超高压高CO2气藏偏差系数图版扩展与应用

Standing-Katz图版法确定天然气偏差系数是目前最常用、最基础的方法之一,但存在人工读值误差大、在超高压（拟对比压力大于15）和高CO₂含量天然气使用受限等问题。设计单组分偏差系数测定实验,结合Standing-Katz图版曲线变化规律,将图版拟对比压力扩展到30,拟对比温度扩展到3.6,并将图版数字化;基于不同CO₂含量偏差系数测定实验结果,推导了考虑不同CO₂含量的天然气拟临界压力、拟临界温度计算新模型,与常规非烃校正模型相比,新模型计算精度更高,适用范围更广。进一步将新临界参数校正模型嵌入到偏差系数扩展图版中,得到不同CO₂含量的偏差系数扩展图版,该图版在南海西部超高温高压、高CO₂含量天然气偏差系数计算中误差较小（不超过3%）,应用效果良好。     

基于CAE仿真的行星齿轮减速器行星齿轮载荷分布特性研究

研究一种高效精确求解行星齿轮系统,在有误差情况下系统的不均载力学特性。应用有限元软件ABAQUS的PYTHON参数化设计语言,对含有5个行星齿轮的新能源汽车行星齿轮减速器,进行齿轮系统基于六面体网格单元的的参数化有限元建模;利用非线性接触分析方法求解减速器系统在有零部件制造和装配误差情况下,分析系统中行星齿轮的载荷分布特性,包括误差大小对不均载的影响,太阳轮输入载荷对不均载的影响。有限元分析结果与参考文献中的试验结果具有完全一致的结论,从而证明了分析方法的正确性。所提供的方法可以方便求解行星齿轮传动系统的不均载系数,对提高行星齿轮设备整机传动性能、寿命及新产品开发具有重要意义。     

坐标测量机的空间误差检测及误差修正

如何简单、迅速地获取坐标测量机的机构误差,并对其进行软件修正,是近年来国内外学者研究的一个重要课题。本文研究了三坐标测量机的误差修正理论及用三维检具检测测量机误差的方法,提出了空间球检具晶格移位法误差检测原理和多项式拟合的误差函数获得方法,并将其应用于一台中型的坐标测量机的误差修正中,收到了满意的效果。     

关于纺织机械噪声评价标准的探讨

机器噪声的污染问题,日益受到世界各国的重视和关注,现在国际上对机器噪声的测量,主要采用声功率级。但用这种声功率级的评价指标尚有某些不足之处,本文拟在声功率级基础上,提出“机器噪声相对声功率系数”的概念,作为评价、比较、改进机器噪声及综合质量的补充指标,以弥补声功率级的不足。     

关于二重极限教学的一点注记——与《微积分解题方法与技巧》一书的作者商榷

本文首先对《微积分解题方法与技巧》一书中某题的解法提出质疑;然后研究了三种不同情形下可以得出不同的结果;进而否定了该书的解法;最后指出,被高等数学广泛采用的“极坐标代换法”不能直接用于二重极限,并给出了理论上的解释和证明。     

关于双重数学归纳法

本文首先指出使用双重数学归纳法的一些技巧,然后提出一种“对和归纳”的新方法,文章对所举诸例的证明,皆比引文中相应的证明大为简捷.     

改进的细菌转化试验方法

本文对“细菌转化实验方法”进行了改进。用改良碱酶法制备的质粒DNA(PBR322)作供体,转化经氯化钙处理的受体菌E.Coli C600,使后者获得抗氨苄青霉素和抗四环素的特性。改进后的转化方法操作简便,不受设备限制。     

Fuzzy复数的Fuzzy运算

复数ａ＋ｂｉ和二无数对（ａ,ｂ）可建立一对应关系,对定义在复数域上的Ｆｕｚｚｙ集的研究可转化为欧氏空间Ｒ２上的Ｆｕｚｚｙ集的研究,假定,本文中研究了Ｆｕｚｚｙ复数的加法和乘法运算,对已有的有关结果进行了改进。     

不同降水驱动的SWAT模型参数不确定性研究

以抚河流域与黑河流域为研究区,应用4种降水产品(CMORPH CMA、CMFD、CMADS、MSWEP)驱动SWAT模型模拟日流量,评估4种降水产品在湿润区与干旱区的适用性;使用自适应降维评估法选出流域的敏感参数,并进行一致性检验。结果表明:抚河流域4种降水产品的纳什效率系数(NSE)均在0.70以上,其中CMORPH CMA和CMADS的NSE均能达到0.82;黑河流域CMORPH CMA和CMADS的NSE大于等于0.76,而CMFD和MSWEP的NSE分别为0.72和0.74。抚河流域4种降水产品具有相同的敏感参数;黑河流域CMORPH CMA和CMADS有相同的6个敏感参数,而CMFD和MSWEP则分别有5个和8个敏感参数。4种降水产品在湿润流域和干旱流域都能得到较好的应用效果,但是CMORPH CMA和CMADS的模拟效果要优于CMFD和MSWEP。不同的降水输入也会对模型参数敏感性分析的结果产生影响,当降水表现越接近时,所筛选的敏感性参数也越相似。     

基于时空图注意力的短期电力负荷预测方法

准确的电力负荷预测对现代电力系统的安全经济运行至关重要.电力负荷预测可以表述为一个具有一定潜在空间依赖性的多变量时序预测问题.然而,大多数现有的电力负荷预测工作未能探索这种空间依赖关系.基于此,本文提出了一种基于时空图注意网络的短期电力负荷预测方法.提出一种基于时空图注意网络模块,该模块使用图注意层实现自适应的捕捉各用户间的潜在空间依赖性,同时使用门控卷积注意力层对各用户用电量在时间维度上进行自适应拟合,以提高网络的预测精度.实际数据实验表明,本文提出的模型整体预测精度提高明显,特别是在一定程度上缓解了长程预测精度恶化的问题,验证了所提方法的有效性与可行性.