FE-SEA方法在平台支持船噪声预报中的应用

平台支持船由于作业需要通常配备有动力定位系统,其在侧推工况下舱室噪声超标较为严重。针对这个问题采用计算流体力学(CFD)方法,得到侧推螺旋桨作用在导管上的脉动压力,并将时域计算结果转换成噪声计算的激励条件。采用有限元(FE)与统计能量分析(SEA)混合方法建立船体中频段FE-SEA耦合模型并建立船体高频段SEA模型,对某65 m AHTS船侧推工况下全频段(63 Hz~8000 Hz)舱室噪声进行预报,分析该船噪声分布规律及主要影响因素。并建立起全船的SEA模型,在中频段对比SEA与FE-SEA两种方法得到的舱室声压级频谱曲线,验证了使用混合模型的必要性。     

致密砂岩油藏能量补充方式评价及优化

针对致密砂岩油藏大规模体积压裂开发后能量补充困难的问题,利用自主设计制作的大型人造三维岩心物理模型和物理模拟实验舱,开展致密砂岩油藏能量补充方式优化研究。实验结果表明:致密砂岩油藏压裂开发过程中,地层能量损耗严重,采取注水或注气的方式可有效进行能量补充;地层中裂缝规模越大,越有利于原油渗流,后续补充能量的传播范围越广,有助于进一步提高原油采收率;从提高驱油效率和扩大波及系数方面优选吞吐渗吸介质,CO₂均优于活性水,CO₂吞吐开发在矿场试验中取得了显著的增油效果,因此,CO₂吞吐作为一种有效的能量补充方式在致密油开发中展现了良好的应用前景。该文分析了致密砂岩储层水平井压裂开发的渗流规律,优选出致密砂岩储层大规模压裂开发后最佳渗吸介质,可为致密砂岩油藏开发设计提供重要的理论依据。     

基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法

混合传感节点的属性较难形成统一识别特征，其节点属性约简过程复杂，存在分类时间长及分类性能差的问题。为此，提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值，利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果，获得统一编码形式的节点。在此基础上，排除了属性权重为“0”的属性，完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式，进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法，实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明，所提算法的分类用时低于520 ms，且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法，混合传感节点分类性能较好。     

动载作用下铁矿石能量耗散规律及破坏特征试验研究

为研究攀枝花铁矿开采境界内铁矿石的动力学性能,利用动静组合分离式霍普金森杆实验系统,开展 4 种典型铁矿石的动态单轴压缩试验。 以动态强度、能量耗散、碎屑分布为切入点,分析 4 种矿石的动力学响应特征。 试验结果表明:4 种铁矿石的动态强度均具有明显的率效应,随冲击速率的增加而增大;所研究冲击速率范围内,中低 品位铁矿石的动态强度显著大于高品位铁矿石和表外矿的强度;随着冲击速率的增加,单位体积耗散能随之增大,且 单位体积耗散能的增加幅度与铁矿石的品位相关;基于分形理论分析 4 种铁矿石破坏后碎屑块度的分形维数,发现碎 屑块度的分形维数随冲击速率增大而增加;最后,分析了单位体积耗散能与分形维数的关系,发现二者呈现非线性正 相关关系。     

复杂环形内悬空空间网格结构施工卸载优化

为解决麦积山景区游客服务中心项目的卸载施工难题，选取合理的卸载方法，文中借助了有限元软件对拟定的4种卸载方案进行了模拟分析，分别从关键节点的位移变形、结构杆件的最大应力变化、主体结构的支撑体系受力转变、临时支撑的最大反力变化、临时支撑的总反力几个方面优选出了最佳的卸载方案。结果表明内至外卸载方案下，卸载的动态最为平稳，有利于结构和临时支撑的稳定，为最优卸载方案。其相应的分析过程和分析结果都能为类似结构的安全卸载施工提供相关指导和借鉴。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。