页岩气低伤害超临界CO2凝胶压裂液研究

针对常规水压裂液会对页岩造成伤害，容易产生水锁，不易返排，还造成水资源消耗和污染环境等问题，制备了低伤害二氧化碳凝胶压裂液。将自备的F2EU和F4EU增稠剂加入到超临界CO₂基液中，探究两种增稠剂的加入量对CO₂凝胶压裂液黏度的影响，综合考虑成本与效果，优选了2%的F4EU增稠剂，可将CO₂的黏度增至15.4 mPa·s。研究了温度、压力以及剪切速率对凝胶压裂液黏度的影响。实验结果表明，随着温度升高黏度总体降低，但中间出现一个短暂升高阶段；随着压力上升压裂液黏度增加；随着剪切速率的增加压裂液黏度下降，属于一种典型的剪切变稀的假塑性流体。F4EU超临界CO₂凝胶压裂液的平均伤害率为1.39%，远远小于常规压裂液对岩芯的伤害率。实验表明，F4EU超临界CO₂凝胶压裂液在页岩气压裂开采中具有良好的应用前景。     

解决一类优化问题的变分迭代法

考虑利用变分迭代方法求解最优化问题,分别给出了求解一般的有约束和无约束最优化问题的基本步骤,并通过实例说明了所给方法的有效性.     

基于模糊证据推理的突发事件风险分析模型

突发事件发生、发展和演化过程中的风险属性来源复杂,且相关信息具有不确定、不完备的特点.为准确分析这一特点下的突发事件运行风险问题,引入模糊证据推理构建分析模型.首先根据突发事件的结构化描述框架和故障模式影响危害分析(FMECA)方法构建突发事件风险属性识别框架,获取信息作为风险分析证据并对其进行规范化处理;然后以模糊证据推理构建突发事件风险分析的模型,通过计算,给出事件风险程度的合理判断;最后选取CRH某型动车组行车安全事件进行实例分析.分析结果表明,在分析突发事件风险时,针对信息不确定、不完备特点构建的模糊证据推理模型具有可行性与有效性,同时该模型能够为突发事件风险分析和风险应对决策的制定提供辅助参考.     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.     

正交试验优化手性镍催化不对称反应条件研究

用正交试验法优化手性镍催化二乙基锌对α，β不饱和酮的不对称麦克尔加成反应条件，优化后的不对称麦克尔加成反应的一般条件为：低温(近反应溶剂冰点)，常压，非质子非极性溶剂(环己烷)．     

一种有效的网格综合优化算法

提出一种有效的网格综合优化算法。给定一定数量的三维散乱点和一个初始三角网格,使用Hoppe提出的能量函数对网格顶点位置优化,使网格更好的逼近三维散乱点。同时通过分裂网格中度数特别大的节点,使网格的空间形状更加平滑。计算机仿真实验表明,使用该算法能够获得形状良好的网格。     

A Forward Selection Method on Customer Credit

In this paper, we discuss a selection and evaluation method of customer credit for the commercial bank loans operation, and put forth a forward selection model by optimization techniques. At last, we also give an example to analyze its application.     

刚-柔性桩复合地基设计理论探讨

刚-柔性桩复合地基设计理论的发展明显地落后于工程实践,基于工程实践成果以及计算机仿真分析结果对刚-柔性桩复合地基设计理论进行了研究,根据不同的基础形式对刚-柔性桩复合地基进行分类,分析了不同型式复合地基的适用性,提出了具体的设计步骤,探讨了承载力与变形等相关问题.此外,还提出了刚-柔性桩复合地基优化设计的建议,并通过工程实例对上述设计理论进行验证.     

优化教学过程培养创新意识

培养具有创新精神和实践能力的高级专门人才是时代赋予高等教育的历史重任，而教学过程是实现这一目标的重要途径，文章就优化教学过程，在良好的教学过程中培养学生的创新意识作了一些探索。提出了相关的观点。     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。