基于高压压汞和核磁共振的致密砂岩渗透率预测

分析影响致密砂岩渗透率的主控因素并准确预测致密砂岩渗透率对致密油气藏的开发具有重要意义。以鄂尔多斯盆地延长组致密砂岩为研究对象,基于高压压汞和核磁共振对致密砂岩渗透率主控因素进行了研究,分别评价并优选了更适用于致密砂岩的基于高压压汞和核磁共振的渗透率预测模型。结果表明：影响致密砂岩渗透率的主要因素是孔喉半径,其中中值孔喉半径与致密砂岩渗透率相关性最强;与核磁共振T₂加权平均值相比,T₂几何均值与致密砂岩渗透率的相关性更强;在3种不同的核磁共振渗透率预测模型中,SDR-REV模型的预测效果要优于SDR模型和KCT_2w模型;在3种不同的高压压汞渗透率预测模型中,基于r₄₀和r₄₅的Winland模型渗透率预测精度较高。研究成果对鄂尔多斯盆地延长组致密砂岩的进一步有效开发具有指导意义。     

基于深度学习的四旋翼无人机单目视觉避障方法

针对无人机避障问题，提出一种基于深度学习的四旋翼无人机单目视觉避障方法。首先通过目标检测框选出目标在图像中的位置，并通过计算目标选框上下边距的长度，以此来估量出障碍物到无人机之间的距离；然后通过协同计算机判断是否执行避障动作；最后使用基于Pixhawk搭建的飞行实验平台进行实验。实验结果表明，该方法可用于无人机低速飞行条件下避障。该方法所用到的传感器只有一块单目摄像头，而且相对于传统的主动式传感器避障方法，所占用无人机的体积大幅减小。该方法鲁棒性较好，能够准确识别不同姿态的人，实现对人避障。     

基于集员未知输入观测器的风力机桨距执行器故障诊断

风力机一般放置在恶劣的环境中,其桨距执行器极易出现故障。文中针对一类含有未知但有界干扰和噪声的风力机系统的桨距执行器故障问题,设计了集员未知输入观测器对桨距的执行器故障进行检测并分离。采用气动机理和现代辨识原理建立风力机系统模型,通过优化未知输入观测器设计对系统中的干扰解耦,基于中心对称多胞体估计不考虑故障时残差的区间包络,并将其作为残差估计的上下动态阈值,实现状态估计。在上述基础上提出了利用一组集员未知输入观测器进行故障诊断的策略。仿真结果表明,在实验过程中,文中所设计的集员未知输入观测器准确地诊断出了风力机桨距执行器的3阶和5阶线性系统在发生突变故障和缓慢时变故障的时间和位置,证明了所提故障诊断策略的有效性。     

神经网络在线切割加工中的应用

本文对线切割加工放电状态的检测方法进行了初步的理论分析，指出了现有线切割机床的检测方法的不足，提出了间接检测方法和相应的计算公式．本文将神经网络理论中研究得较为成熟的前馈网络应用于线切割加工放电状态的检测，建立了加工间隙状态检测，预报神经网络系统，并对该系统进行了一些验证．     

浅谈铸铝型转子带风扇二次动平衡的工艺方法

风扇进行静平衡后,转子、风扇分别对应编号,进行转子带风扇一次动平衡,铆牢平衡柱后再进行转子带风扇二次动平衡,然后对号装配,有效的消除了再生不平衡。     

采用磁传感器的餐厅服务机器人导引控制方法

针对餐厅环境复杂、定位精度低等问题,提出了一种以磁传感器为核心的餐厅服务机器人导引控制方法。该方法通过安装在机器人底盘的磁传感器感知铺设在地面下的磁条,使得机器人能够平滑、准确地沿着磁条运动,在运动的过程中,结合地标模块感知到的地标信息,获取精准的位置信息和工作状态。最后将该方法应用于一种实际餐厅服务机器人,实现了机器人在餐厅内的精准定位与导航。实验结果表明,本文所提方法性能可靠、成本较低、实用性较强,具有较广阔的应用前景。     

基于改进扎列茨基解的三相土固结沉降研究

研究表明三相土中含气孔隙水的可压缩性将对固结沉降过程产生实质性的影响,因此有必要在固结沉降问题的研究中考虑三相土。鉴于目前的土体固结分析方法很少涉及三相土,基于改进扎列茨基解求解三相土的固结沉降问题,并进行参数敏感性分析得出:渗透系数愈大,沉降发展愈快;泊松比越大,最终沉降越小等结果。另外该近似解能够较好地求解三相土固结沉降,具有一定的应用价值。     

有限层地基中单桩横向地震反应分析方法

通过对分层弹性地基中单桩基础按Winkler(温克尔)地基土模型特性分析,建立合理的力学模型。并通过动力分析给出桩基础横向自振特性及横向动力与地震荷载作用下强迫反应的解析解。文中的解析公式为分层弹性地基中单桩基础在横向动力与地震荷载作用下的动力反应分析提供一种新的解析方法。     

基于数学形态谱的逆变器功率管开路故障诊断

针对逆变器功率管开路故障,提出一种基于数学形态谱的逆变器开路故障诊断方法。利用逆变器故障状态下的三相输出电流出现波形上缺失、下缺失、上下都缺失以及严重畸变的差异,求取正常电流信号及上述4种故障电流信号的形态谱,提取形态谱中前11个归一化谱值作为特征向量输入ELM神经网络进行区分,并结合简单的三相输出电流故障判别机制,实现故障功率管的准确定位。仿真结果表明,该方法的故障区分率超过96%。最后利用实验数据验证了所提方法的有效性。