保山气田新近系羊邑组二-三段沉积微相

保山盆地为滇西的一个具西断东超箕状断陷结构的新近系小型盆地。为搞清区内保山气田的沉积特征，指导该区油气勘探工作，结合沉积岩（物）与沉积环境之间的辩证关系，通过对沉积岩的岩性特征（颜色、岩石类型、岩石结构、黏土矿物、岩相组合）的分析研究，借助于沉积相在测井和地震剖面上的显著特征，研究并划分了保山气田新近系上新统羊邑组二-三段的沉积微相类型。结果表明，在该研究区主要发育了扇三角洲前缘亚相中的水下分流河道、分流河道间、前缘席状砂、河口坝等沉积微相类型，以及浅湖亚相中的浅湖泥和浅湖漫流席状砂沉积微相。剖析各类骨架微相的沉积特征后指出：水下分流河道、河口坝和前缘席状砂为该区最有利的储集砂体。     

粗糙集理论的双重学习方法研究

提出了一种新的粗糙集双重学习方法,该方法能用遗传算法实现外层学习,用规则提取方法进行内层学习．其基本思想是：首先引入遗传算法,将属性编码,并针对不同的属性组合进行规则提取;然后用测试样本对规则集进行检验,并基于所得到的识别率建立适应度函数;最后在合适的遗传算子下获取最佳的属性组合及相应的知识规则．与其他方法相比,本文所提粗糙集双重学习方法集属性约简和规则提取于一体,整个过程具有很强的自适应能力．最后,用算例对本文方法进行了验证．     

基于相似性原理的变压器温度预警方法

变压器是电力系统中最为重要的电气设备之一,其安全稳定运行直接关系着电网供电的可靠性。以变压器温度异常作为分析对象,采用智能算法实现变压器温度异常提前预警。在所提方法中,首先选取变压器多参量正常运行的历史数据作为训练样本;其次采用等间距归一法简化历史数据,获得变压器主要的运行模式;然后通过相似性原理算法构建反映变压器温度正常的智能预警模型;最后采用真实数据加以验证,实验结果表明所提智能预警方法具备提前发现变压器温度异常隐患的能力。     

经营辅助分析与预警系统的分析与实现

本系统是基于电信资源管理系统的应用系统,其目的是将三大企业数据库:客户库、计费库、资源库进行结合,充分发挥各种信息的应用价值。系统采用中间表与外系统接口,采用.Net平台开发Web应用网站,功能主要分为经营信息的查询、分析、预警三大模块,可查询各种经营信息和预警信息,并将分析信息显示在电子地图上。分析了该系统的数据来源、接口方案、功能模块、实现方法以及主要应用。     

压电式传感器测定蛋白质吸附动力学参数

利用液隔电极型压电式传感器实时监测牛血清白蛋白(BSA)在石英表面吸附过程。基于所提出的吸附动力学模型,估算出BSA在石英表面的吸附速率常数为ka=1.27×103mol-1·L·s-1,脱附速率常数为kd=1.31×10-3s-1,由可逆吸附态向不可逆吸附态的转化速率常数为kf=3.46×10-4s-1。     

超声回波去噪算法在变压器套管引线检测中的应用

变压器套管引线在运行中受力的作用极易产生形变,影响变压器的安全运行,因此可通过超声检测技术实现变压器套管引线的定期检测。超声回波信号在进行采集时极易受到噪声干扰,需通过高效的去噪算法实现去噪。针对传统去噪算法阈值大小、信号分解层次难以确定和去噪效率低等缺点,提出一种全新去噪方法,将改进小波变换与EEMD分解去噪算法结合,使用改进小波去噪法进行信号预处理,然后对处理后的信号进行EEMD分解去噪二次处理,提升去噪效果与信号的信噪比。经试验验证,处理后超声回波信号信噪比显著提高,提高了超声检测的精度,达到了较为理想的效果。     

热连轧圆钢成品孔型的有限元分析

根据ф16 mm圆钢的轧制规程,运用有限元分析软件ANSYS中的LS-DYNA大变形弹塑性显式分析动力学模块,对终轧机架在分别采用双半径圆弧和切线扩张角两种成品孔型条件下的热连轧过程进行有限元模拟。对比分析了同一轧件在不同孔型中的金属流动特性和应力应变分布规律。结果表明,有限元模拟结果与实际生产过程相吻合;对同样采用30°扩张角的两种孔型而言,轧件在双半径圆弧成品孔型中的表面受力和总体应变分布更为均匀;轧件在成品孔型的圆弧扩张部位受到的应力较大,使轧辊轧槽表面磨损不均;采用材质硬度更高的成品轧辊,可以降低轧槽表面的磨损程度,延长轧辊孔型的使用寿命,节约生产成本。     

基于ADINA的二维双圆柱绕流的数值模拟研究

均匀来流流过二维圆柱是一个经典的流体力学问题,尤其是对于粘性流体,由于雷诺数的大小不同,在面对层流和紊流两种与众不同的流场时,流场流线运动的规律较为复杂,本文正是借助于ADINA软件中出色的流固耦合的仿真计算技术,对于流场中二维双圆柱绕流流场的变化进行了科学的数值模拟,并给出了不同环境条件下流场的变化情况,计算出了圆柱表面的一系列动力学参数。结果表明:尾流及圆柱表面的压力分布,其实验结果与现有结果较为吻合     

一种自适应寻优的社会蜘蛛优化算法(SA-SSA)

针对标准社会蜘蛛优化算法(SSA)全局搜索能力不足、收敛速度慢等问题。提出一种自适应寻优的社会蜘蛛优化算法(SA-SSA)。在蜘蛛振动更新公式中,引入权重思想来构成振动自适应函数,动态调节最优位置的影响力,提高算法收敛速度;引入最优领域扰动策略,避免算法早熟,解决算法易陷入局部最优解的问题。在6个测试函数中进行仿真实验,结果表明所改进的自适应寻优的社会蜘蛛优化算法(SA-SSA)相较于其他群优化算法,如蝙蝠优化算法(BA)、人工鱼群(AFA)以及标准社会蜘蛛优化算法(SSA),具有更高的寻优精度和收敛速度,证明了改进策略的有效性。     

图像分割的二维最大熵遗传算法

将遗传算法运用于二维最大熵图像阈值分割法。首先对二维阈值坐标进行编码，然后依据二维最大熵准则建立适应度函数，在适当的交叉率和变异率下，最终实现强噪声干扰下图像的有效分割。分割实验表明，文中方法较一给最大熵法具有更强的抗噪声能力，较普通二维最大熵法运算速度更快。