采用冷加工方法生产管端加厚钻杆的工艺探讨

本文提出的冷拔加厚钻杆两端的生产工艺优于目前的钻杆加工方法,采用此技术加工增厚钻杆具有等强度,性能均一,不易折断,可重复多次加工的优点。     

基于STEP的协同设计版本存储控制策略

计算机支持的协同设计的版本管理应保存整个设计过程中产生的所有版本,以便查询和检索。在对版本信息的存储方式中,完整版本存储的存取速度快,但占用存储空间大、冗余信息多,差值存储需要的存储空间少,但存取速度慢、安全性低。该文基于STEP数据交换标准,提出2个差值存储模型,通过构造版本存储阈值函数,将差值存储与完整存储相结合,有效实现了空间效率和时间效率的平衡。     

结合共享近邻和流形距离的自适应谱聚类算法

谱聚类算法是建立在图论的基础上,将聚类问题转化为图的划分问题,能识别任意形状的类簇且易于实现,因此比传统聚类算法具有更强的适应性。然而,该算法中常用的距离度量不能同时考虑全局和局部一致性,且易受到噪声影响;聚类结果依赖由输入数据构造的相似度矩阵,且通过特征分解得到松弛划分矩阵和离散化过程的两步独立策略难以得到一个共同最优解。因此,提出一种结合共享近邻和流形距离的自适应谱聚类算法(SNN-MSC),引入一种新的具有指数项和比例因子的流形距离,可以灵活调整同一流形内数据的相似度和不同流形之间数据的相似度之比,并将密度因子纳入流形距离度量中,以消除噪声影响;采用共享近邻重新定义相似度度量,能挖掘数据点之间的空间结构和局部关系;同时,对拉普拉斯矩阵施加秩约束,使相似度矩阵中的连通分量完全等于簇个数,能够在优化求解过程中自适应优化数据相似度矩阵和聚类结构,无须再进行离散化操作。在人工数据集和UCI真实数据集上的对比实验显示,所提算法在多个聚类有效性指标上能体现出更好的性能。     

一种新的基于迭代学习的故障检测和估计算法

将迭代学习策略应用到故障诊断中,提出一种新的故障检测和估计算法.引入虚拟故障参数,采用基于PID的迭代学习策略调节其中的虚拟故障,使虚拟故障逼近系统中实际发生的故障,从而达到对系统故障诊断的目的.理论证明和仿真结果验证了新算法的可行性和有效性.     

高清数字钻孔电视技术研发及其在水电工程中的应用

 钻孔电视是能直观获得钻孔孔壁原状图像的地球物理方法,高清数字钻孔电视技术采用了先进的时间定时器,改进了光学工艺,加入了人-机互动调色功能的高分辨率摄像头,应用了消除电磁场对图像影响的处理技术,使其具有高精度、高分辨率和高保真度等特点。在某水电站坝址和围堰深厚覆盖层可视化研究中,利用高清数字钻孔电视技术,可清晰地获得钻孔孔壁原状图像,从而有效地查明工区的地质情况,为顺利施工提供技术保障,并为建立“数字化电子岩芯库”奠定了坚实的基础。     

基于基差风险模型带红利支付的最优交易策略

在部分信息下研究"基差风险模型"中引入红利率影响因素时,投资人终端净财富期望指数效用最大化问题.先建立部分信息下的金融市场框架和带有红利支付的"基差风险模型",再应用半鞅理论和倒向随机微分方程,求解价值过程和最优交易策略精确解.     

基于鲁棒右互质分解的一类非线性系统的简易鲁棒控制

讨论了一类非线性系统的鲁棒控制问题。对于算子描述的一类存在建模不确定性的非线性系统,从讨论控制器B的unimodular特性以及名义系统的稳定性AN+BD=I入手,将其设计为线性控制器,进而保证了系统的鲁棒稳定性,并且以数值例子表明了所给方法的有效性,即简易的控制器设计保证了非线性不确定系统的鲁棒稳定性。     

核主成分回归方法在电力负荷中期预测中的应用

在分析核主成分回归原理及其与最小二乘方法关系的基础上，针对电力负荷中期预测的影响变量间存在着的非线性关系信息，提出使用主成分网归方法进行电力负荷中期预测，一定程度上解决了误差传播的问题，系统的预测精度得到了提高。使用核主成分同归进行了模型实验，探讨了模型训练样本选取、数据处理、参数选择和训练方法等方面的问题，井对实验结果进行了分析讨论。实验表明，在模型不很复杂的情况下，可以使用直接搜索的方法有效地设置应提取的非线性主成分个数p的值。     

人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用及仿真

研究了径向基函数 ( RBF)神经网络的模型结构及其在电力变压器故障诊断中的实现方法。通过仿真实验 ,将 RBF神经网络与 BP神经网络的性能进行比较。结果表明 ,RBF神经网络训练速度快 ,逼近误差小 ,能够更有效地解决电力变压器故障诊断问题     

多媒体教学在化学教学中的实践与体会

多媒体教学与传统教学有机组合 ,以多种媒体信息作用于学生 ,形成合理的教学过程结构 ,可以提高教学效果