最终沉降预测的范例推理方法

针对高速公路软基沉降的复杂性和不确定性，充分利用地质资料，运用模糊相似优先的概念，构造了高速公路软基最终沉降预测模型。对每个影响软基沉降的因素，分别建立了软基目标范例与源范例之间的模糊相似优先关系。经过影响因素之间的两两比较，获得了不同影响因素下软基的目标范例与源范例之间的相似性序列，计算得到软基目标范例和源范例之间的综合相似性序列，从而找到与软基目标范例最相似的源范例，实现了软基最终沉降预测。实例评价结果与实际沉降观测结果一致，这为预测软土地基路基沉降提供了一种新的方法。     

砂岩级配料开采爆破块度预报与爆破参数优化研究

通过张河湾抽水蓄能电站上水库面板堆石坝级配料开采爆破试验对Kuz-Ram爆破块度预报经验模型进行修正,建立了适合张河湾蓄能电站级配料开采的爆破块度分布模型,通过对爆破块度级配与爆破参数的相关分析,提出了砂岩级配料开采的优化爆破参数.     

Research on Chaotic Time Series Prediction Based on K-entropy and RBF Neural Networks

In this paper, a method of direct multi-step prediction of chaotic time series is proposed, which is based on Kolmogorov entropy and radial basis functions neural networks. This is done first by reconstructing a phase space using chaotic time series, then using K-entropy as a quantitative parameter to obtain the maximum predictability time of chaotic time series, finally the predicted chaotic time series data can be acquired by using RBFNN. The application considered is Lorenz system. Simulation results for direct multi-step prediction method are compared with recurrence multi-step prediction method. The results indicate that the direct multi-step prediction is more accurate and rapid than the recurrence multi-step prediction within the maximum predictability time of chaotic time series. So, it is convenient to forecast and control with real time using the method of direct multi-step prediction.     

高浓度退浆印染废水的强化混凝处理研究

针对印染废水难以生物降解处理的特性,研究了高浓度退浆印染废水的强化混凝处理,同时探讨了其后续生物处理的工艺选择.实验结果表明,控制FeSO4:SNM(阳离子絮凝剂)=35:65、混凝剂总投加量为100 mg/L、pH在4.9～5.4范围条件下,对CODCr=2.62×103 mg/L的退浆印染废水混凝处理时,CODCr去除率达38.0%、浊度去除率达99.17%.用聚合氯化铝/SNM复配絮凝剂对同一废水水样混凝处理时,最佳条件下得其CODCr去除率为30.0%、浊度去除率为98.64%.因此,FeSO4:SNM=35:65的复配絮凝剂及其混凝处理条件,更有利于退浆印染废水的强化混凝处理.比较分析退浆印染废水分别经由直接好氧、混凝-好氧和混凝-水解酸化-好氧联合工艺的处理结果,可知混凝-水解酸化-好氧联合工艺更加适用于高浓度退浆印染废水的处理.     

EKF在多变量混沌序列辨识中的应用

运用扩维技术以及扩展卡尔曼滤波算法的跟踪辨识特性同步实现对多变量混沌序列的精确预测和混沌系统主动态方程的参数辨识。利用典型混沌方程与所观测时间序列的吸引子特性比较，较准确地确定系统初始状态。对理想Roessler三个变量的时间序列和大连市气温降雨二变量时间序列进行仿真并与递推最小二乘法进行比较，结果表明该方法的有效性。     

一种改进的相空间近邻等距模式及其在短期气候预测中的试验

现有研究表明,气候要素系统可能存在混沌现象.通过应用混沌理论中的重建相空间技术,可在相空间中揭示出传统方法无法揭示的复杂气候动力特征,为气候预测研究开创一条新途径.现有相空间理论的研究多着重于对混沌系统的识别和应用混沌相空间理论建立不同的模式进行提前预测,这些预测多为对月时间尺度的;对于如何提高预报准确率和延长预报时效,从而实现对多个月份、季、年等更长时间尺度提前预报的研究还不多见.基于混沌理论的相空间近邻等距模式,对该理论中的提前预报时间T、延迟时间τ和相空间维数d等进行讨论.提出,实际应用中根据提前预报时间T来建立新的时间序列,满足T=τ=sδt,消除了相空间时滞τ的变化对提前预报时间尺度T的影响.应用改进前、后的预报模式,以不同相空间维数d对气温和降水气候要素做提前T=1~15个月的预报试验和检验.结果发现,改进后的模式提高了预报准确率,延长了预报时效.     

区域耕地-人口-粮食系统动态分析与耕地压力预测——以河北省邢台市为例

在分析河北省邢台市1990—2004年耕地、人口、粮食动态变化的基础上,分析了耕地压力指数的变化特点,并对未来15年耕地、人口、粮食进行了预测,进而预测了耕地压力指数的变化。结果显示:1990年以来,虽然邢台市耕地数量持续减少,人口不断增加,但由于耕地生产率不断提高,粮食产量和人均占有量却在增加,耕地压力指数呈现降低的趋势。未来15年耕地压力指数将进一步降低。可见,依靠增加投入和科技进步从而不断提高耕地生产率,是减轻耕地压力、保证粮食安全生产的根本途径。