基于有限元和神经网络法的桩基础沉降分析

以沉降控制复合桩基础的沉降为研究对象,介绍了有限元和神经网络法的数值分析方法,并运用这两种方法对桩的沉降量进行了预测,对比了它们的结果,分析其产生差异的原因,结果表明:两种方法的沉降预测数据与实测数据误差均小于10%,说明预测精度较高,可以在节省资源的情况下获得较理想的预测结果.     

徐中断裂特征及其对沉积的控制作用

松辽盆地徐家围子断陷断裂发育,徐中断裂是其东西分带的主控断层,对沉积储层分布及天然气聚集有重要影响。文中利用三维地震资料表征徐中断裂垂向及平面特征。不同时期徐中断层生长指数图和断裂落差图分析,得出徐中断裂为走滑断层。不同时期断裂活动强度、性质,结合古构造及分频技术刻画的扇体展布特征说明了徐中断裂控制了其两侧沉积的分布并解析了典型位置沉积演化过程。     

英台断陷深层天然气成因分析及气源对比

松辽盆地南部深层天然气资源丰富,但其烃类气既存在有机成因气(包括油型气和煤型气),亦存在无机成因,还存在混合成因,在同位素序列上常表现为部分倒转和完全倒转。为了明确英台断陷天然气的成因及来源,根据烃源岩的地化指标、天然气组分、碳同位素以及轻烃指纹对研究区的天然气成因类型加以分析,并进行气源对比。研究表明,英台断陷烃类气为凝析油伴生气和煤型气的混合,其中南部洼槽天然气主要来自于沙河子组,而北部则来自于营城组。通过判定天然气成因的类型和识别气源方向,有利于加深对英台断陷深层天然气成藏条件和成藏模式的认识,从而为研究天然气藏的分布规律,以及下一步的天然气勘探指引方向。     

同沉积断裂对沉积的控制作用——以乌尔逊凹陷为例

本文主要探讨同沉积断裂对沉积充填、层序结构、砂分散体系、凹陷迁移规律等的控制作用,乌尔逊凹陷作为陆内裂谷盆地内二级凹陷断层十分发育,以其为例探讨同沉积断裂活动控制下的凹陷沉积作用。     

我国原煤产量的灰色预测研究

煤炭资源不可再生,是保障国民经济发展的基石,故煤炭产量预测意义重大。利用灰色系统理论对我国原煤产量进行预测,构建预测模型,根据预测2012年我国煤炭产量达42亿吨,2015年达60亿吨。并对预测过程软件实现,采用MATLAB建立小型预测系统。     

一种低序级断层识别方法及应用

低序级断层使含油断块的油水关系复杂化,尤其是对于单砂体空间分布连续性较差、砂体内部结构非均质性明显的区块,低序级断层的识别对于寻找有利井位、解决注采矛盾非常有利。在卫星油田卫21区块为单一背斜构造基础上,采用葡萄花油层组密井网资料,考察分析同一井排井资料反映的葡顶构造位置的相对变化趋势,结合地震剖面,有效地实现了该区块低序级断层的识别,为加密井方案设计提供依据。     

基于灰色马尔可夫模型的路面状况指数预测

随着公路使用年数的增加,路面使用性能的衰减不可避免。为延长道路使用寿命,公路养护管理单位需要在适当的时间采取合适的路面养护措施。近年来,我国多个地区开展了预防性养护时机和养护措施的研究。路面使用性能的预测作为预防性养护的基础,可以给公路管理部门提供决策依据。本文运用灰色马尔可夫模型对路面破损状况进行预测。模型兼有灰色预测和马尔可夫预测的优点,预测精度较高。实例表明,与其他模型相比,该模型有较高的实用性。     

神经网络预测蛋白质二级结构的编码技术

考虑不同残基的物理化学性质,将其融入蛋白质二级结构的神经网络预测中,提出了一种新的归一化二进制编码技术,将各种残基不同的疏水值与体积大小归一化结果作为神经网络的二进制输入序列．与其他蛋白质二级结构预测的方法进行了比较,结果表明,该方法能充分利用蛋白质的一级结构信息,获得了很好的预测效果。     

基于小波和支持向量数据描述的故障智能诊断

提出一种基于小波特征提取和支持向量数据描述的故障智能诊断方法,通过提取实测信号经小波分解后各频带重构信号的能量作为特征,进行支持向量数据描述分类器的训练和分类.通过对滚动轴承故障智能诊断实例表明,该方法可以有效提取信号的故障特征,改进支持向量数据描述在故障诊断中精确度.     

基于贝叶斯网络的路网失效程度评估方法研究

创造性地将贝叶斯网络应用于路网失效的评估中。选择连通可靠性作为评价标准,运用实例分析的方法,对基于贝叶斯网络的路网失效程度评估方法进行了研究。通过对路网的失效成因进行分析建立路网失效对应的事件树与故障树,并引入故障树向贝叶斯网络转化的算法,提出了利用贝叶斯网络对城市路网的失效程度进行评估的方法。最后举出一个简单的路网实例,按上述方法对其建立了其路网失效的贝叶斯网络,并利用MSNBX软件对该路网遭遇不同类型攻击时的失效情况进行了模拟计算,得到了实例路网的失效程度。实验结果证明了所探讨的方法的有效性,并为贝叶斯网络在大规模路网研究中的应用提出了一些思考和建议。