低速巡飞器倾斜转弯鲁棒反演控制律设计

针对低速巡飞器倾斜转弯非线性控制系统存在耦合、不确定项的特点,设计了一种倾斜转弯（BTT）鲁棒反演控制律。将巡飞器的动力学模型写成适用于反演算法的块控模型,假设其由标称模型与不确定项组成,利用微积分学中的Leibniz法则推导不确定项。采用反演算法推导控制律的基本形式,并通过改进的符号函数抵消非匹配不确定项,利用Lyapunov理论重新设计技术补偿匹配不确定项。仿真结果表明,与传统反演法相比,该系统能够快速、准确地跟踪攻角、侧滑角、倾斜角参考指令,具有强鲁棒性。     

有机肥对晒烟生理生化特性的影响

研究了不同种类的有机肥及配施方法对晒烟生理生化特性的影响。结果表明 ,农家肥和饼肥分别加化肥施用或两者混合加化肥施用均能明显降低烟叶中多酚氧化酶 (PPO)的活性 ;农家肥与饼肥混合并加化肥施用还能增加烟叶中叶绿体色素的含量 ,明显提高脯氨酸 (Pro)含量 ,降低丙二醛(MDA)含量 ,大幅度提高硝酸还原酶 (NR)活性 ,有利于改善烟叶品质和提高烟株抗逆性。因此 ,有机肥施用以农家肥与饼肥混施效果最佳。     

K油田白垩系低阻油层成因及识别方法研究

以地震、测井、岩心化验分析及试油试采成果为基础,从构造、沉积及储层特征等方面研究认为,哈萨克斯坦的K油田白垩系低阻油层的主要影响因素依次为低构造幅度、弱沉积水动力条件及高黏土矿物含量等。针对成因类型,分析了相同沉积环境、相似物性条件下油层段电阻率与其距自由水面高度差之间的关系,根据电阻率递减规律分析其地质影响因素并提出应分段确定油层的电阻率下限值,以消除油水分异作用的影响;同时结合电阻率比值法,对低阻油层进行综合判别。综合分析认为,K油田低阻油层纵向上主要位于构造相对低部位或沉积旋回正韵律的上部,平面上多分布于沉积水动力条件弱的三角洲前缘亚相水下分流河道末端和席状砂微相。     

带凸缘锥形零件拉延成形工艺研究

针对带凸缘锥形零件的成形特点,根据金属薄板冲压成形原理及生产实验进行工艺计算与分析,找出该类型零件拉延成形时废品率高的原因。选用成本相对较低的08Al带凸缘锥形零件,选用液压成形设备,将压边力调整在195～260kN之间,通过在模具压边圈上加工环形槽、增加塑料布润滑等措施,将两次成形改进为一次成形,取得较好的成形效果。通过近3年的批量生产验证,对于宽凸缘中等深度锥形件,通过采取相应的措施,只要保证拉延系数或相对高度的其中一个指标符合要求,即可以有效提高该零件的产品合格率。     

基于组态技术的舞台车台3D监控软件的实现

针对传统监控软件画面表现力弱、人机交互性差等缺点,设计了基于ICONICS GENESIS64的自主式舞台车台3D监控软件。仿真表明,该监控系统人机交互界面友好、丰富,易于操作,且系统运行稳定可靠,维护费用低,极大地提高了人员和舞台设备的安全性与可靠性。     

强夯处理路基的机理及夯击功能的传递规律

结合室内模型试验、现场试验及工程实践,对采用强夯法处理路基时的加固机理和夯击功能在路基中的传递规律进行了分析和研究,并在此基础上分析了强夯时夯击功能在路基中的影响范围,其研究成果对强夯法的应用具有一定的指导意义。     

海外碳酸盐岩油藏储层特征分析及其对产能影响

针对哈萨克斯坦南图尔盖盆地卡拉布拉克油田储层岩性及储集空间类型复杂多样、有利储层识别难度大,裂缝带分布特征及产能作用认识不清的问题,利用岩心、常规测井、地震资料逐级标定,以敏感曲线和敏感参数优选为核心,识别出储层岩性主要为灰岩、生物灰岩、角砾灰岩、泥质灰岩;储集空间类型主要为骨架型、裂缝-孔洞型和裂缝-岩溶角砾型。结合试油试采结果,将储层划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类,识别出有利储层发育区,分别为生物灰岩发育区、裂缝型灰岩发育区、泥质灰岩及岩溶角砾岩发育区;裂缝发育区集中于中区北部断裂带附近,是油田主要产能贡献区。该研究为海外碳酸盐岩储层特征研究提供重要思路,对同类油藏的高效开发具有借鉴意义。     

成形加强筋工艺研究与模具设计

针对成形加强筋时产生起皱、翘曲、缩颈、裂纹的缺陷,进行成形加强筋的工艺分析计算,并在实际生产中进行试冲调试,经过批量生产后,总结了不同厚度、不同材料成形加强筋的最佳工艺参数。成形加强筋后,在零件不产生缩颈、裂纹的前提下,加强筋的高度h达到最大值,解决了提高零件刚度与产生裂纹的矛盾。利用成形设备油压机气垫力能够滞后于主缸压力的功能,改进模具结构,在模具结构上采用设备主缸压力压料、气垫反顶成形加强筋的新思路,解决了零件起皱、翘曲的缺陷,大大减少了校平的工作量,取得了较好的效果。     

勘探开发一体化推动管理融合

勘探开发一体化是加快勘探开发的实施进程,尽力缩短勘探到开发之间的产能建设周期,缩短资源向储量转化,储量向产量转化周期,早日获得经济效益,控制成本投资。     

基于SVD-EMD的有效微弱信号提取算法

针对奇异值差分谱的信号提取方法不能有效提取出强噪声环境中的微弱信号这一问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD,singular value decomposition)和经验模态分解(EMD,empirical mode decomposition)相结合的微弱信号提取方法。采用奇异值差分谱选择奇异值进行信号重构,提取出带噪部分信号,对其进行EMD分解和SVD降噪处理,叠加得到降噪后的信号。仿真结果表明,该方法能够准确提取微弱信号信息,并能有效地去除信号噪声。