光纤CATV系统中DFB激光器的非线性失真及补偿

从分布式反馈激光器的速度方程出发,分析了激光器固有的非线特性,说明了在光纤ＣＡＴＶ系统中其对系统指标的影响以及改善指标的途径。设计了预失真电路,该电路对由激光所产生的二阶和三阶失真具有良好的补偿作用。它主要适用于直接调制型光源的场合。     

WIS测井数据格式中二维数据的解析与转储

用Forward测井解释平台自带的格式转换器将WIS数据转换成其他格式数据的时候,二维数据不能成功地转为TXT等文本格式。剖析了WIS格式的存放方式,并在.Net平台下用C#语言编写了WIS格式转储为TXT或Excel格式的软件。此软件不但可以轻松地对测井数据进行转换,而且能够正确地解析出WIS文件中的二维波形测井曲线。     

大跨度斜拉桥拉索参数振动研究

针对大跨度斜拉桥拉索的参数振动问题,利用三主梁建立模型的有限元方法计算三塔斜拉桥动力特性,并计算单根拉索动力特性。通过频率比较得出易于发生参数振动的拉索。取两个典型长索进行分析,通过有限元和数值积分两种方法比较讨论各种因素(激励频率、激励振幅、阻尼)对索参数振动的影响。结果表明:当索频率和全桥频率成一定比率时,极易发生大幅度参数振动,对桥梁的使用和安全有不利影响。     

一种新型的调频同频信号插入器

调频同频信号插入器是有线调频、有线电视信号传输系统上的重要设备。让其实现低功耗、低成本并且接入方便维护简单是一个重要的课题。对此,提出了一种新型的调频同频信号插入器,适用于光纤与同轴电缆相结合的混合网络,可以广泛应用于现有广播电视系统。它主要采用了频率陷波技术,在滤除前端特定频率信号的同时,接入传输与前端同频的本地模拟与数字信号,有效地利用了本地区域内原有的有线广播电视设备。实验表明,该设备对原有线路没有任何干扰,并且能构建一种新颖简洁的调频播出系统模式,相比区域无线调频广播与区域有线共缆广播方式有很大的优势,具有很高的经济与实用价值。     

基于MATLAB的相似度-遗传神经网络在储层物性预测中的应用

由于储层的非均匀性,传统的方法很难得到真实反映储层特性的结果。采用了遗传算法与BP神经网络相结合,利用遗传算法的全局寻优特点,优化神经网络的连接权值和阀值,从而提高网络的训练精度和预测精度。将相似度的概念引入到测井中,定义了相似度在测井中的计算公式,提出了相似度与遗传神经网络相结合的方法。根据取心井段储层物性与测井信息的关系,选取相应的测井曲线,运用MATLAB中神经网络工具箱建立神经网络模型并训练。实例研究表明,预测准确性较高,且可以有效地控制预测精度,避免了因储层差别大而造成的预测精度降低的现象。     

浅谈测井曲线在滇东地区煤层对比中的应用

每个钻孔的测井资料虽然只反映了该钻孔的地质剖面,然而各个钻孔的测井资料之间必然存在着一定的内在联系.研究和分析各个钻孔测井资料,找出其规律和特征,可以追索煤层和地层,研究煤层在空间上的变化规律,推断地质构造.为达此目的,选择常规数字测井的三侧向电阻率( LL3),长源距伽玛伽玛(GGL),自然伽玛(GR)三种曲线,通过对滇东富煤地区长兴组、龙潭组2+1、7、9、11、13、16、23、24等煤层的测井曲线煤层对比研究,结果表明利用测井曲线的异常幅度、组合形态、层间距及特殊标志进行煤层对比效果显著.     

用正装迭代法计算斜拉桥的施工索力

斜拉桥是一种高次超静定结构,每一节段的施工相当复杂。特别是对于预应力混凝土斜拉桥,更是如此。施工中索力的张拉量,不仅关系到施工中的安全、体系的内力和变形,更涉及到成桥阶段结构的安全运营。按照施工顺序,采用正装迭代法优化施工索力,以达到成桥的目标状态。     

超长源距声反射波测井数值模拟与远井界面成像

采用超长源距多接收点声源模型, 通过井孔声全波数值模拟计算, 考察了利用反射波作为探测柱状多层介质径向界面的可行性和方法. 计算了流体-固体-固体柱状三层井孔体系最远至30 m的阵列全波曲线, 远井界面反射波有明显显示, 与用理论推导的反射波到时-源距公式计算的时距曲线符合很好. 绘制了校正后（消除管波影响）的界面时间（深度）记录剖面图, 给出远井界面（同相轴）信息.     

水下拖曳系统收放安全性的模拟计算

为了对置于潜艇尾部的水下拖曳系统在收放缆时的安全性进行评估,计算了螺旋浆和艇体的尾流近场.螺旋桨的计算采用升力面理论涡格法,艇体的计算采用无升力体面元法,并考虑两者之间的相互作用.建立了水下拖曳系统在非均匀流场中的力学模型,用有限差分法计算收放缆时拖缆的姿态.计算结果表明,收放缆时的安全性是有足够保障的.     

基于改进的Wasserstein生成对抗网络和深度残差网络的电缆中间接头局部放电缺陷识别

随着“碳达峰、碳中和”目标的明确,我国已有较多风光电场使用铝电缆作为直埋输电电缆,来实现成本的降低和清洁能源的利用。由于铝电缆接头PRPD谱图样本数量有限,导致了训练模式识别的网络识别准确率低、泛化能力差等问题,本文通过设计三种电缆接头典型缺陷,搭建局部放电实验平台,运用改进的Wasserstein生成对抗网络训练样本数据,借以生成更多新的图像数据,进而将生成样本和原始样本同时投入深度残差网络训练,该方法识别准确率达97.82%。与数据扩充前后不同层数深度残差网络和普通卷积神经网络训练的准确率进行比较,证明了该方法能够有效提升基于小样本条件下的识别准确率,对实际工程具有一定指导意义。