基于多磁盘内存映射的并行湍流相屏生成方法

大气湍流仿真的核心问题是生成较高精度的多层湍流相屏。针对经典谱反演生成方法,占用大量计算机资源,且无法并行计算的问题,本文提出并实现了一种基于多磁盘内存映射的并行计算方法。该方法的基本思想是将数据量较大的文件暂存在多个磁盘上,分块映射部分数据到内存中进行并行计算,使用操作系统提供的函数接口实现了无需人工干预的分块自动化内存映射机制。实验结果表明,新方法运算速度提升明显,仿真结果较为准确。该方法不但可以解决大数据湍流相屏的并行生成,还适用于一般的大数据科学计算和计算机仿真。     

平行双孔隧道开挖变形三维数值分析

基于Gibson土建立平行双孔隧道的三维实体结构计算模型,考虑衬砌与周围土体的共同作用,并在盾构开挖面处施加表面力以模拟切削刀盘的推进力效应,分析平行双孔隧道同步开挖及不同滞后距离异步开挖时隧道相互作用所引起的周边土体变形及收敛形式。研究表明,平行双孔隧道异步开挖时,滞后距离对超前开挖隧道周围的竖直沉降影响微小,而对后挖隧道断面竖直沉降以及左右隧道水平位移的影响较大;随两隧道间距的增加,开挖时相互的影响会随之减小。     

特高压直流分层接入方式的落点选择研究

基于CIGRE直流工作组的多馈入直流短路比（MISCR）的定义,引入直流权重因子,建立了分层接入方式下直流落点的稳定性指标,井结合经济性指标,构造线性权重的目标函数进行落点优化。算例分析表明本研究方法切实可行,便于工程应用。     

水库坝基综合地球物理勘察技术与应用

水库坝基地质条件关系到大坝建设质量,其前期的勘察工程至关重要。目前,利用物探与钻探工程相配合,可以获得坝基土岩介质较为丰富的勘察资料。结合地震折射波和并行电法对新建水库坝基进行勘察,确定了土层埋深、岩体风化带等特征参数,为坝基处理与施工提供可靠的依据。应用实践表明,利用综合物探方法可以提高对地质异常的判断能力,效果良好。     

焦炉集气管压力系统内模控制器设计

针对焦炉集气管压力控制系统具有强干扰、非线性时变、滞后等特点,设计基于最小二乘支持向量机的内模控制（Least Squares Support Vector Machines-Internal Model Control,简称LSSVM-IMC）与非线性PID控制（Nonlinear PID control简称NCPID）相结合的复合切换控制策略。将系统不同工况分开考虑,根据不同工况采用不同的控制算法。在正常工况下采用LSSVM-IMC算法对系统进行细调,以抑制未知干扰的影响,提高控制精度;在非正常工况下,采用NC-PID算法对系统进行粗调,使得系统在短暂时间内快速脱离高压或低压状态。仿真结果表明该控制策略不仅提高了系统的快速调节能力和稳态精度,而且增强了系统的鲁棒性。     

开孔波折板连接件在组合柱中连接性能的有限元分析

采用ABAQUS有限元软件,对已有的设置开孔板的型钢混凝土柱进行模拟分析,应用试验数据验证了模型的合理性.在此基础上,为了研究开孔波折板连接件在组合柱中的连接性能,对具有布置开孔波折板连接件的型钢混凝土柱进行有限元模拟,并将模拟结果与布置开孔板连接件的型钢混凝土柱的模拟结果进行对比,分析了型钢与混凝土接触面处的相对滑移及分布规律、两种连接件的受力情况.研究表明：在组合柱柱身上面布置相同高度的连接件,开孔波折板连接件的连接性能明显优于开孔板连接件.     

冲击机械性能微机测控系统设计

针对冲击机械冲击随动系统实际工况下测试的干扰因素多、测控过程复杂且多参数同步测试的特点,采用并行测试设计,研究了基于微机控制的辅助测控系统,从系统的硬件和软件两方面着手解决了在工业现场环境下,冲击机械多参数同步采集与数据处理等动态测试问题.测试结果表明:系统的高精度、高可靠性及稳定性等完全满足冲击机械冲击性能的测控要求.     

基于电涡流传感器的智能公交投币机性能改进

公交投币机在市场上得到广泛应用,但是现有智能公交投币机存在一些不足之处。研究通过应用微型直流电机,对现有的智能公交投币机进行改进,利用LM317控制投入的硬币通过电涡流传感器时的速度,并对软件进行修改,使智能公交投币机的硬币辨识率得到很大的提高。     

基于连续小波变换参数选择的小麦近红外光谱模型优化方法研究

为了提高模型预测精度,结合连续小波变换（CWT）的最优参数选择,优化小麦蛋白质光谱模型。对原始光谱进行CWT,利用主成分分析（PCA）选出5种小波db1、sym2、sym5、sym7、coif1;在不同尺度参数下利用偏最小二乘法（PLS）建模,确定尺度参数为15;在此基础上,利用CWT结合多元散射校正（MSC）及支持向量机（SVM）建模确定最优小波db1;在最优参数下用CWT结合无信息变量消除算法（UVE）和连续投影算法（SPA）及SVM建立预测模型,预测均方根误差为0.3930,优于CWT-UVEPLS-SVM的0.4558和CWT-SPA-SVM的0.4415,研究结果表明,CWT参数选择可有效优化近红外光谱模型。     

结合PCA的SVM方法在学校财务风险预警中的运用

利用支持向量机方法对中职学校财务风险进行预测,设置22个评价指标,运用主成分分析降维处理数据,然后通过Libsvm进行实验。通过对评价指标的主成分分析,发现前8个主分量的累计贡献率为89.18%,占有绝对重要的比重。选取前8个主分量为支持向量机的输入,最后得到5组实验数据,平均预测分类精度为93.75%,表明支持向量机方法在财务风险预测中的可行性和实用性。