风、浪、流联合作用下系统系泊力的时域计算方法

为解决海洋工程中系泊系统在风、浪、流联合作用下系泊力的计算问题 ,在时域内建立了一种计算防风水鼓系泊系统系泊力的方法。在分析波浪荷载时 ,使用了设计波法和非线性 Stokes五阶波 ,并由经验公式求出了船舶的风、流作用力。由准静态方法计算了初始条件后 ,在忽略了锚链和水鼓动态效应对船舶运动的影响的条件下 ,求解了系泊力和船舶的运动时历。再由二维集中质量法建立了锚链和水鼓的数学模型 ,用 Houbolt方法求解了锚链和水鼓的运动方程 ,并对系泊力进行了修正。模拟计算结果与经验公式计算结果吻合较好 ,且模拟计算的时域特征表现突出 ,建立的时域计算方法可用于防风水鼓系泊系统的系泊力计算     

两类极值问题的曲柄滑块机构设计

以曲柄长度为设计参数,分别给出了按行程速比系数和最小传动角综合曲柄滑块机构的解析法,确定了设计参数的选择范围.解决了按给定行程速比系数综合最小传动角取得最大值以及按给定最小传动角综合具有最大行程速比系数的曲柄滑决机构的两类极值问题,给出了设计公式和线图.此方法既能进行设计的可行性判断,又能一次性确定机构参数,避免了迭代和验算,使机构综合工作快速准确.     

间歇生产中过程调度的建模与分析

过程调度在间歇生产过程中起着非常重要的作用。针对过程调度的特点,我们建立了UIS中间存储策略下的间歇过程调度的混合整数规划(MILP)模型和时间Petri网模型,并分别采用Lindo和Hpsim1_1仿真工具对模型进行仿真实现。结果表明,对小规模问题,两种模型都能较好地解决,但前者约束多且描述复杂,而后者以图形化的工具描述单元间的逻辑关系,更适合调度系统的性能分析。     

天波雷达对空探测任务下积累时间自适应优化设置研究

针对人工设置天波雷达相干积累时间存在盲目性,不能充分发挥雷达探测性能的问题,以空中目标探测为研究对象,提出了自适应积累时间设置优化方法.首先,分析了积累时间对天波超视距雷达探测性能的影响.其次,计算了影响相干积累时间的信号时宽和积累点数的最优值.然后,提出了自适应设置积累点数的方法.最后,通过实验证明了本文方法比人工方...     

一类带有非局部源的退化抛物型方程组解的局部存在性

讨论了一类带有非局部源的退化抛物型方程组解的初边值问题.首先给出了问题的最大值原理和比较原理,然后运用一般的逼近思想来得到了问题存在局部解.     

基于时间函数的高寒矿区地表动态下沉规律研究

高寒地区因为其冻土的特殊性质导致其经历开采后随着季节变化易导致上覆岩层破坏,因此,为准确预测高寒地区矿区上覆岩层的动态沉降的发展趋势,本文选取高寒矿区地表富水区作为研究对象,基于Weibull时间函数与分段函数的思路,结合矿区地表InSAR监测数据建立高寒矿区地表动态沉降模型,讨论了该函数模型的适用性。结果表明:高寒矿区冻胀地表沉降的三个阶段沉降量与时间的关系曲线与Weibull时间函数模型对应曲线相符;对Weibull时间函数的双参数取值进行探讨并优化,最终确定当初始、加速阶段的λ取值2.5,η取值0.068,稳定阶段λ取值2.3,η取值0.048时误差处于限差范围内,能较为准确地模拟预测地表的动态沉降过程,该研究可为高寒矿区的防灾减灾及治理工程提供参考。     

关于G/G/1排队模型中排队长度的积分

考虑了一个具有中度正则变化服务时间的G/G/1模型.假设Q(t)是排队长度,则在忙期[0,l]上,Q(t)下方所扫过的面积也具有中度正则变化的性质.     

考虑地质分层约束的长短期记忆循环神经网络测井曲线重构

延长油田东部裸眼井区早期测井资料普遍只有自然电位（SP）、自然伽马（GR）及梯度电阻率(R2.5)三条曲线,因缺失声波（AC）、地层电阻率（RT）等测井曲线,难以满足精细油藏地质研究需求。东部裸眼井区开发时间长、单井产量低,重新测井缺乏可行性及经济性。采用长短期记忆循环神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行缺失测井曲线重构是一种经济有效方法,适用于地层测井序列数据。然而延长油田东部浅层油藏上覆黄土层段测井数据信号干扰大,直接应用模型精度较差。针对此问题,本文采用考虑地质分层约束的LSTM模型进行缺失测井曲线的重构,通过分层数据截取每口井长6层段测井数据作为样本数据,既保留了LSTM模型处理序列数据的优势,同时又避免了上覆黄土层测井数据对模型的干扰。利用裸眼井区完整测井数据进行模型训练优化和验证,讨论了考虑地质分层约束的LSTM测井曲线重构精度,结果表明通过引入地质分层约束,模型重构测井曲线精度更高。应用优化后模型实现裸眼井区50口仅有GR、SP、R2.5三条曲线数据井的AC、RT曲线重构,对50口井的142个射孔段进行二次解释,对比试油解释结论符合率达到89.4%,验证了该方法对测井曲线重构的实用性和有效性。     

基于LVQ神经网络的水果图像分割研究

由于传统边沿检测算子在水果颜色多样、亮度不均匀时,难以分割得到完整、无噪声的二值图像且依赖优化的阈值,本研究提出了一种基于LVQ神经网络的水果图像分割方案。首先将彩色图像转变为灰度图像;然后对Canny算子获得的边沿图像随机选取一些像素作为网络的学习监督信号,仅以灰度图像中相同位置像素3×3邻域的Kirsch算子梯度值作为输入,训练权值;最后重新将原灰度图像的Kirsch算子梯度值输入到训练好的网络中,获得封闭的边沿并填充得到二值图像。考察了14幅像素为640×480的水果图像,结果表明：网络在很宽广的阈值范围内（0.001 ~ 0.99）分割得到完整、一致的二值图像;面积误差最小为0.9%,最大为8.83%,不依赖于优化的阈值,不需要对原始图像滤波预处理。与没有阈值及滤波的算法相比,本方案的误差和时间复杂度均更低;与设置了阈值和/或滤波的算法相比,本方案与之相当,甚至效果更优。     

实时控制计算微分代数系统的代数约束算法

本文结合实际的航天工程背景,针对飞行器轨道约束实时控制模型问题进行了算法研究。首先分析了ＢＤＦ方法用于飞行器轨道约束实时控制模型问题时的缺陷,其后针对实际问题的特点构造了具有三阶收敛的代数约束算法,分析了该算法的数值稳定性,并对潜地式弹道约束实时控制问题及指标（ｉｎｄｅｘ）为２的单摆模型问题进行了实际仿真计算,理论分析以及数值结果表明代数约束算法对指标为２的半显式微分代数系统的实时控制计算是非常有效的。