一种灰色模糊油田区块水驱指标评价模型

针对油田开发中的不确定因素,结合油藏开发因素中的定性化指标,提出了一种基于油田开发水驱指标的模糊综合评价模型.通过灰色关联法定量筛选影响油田开发水驱因素的九项指标,运用层次分析法确定了各指标的权重,结合模糊数学中的判断矩阵实现了油田各区块的模糊综合评价.此方法不仅可以对所有区块进行总体评价,还能对各个具体区块进行精细的评价,为油田开发与管理提供了有效的指导.最后,通过实际例子验证了模型的有效性以及可行性.     

滴状冷凝强化含不凝气的蒸气冷凝传热机制

为了深入考察滴状冷凝强化混合蒸气冷凝传热传质过程的作用机制，在竖直表面上设计了完全滴状（DWC）、没有液滴向下脱落运动的条形分割滴膜共存（DFC）和膜状（FWC）3种冷凝形态的实验表面。对纯蒸气及含不凝气蒸气的冷凝传热过程进行了分析和实验研究，结果表明纯蒸气滴状冷凝与滴膜共存冷凝传热特性相近；而对含不凝气的冷凝，滴膜共存表面与膜状冷凝表面的传热特性相近；不凝气摩尔分数分别为0.9%、4.8%时，滴状冷凝较其他两种形态下的冷凝传热系数提高了30%～80%。其主要原因是由于混合蒸气冷凝传热阻力主要由气相边界层控制，滴膜共存冷凝并没有使气相的扩散传质过程得到强化，而完全滴状冷凝与设计的滴膜共存冷凝的区别在于后者仅存在小液滴的合并运动而没有大液滴向下脱落和对表面冲刷过程。根据二者实验结果的分析，认为滴状冷凝的大液滴脱落运动是影响气相传质的主要因素，大液滴脱落过程对气相边界层的扰动和剪切作用强化了气液界面传热传质特性。     

教室荧光灯色温对学生学习效率和生理节律的影响

为了研究教室荧光灯色温对学生学习效率和生理节律的影响,通过实验对比了3种典型色温T5荧光灯在不同照度水平下对受试人学习效率、视疲劳、脑疲劳的影响。实验采用安菲莫夫字母表和近点测定法对学习效率和视疲劳进行测试,用学习效率变化率作为特定光环境下出现的脑疲劳指标。结果表明,由于Cirtopic效应作用,中间色温荧光灯在恰当的时间长度内可对学生产生适量的良性刺激,对大脑起到“唤醒”或“放松”的作用,达到提高学习效率、缓解视／脑疲劳的效果;而高、低色温荧光灯的作用则相反;不同色温的荧光灯光源,其最佳照度值并不相同;在实验研究的基础上,提出了教室照明中应避免的色温一照度组合。     

一种新的AUV路径跟踪控制方法

研究了自主水下航行器(AUV)的路径跟踪问题,将跟踪控制问题分为导引和控制2部分.导引部分基于视线导引(Line of Sight)原理输出AUV的参考航向,针对AUV的参数不确定性及海流干扰等特点,航向控制器采用变结构控制律计算舵角控制输入,在此基础上,将航向控制器与路径跟踪控制器并行结合,构造了文中提出的混合型路径跟踪控制器.文章从理论上证明了控制律的稳定性,仿真结果表明,所设计的控制律可以保证AUV沿期望路径航行,路径跟踪误差快速收敛.     

驾驶模拟器校验实验方法的研究

设计了同等道路条件下的实车和驾驶模拟校验实验,对比分析了两种实验条件下车辆通过13个车速和8个车道横向偏移距离采集点的相关数据,分析结果表明,两种实验条件下①被试在模拟实验中的车速略高于同等条件下实车车速,但模拟器中的被试驾驶员车速选择变化反应同实车条件下基本一致;②被试倾向于沿车道左侧行驶;③通过弯道时,车速和横向偏移距离呈近似对数关系。     

基于分形理论的沥青路面微观形貌特征描述与求解方法

从分形角度描述沥青路面在垂直方向上的微观形貌特征,并研究了路面构造深度的分形插值方法。利用遗传算法求取迭代函数系统中仿射变换的最佳垂直比例因子,计算分形维数。最后利用高精度激光测距仪获取4种不同沥青路面样块的高程数据,在此基础上分析分形维数与路面平均构造深度、算术平均偏差、均方根偏差的相关关系,并通过插值函数模拟路面构造深度变化的分形曲线。     

《铁碳合金相图》的教学探究

本文对Fe-Fe3C相图和它的教学设计进行了全面分析,特别用简而易懂的5单7双3线9点方法对铁碳合金相图进行了详细的分析,使得原本枯燥难懂的理论变得形象生动。     

欠驱动自主水下航行器轨迹跟踪控制

文章基于级联方法,研究了欠驱动AUV的水平面轨迹跟踪控制问题。将跟踪误差分解为位置跟踪和航向角跟踪2个相互级联的系统,独立设计跟踪控制器,级联系统理论则保证了整个轨迹跟踪误差的全局一致渐近稳定性。其中,采用反演方法获得位置跟踪的全局一致渐近跟踪控制器,并且针对参考航向角速度为非零常值的一类参考轨迹,推导出保证系统全局一致渐近稳定的控制参数及参考轨迹条件。仿真研究表明该轨迹跟踪控制器是有效的,控制品质良好。     

Fitts＇定律实验的设计与实现

首先,介绍了Fitts＇定律,然后,设计了验证Fitts＇定律的实验,最后,使用Matlab7.0.1对数据进行了统计和分析.实验结果有效地验证了Fitts＇定律,并且Fitts＇ Law（错误率为4％）得到的预测模型精度高于通过“effective width”Fitts＇ Law得到的预测模型.