两种流态并存区域上井流问题的渗流速度

为了对两种流态并存区域上的井流问题精确求解，在非线性区域内，就非线性指数n是径向距离r的线性连续减函数的情况，对建立起来的水均衡方程，用Boltzmarm变换进行求解，推导出了线性与非线性渗流区域内井流问题渗流速度的解析表达式．     

广义微分中值定理

对于k阶可导函数,利用拉格朗日中值定理,证明了函数的k阶导数与函数值之间的关系;对于s阶可导函数(s>k),证明了函数的s-k阶导数值与函数的s阶导数之间的关系.给出了常见的k=2,k=3,k=4对应的定理及其证明.     

按时间抽取的FFT矩阵形式的研究

借助于奇、偶行（列）矩阵,前、后行（列）矩阵,奇偶行（列）分块矩阵及分块矩阵的准数乘运算等概念,分析了按时间抽取（DIT）的基-2 FFT算法分量形式的特点．将以自然数次序输出的按时间抽取（DIT）的基-2 FFT算法用较简单的矩阵形式来表示．     

利用单纯形-粒子群算法识别二维河流水质参数

将单纯形-粒子群混合算法应用于分析二维河流横向扩散情况下的水团示踪试验数据,估计河流的横向扩散系数、断面平均流速和污水排放位置。数值试验结果表明:(1)加速因子c_1,c_2和参数初值取值范围综合影响粒子的搜索能力,当加速因子c_1=c_2=1.72时,有利于保持粒子的搜索能力;(2)在同样的条件下,混合算法的时间性能指标值小于单一的粒子群优化算法;(3)参数初值的取值范围对混合算法收敛性几乎没有影响;(4)混合算法可以有效地应用于河流水质数学模型参数识别问题。混合算法能改善粒子群算法在迭代后期出现的收敛速度慢、早熟的不足,是分析河流水质模型参数的一种有效方法。     

用差分-遗传混合算法求解含水层参数

将差分-遗传混合算法用于分析直线隔水边界条件下的抽水试验数据,求解含水层参数。在易陷入早熟的遗传算法中,加入搜索能力强、受控参数少的差分进化算法,构成差分-遗传混合算法。该混合算法具有确定性运算和随机性搜索的优点,能够较好地平衡全局搜索和局部搜索。试验结果表明,差分-遗传混合算法能够有效地应用于分析抽水试验数据,识别含水层参数,与其他方法相比较,具有对初值的依赖性小、收敛性好和计算结果精度高等优点。     

基于改进的花粉算法的抽水试验数据分析

以花粉算法为基础,采用立方映射产生的混沌序列,模拟花粉配子初始化提高算法的全局搜索能力,加入单纯形算法提高计算精度,建立改进的花粉算法.分别采用基本花粉算法和改进的花粉算法,分析直线供水边界含水层抽水试验数据,确定含水层参数.就种群规模和待估参数初值范围等因素对算法收敛性的影响,进行了数值实验.结果表明,改进的花粉算法能够有效地应用于求解分析抽水试验数据,确定含水层的计算问题;种群规模越大,算法精度越高,但耗时太长;待估参数的取值范围对收敛性有一定的影响,范围较小收敛性更好.较基本的花粉算法,改进的花粉算法具有搜索能力强,计算精度高,收敛速度快等优点.     

利用单纯形2粒子群混合算法确定越流含水层参数

针对粒子群优化算法后期存在的收敛速度慢、早熟、易陷入局部极小等问题,将局部搜索能力强的单纯形算法和粒子群算法结合,构造单纯形-粒子群混合算法。以第一类越流系统情况下的非稳定井流问题的解析解为基础,将单纯形-粒子群混合算法应用于分析抽水试验数据,计算含水层参数的问题。数值实验结果表明：单纯形-粒子群混合算法能有效地应用于分析抽水试验数据,确定含水层参数,且具有局部搜索能力强、运算速度快和计算精度高等优点。     

智能化地图注记

详细讨论了候选注记的确定、候选注记位置的质量评定以及最佳注记位置的选择方法。在全面考虑注记配置顾及因素的基础上，对注记位置的质量进行了量化评定，提出候选注记位压盖要素情况质量评定函数，位置优先性评定函数、位置松驰度评定函数。     

熟石膏陈化过程的研究进展

探讨了熟石膏陈化过程中无水石膏（AⅢ-CaSO₄）与水蒸气的反应机理以及二水石膏（CaSO₄·2H₂O）的脱水机理。首先介绍了熟石膏陈化过程的基本原理,然后讲解了熟石膏陈化过程中水蒸气在AⅢ-CaSO₄上的物理吸附与化学吸附,其后描述了熟石膏陈化过程中CaSO₄·2H₂O晶体的脱水行为与脱水动力学,最后提到了CaSO₄·2H₂O、CaSO₄·0.5H₂O、AⅢ-CaSO₄的晶体结构。     

识别河流水质模型参数的单纯形-差分进化混合算法

应用文中构造的单纯形-差分进化混合算法,分析了一维河流纵向离散和二维河流横向扩散两种情况下的水团示踪试验数据,识别了河流水质参数。这种混合算法是将具有局部搜索能力强、收敛速度快,而对初始值的选取依赖性较强等特点的单纯形算法与具有全局搜索能力强、受控参数少、而局部搜索能力弱等特点的差分算法进行混合。使其同时具有随机性搜索与确定性运算所具有的共同优点,能够较好地平衡局部搜索能力和全局搜索能力。数值实验结果表明:该算法可有效地应用于河流纵向离散和横向扩散两种情况下的水团示踪试验数据分析与水质参数识别,并且运算速度快、收敛性好,具有重要的应用价值。