疏松砂岩油藏大孔道定性识别新方法研究

疏松砂岩油藏在长期注水开发过程中,往往伴随着大孔道的出现,这严重影响了油藏水驱开发效果,制约了采出程度的进一步提高,因此,大孔道识别及有效封堵成为该类油藏急需解决的关键问题.通过研究分析,确定了影响大孔道从形成到发展的7种主要静态因素,以及标志大孔道形成的6种主要动态因素.将层次分析法及灰色关联法相结合,分别计算静态及动态因素的权重,建立了全新的大孔道定性识别模型.示踪剂监测结果验证了该方法的实用性和有效性.     

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

基于BaLuF5∶Yb3+,E3+纳米晶掺杂的聚合物光波导放大器

为提高聚合物光波导放大器的增益性能,利用高温法合成了BaLuF5∶Yb3+,Er3+纳米晶,并分别对纳米晶的形貌、晶体结构和近红外发射特性进行了表征.测试结果表明,纳米晶平均粒径为13 nm,并在1 530 nm处具有较强的发射,荧光半高宽为50 nm.将合成的纳米晶掺杂入SU-8聚合物作为光波导放大器的芯层材料,使用光刻显影等工艺,在表面长有二氧化硅的硅衬底上制备出了聚合物光波导放大器.当980 nm波长泵浦光功率为280 mW、信号光波长为1 530 nm且功率为0.1 mW时,在长度为1.1 cm的光波导放大器中,获得了3.95 dB的相对增益.     

应用灰色统计进行纺织产品的抉择

本文利用灰色系统理论处理问题的特点,以一纺织厂对三种产品优化抉择为例,提出了用灰色统计综合评判的方法进行产品块择,取得了较满意的效果,为纺织产品的生产抉择提供了一个新的科学方法。     

神经网络在可靠性分析中的应用

应用人工神经网络对舰炮发生故障的发射炮弹数进行了预测。借助前馈神经网络对非线性函数的逼近能力，对发生故障的发射炮弹数进行了单步预测，并与使用灰色数列预测的结果进行了对比，验证了人工神经网络进行可靠性预测的可行性。     

欧盟科技报告管理体系初探

作为记载科研活动的重要文献资料,科技报告对于科研管理具有重要的不可替代的作用.作者通过多途径的调查研究,理清了欧盟科研管理的组织机构,并在此基础上,较为系统地从科技报告的撰写、提交、知识产权以及科技报告的管理等方面,对欧盟科技报告管理体系进行了较为全面的介绍.     

凸六边形的相对长边与相对短边

就Doliwaka和Lassak提出的凸n－边形的相对边问题，讨论n＝6的情形，将凸六边形嵌入到平等四边形内（边可重叠），利用对应边的边长比的关系可证任意凸六边形均有相对长边，有平行对边的凸六边形必有相对短边。     

双周期平面弹性具相对位移混合边值问题的三种提法及解法

给出双周期基本胞腔内含若干个任意形状孔洞的具相对位移的平面弹性混合边值问题的三种提法，并采用复变函数方法，建立数学模型，推广方法构造出复应力函数解的形式。并以其中的问题为例，将其归结为正则型的具Ｗｅｉｅｒｓｔｒａｓｓξ核的奇异积分方程。     

用解析方法建立两个三角形的亲似对应(Ⅰ)

本文解决的是射影几何中建立两个三角形亲似对应的问题.本文对亲似对应问题进行了分析,根据亲似对应的特点,将问题简化,并在此基础上推导出建立两个三角形亲似对应的数学公式及计算方法.     

Method for Risky Multiobjective Group Decision-Making and Its Application

The multiobjective group decision-making problem under risk is common in reality. This paper focuses on the study about risky multiobjective group decision-making problem where the index value is not certain. We give indexes classifying method and index normalizing formula of this type problem. By building objective function that minimizes general weighted distance from every alternative to the relatively best and worst alternative, the optimal membership degree of every decision-maker to every alternative can be obtained, and by building another objective function that minimizes general weighted distance from the optimal membership degree of every decision-maker to every alternative to the group optimal alternative and the group inferior alternative, the optimal membership degree of every decision-maker to every alternative can be obtained, which are both based on probability theory and fuzzy theory. Aftermost a model is established which collects group preferences. This method provides a new idea and