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1.
针对裂缝热中子示踪探测方法,从中子双组扩散理论入手结合蒙特卡洛数值模拟方法,分析压裂前后地层热中子分布影响因素,并模拟不同类型示踪剂及含量的热中子裂缝响应规律,筛选最佳示踪剂并给出其在支撑剂中含量的上、下限。结果表明:压裂前后热中子计数变化量主要受裂缝宽度和标记支撑剂中示踪剂含量的影响;钆对裂缝宽度变化反应最灵敏,钆元素是作为标记支撑剂的最佳示踪元素;随支撑剂中Gd 2O 3含量的增加,热中子计数率降低,热中子计数变化量D增加;示踪剂中氧化钆的上、下限值随裂缝宽度呈指数降低,且当裂缝宽度为1.0 cm时,Gd 2O 3的质量分数上限为0.68%,下限为0.03%。 相似文献
2.
3.
本文详细地叙述了“医院门诊部为门诊病人服务的CGPSS-F仿真系统”数据采集与分析的方法.利用CGPSS-F仿真系统的驻留在队列中的实体数和资源处于繁忙状态的单元数,合理调整实体在系统的时间.根据资源容量的利用,实体排队的长度和实体在系统的时间,确定实用的系统参数. 相似文献
4.
本文对模拟退火优化方法进行了修改,使它能较好地适应于DEDS的仿真优化研究.文中对两种优化状态下,仿真目标值之差的估计误差性质进行了分析,并对修正后算法收敛的最优性进行了理论证明。 相似文献
5.
放射治疗剂量分布的Monte Carlo模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
利用Monte Carlo方法模拟放射治疗剂量分布,改写现有的放射治疗软件DPM,并进行剂量计算。与图形处理方便的Matlab软件相结合,给出直观的显示结果。该方法是一个很有前景的研究方向,因为它既可以获得很快的仿真速度,又能得到直观的仿真结果图形。运行结果表明剂量计算能在1min之内完成,计算速度和精度满足要求。该方法对于提高放射治疗水平具有重要的指导意义和应用价值。 相似文献
6.
本文简要地介绍了人工神经元网络的基本概念、主要特征及其发展历史,评述了几种有代表性的神经元网络模型。在此基础上,探讨了人工神经元网络在系统仿真中可能的应用方向。 相似文献
7.
Itknownthatsmallamountsoffluxonthesurfaceofstainlesssteelcanincreasethedepthofweldpene trationinTIGweldingbyafactorofthree[1] .Thisprocessisreferredtoas”ATIG”orTIGweldingacti vatedbyflux .Therehavebeenthreepublishedphys icalmechanismsthatarepossiblecontri… 相似文献
8.
孟庆昌 《系统工程与电子技术》1992,(2)
本文提出了一种新的仿真算法,给出了计算公式和计算程序,研究了它的算法特点。它是一个显式方法,同欧拉法一样,每积分一步,只需计算一次右函数,但它的稳定区域与欧拉法不同。它被用于不适合用欧拉法的问题中。在运载火箭姿态控制系统仿真中,它得到了成功的应用。 相似文献
9.
一种基于通行需求度的单交叉口模糊控制算法 总被引:8,自引:0,他引:8
针对城市交通拥挤问题,提出一种根据通行需求度确定通行相位和通行时间的、可变相序的单交叉口模糊控制算法。仿真结果表明,在不同交叉口结构形式、不同相位构成和不同车流量组合的各种情况下,该方法均表现出良好的控制效果,是解决城市交通拥挤问题的有效途径。 相似文献
10.
A latent class probit model for analyzing pick any/N data 总被引:3,自引:3,他引:0
A latent class probit model is developed in which it is assumed that the binary data of a particular subject follow a finite
mixture of multivariate Bermoulli distributions. An EM algorithm for fitting the model is described and a Monte Carlo procedure
for testing the number of latent classes that is required for adequately describing the data is discussed. In the final section,
an application of the latent class probit model to some intended purchase data for residential telecommunication devices is
reported.
Geert De Soete is supported as “Bevoegdverklaard Navorser” of the Belgian “Nationaal Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek.” 相似文献