喷注声源在油井液位深度测量中的应用

介绍了管道内喷注噪声的产生机理,阐述了用ANSYS程序模拟湍流噪声场的思路与过程,展示了管道中喷注声压的数值计算方法.通过对喷注声源的数值模拟研究发现,稳定喷注能在管道中产生低频宽脉冲声波,并得到实验验证,找到了能在管道中产生低频宽脉冲声波的方法,并且较好地解决了喷注体积的确定问题.现场实验证明,使用喷注声源能显著提高声波在管道中的传播距离,为扩大回声测距法的量程指出了新的途径.     

深井液控导向纠斜机构的动态仿真及实验研究

深井自动垂直钻井工具工作于数千米深的井下,对其上的液压导向机构的性能有较高的要求.利用仿真软件包AMEsim对该液压导向机构进行接近于实际工况的仿真,揭示了这种液压系统的特有的性能.特别是超常环境压力下系统仿真结果表明,由于超常环境压力可改善系统的吸油性能,因而使得该系统具有适应超常环境压力的特性.对液压导向机构的理论和实验分析证明了系统仿真的有效性.     

柴油机高压共轨压力控制的动态仿真与分析

为提高高压共轨系统压力控制效果,进行了高压共轨系统的压力控制动态仿真研究.简要分析了高压共轨压力控制的特征和要求;采用部件液压模型和流量边界模型组合法,给出了高压共轨系统压力控制计算模型;并用AMESim液压仿真软件建立了四缸柴油机高压共轨压力控制仿真模型,进行了PID的不同系数控制、控制周期和变目标控制仿真计算,对比了不同系数控制、控制周期和变目标控制的效果.仿真结果表明,该模型能满足共轨压力控制要求,反映不同参数的控制效果.     

Automatic patent document summarization for collaborative knowledge systems and services

Engineering and research teams often develop new products and technologies by referring to inventions described in patent databases. Efficient patent analysis builds R&D knowledge, reduces new product development time, increases market success, and reduces potential patent infringement. Thus, it is beneficial to automatically and systematically extract information from patent documents in order to improve knowledge sharing and collaboration among R&D team members. In this research, patents are summarized using a combined ontology based and TF-IDF concept clustering approach. The ontology captures the general knowledge and core meaning of patents in a given domain. Then, the proposed methodology extracts, clusters, and integrates the content of a patent to derive a summary and a cluster tree diagram of key terms. Patents from the International Patent Classification (IPC) codes B25C, B25D, B25F (categories for power hand tools) and B24B, C09G and H011 (categories for chemical mechanical polishing) are used as case studies to evaluate the compression ratio, retention ratio, and classification accuracy of the summarization results. The evaluation uses statistics to represent the summary generation and its compression ratio, the ontology based keyword extraction retention ratio, and the summary classification accuracy. The results show that the ontology based approach yields about the same compression ratio as previous non-ontology based research but yields on average an 11% improvement for the retention ratio and a 14% improvement for classification accuracy.     

一种求解函数优化的混合差分演化算法

为了解决传统遗传算法易陷入局部最优解的问题,在多父体杂交算法和差分进化算法的基础上,提出了混合差分演化算法.该算法的核心在于,采用多父体杂交算子保证算法的遍历性,通过淘汰相同个体来保持群体的多样性,并以较小概率随机选取部分个体进行差分进化操作,从而充分利用最优个体的信息达到了加快收敛速度的目的.对复杂函数的寻优实验验证了混合差分演化算法的有效性.     

截面突变的座椅多级弹射筒内弹道仿真

以往研究中对多级弹射筒和压力有效作用面的影响重视不足,并且所建模型通用性差.在分析弹射机构工作过程的基础上,建立了适用于套筒式弹射机构的内弹道模型,以火药质量和机构行程控制数学模型的解算流程,并与实测参数进行了对比,误差在0.9%～2.4%之间,说明模型可靠性;利用此模型分析了压力作用面对其性能的影响,得出结论:1)弹射筒工作期间作用面积A对其性能影响显著,弹射筒直径相差0.01m性能参数误差可达15%左右;2)对于套筒式弹射机构性能计算,近似处理会得出大于实际值的结果,因此必须将有效作用面突变效应考虑在内.     

基于过程挖掘的服务治理平台研究

针对设计时服务治理不能很好适应服务运行时的动态调整以及运行时服务治理缺乏对服务间关系的监控管理等问题,论文基于过程挖掘技术提出了融合业务需求、业务过程及服务运行信息的服务治理平台. 首先,论文建立了覆盖过程挖掘处理全过程、业务数据的服务治理元模型,包括日志记录、过程挖掘处理、服务治理反馈子模型;然后,论文建立了包含过程挖掘实例视图和控制视图的服务治理方法,以生成包含业务及服务运行信息的服务治理策略;最后,结合某交通物流云服务平台进行了应用验证. 结果表明,本平台提供了有效的综合业务与服务运行时分析的持续治理方式.     

自动化系统数据挖掘问题的模拟退火解法

数据挖掘是近年来发展起来的新技术,指挥自动化的辅助决策过程也越来越依靠数据挖掘求解。通过数据挖掘,可以有效地处理海量数据,为正确决策提供支持。模拟退火是一种性能优越的计算智能算法,广泛应用于求解非线性最优化问题。数据挖掘中的数据聚类与模拟退火在本质特性上存在相似,可以将模拟退火应用于数据挖掘。通过蒙特卡罗方法生成随机数据,进行基于模拟退火的聚类分析。算例表明,新方法能够很好地进行数据聚类,具有较好的适用性。     

属性添加情况下的概念格重构算法

研究在给定的形式背景下,通过逐步添加属性建造概念格的方法.一般地,初始概念格可由部分属性生成.当添加属性时,得到了新节点与它在原概念格中的直接父节点是一一对应的结论.证明了所有新节点在原概念格中的直接父节点,只可能在某个节点和它的子节点中.基于上述性质,给出了添加属性情况下的重建概念格算法.此算法的优点是生成新节点的范围小,构建概念格的速度快.     

知识发现领域的两大猜想

针对目前知识发现所面临的机遇和挑战,提出了知识发现"逆问题猜想"和知识发现"磁铁效应猜想"。这两个猜想构成相互关联的统一的有机体,本质上是围绕着要解决"海量"这一难题。讨论了猜想研究的基础,实现的可行性以及可能的研究内容。