给水管网计算新探——对环状管网计算方法的进一步探讨

本文对环状给术管网的水力计算进行了深入的研究，对常用的计算方法及其优缺点进行了分析。给水管网的水力计算涉及到非线性代数方程组的求解，针对环状给水管网这组特殊的非线性方程，提出了一种全新的、完全可由计算机进行的通用解法，计算工作量小，收敛速度快。     

索网结构动力松弛法找形的研究应用

在动力松弛法中采用优化参数自动选择的方法，大大改善了计算的稳定性和收敛速度。编制动力松弛法的求解程序，并应用于索网结构的找形，同时与非线性有限元方法及理论解的找形结果进行比较，结果令人满意。     

隧洞支护反分析计算简图及位移测线选择

<正>一、前 言 在监测设计中有时要求对围岩和支护分别进行反分析,以减少计算工作量。无论是围岩反分析还是支护反分析都要求引入必要的约束条件,以消除刚体位移和矩阵的奇异性。本文只讨论支护的计算简图选择,但其基本原理也适用于围岩反分析,此外还将研究监测线的构成图形和数量对反算精度的影响。本文的目的在于提出问题,抛砖引玉。     

陀螺定向测量在矿井生产中的应用及精度分析

文中结合煤矿矿井施工及生产实际,选择应用陀螺经纬仪进行了矿井井下定向,简要介绍了陀螺定向仪的工作原理;计算了子午收敛角和井下陀螺方位角;对实测结果进行了精度分析;得到了精度较高的观测成果;探讨了将陀螺经纬仪定向结果用于井下导线首级控制网的起始方位可行性。为今后井下测量打下了良好的基础。     

基于BP的地下硐室围岩位移预测方法及应用

以某工程实例为背景,建立基于人工神经网络的硐室围岩收敛位移预报模型,对已开挖的3个硐室围岩最终位移量进行检测,并将硐室围岩最终位移量与围岩坚固性系数的关系进行拟合,得到相应的关系函数,应用该函数对本分段内即将开挖的硐室D4的最终位移量进行了预测,预测值与实测结果吻合度较高,为后续施工过程中对围岩位移监测提供了重要的技术参考。     

几种提高牛顿法潮流收敛性的初值给定方法研究

针对牛顿法潮流计算的初值敏感问题,考虑了两种含小阻抗支路的病态系统和重负荷病态系统对潮流收敛性的影响,结合IEEE9、IEEE39和某市电网等多个算例,对比分析了平直启动、直流潮流法、PQ分解法、高斯-塞德尔法等多种初值给定的方法。算例计算结果表明,选择合适的方法给定迭代初值,可较好解决用牛顿法进行潮流计算时因为初值选取不当导致的潮流收敛过慢或者无法收敛的问题。     

基于非局部均值滤波与神经网络的红外焦平面阵列非均匀性校正算法

深入剖析传统神经网络非均匀性校正方法收敛速度慢以及易产生"鬼影"现象的主要原因,在此基础上,提出一种基于非局部均值滤波和神经网络的红外焦平面阵列非均匀性校正算法。为了加快收敛速度并减少"鬼影"现象,在神经网络隐含层,利用具有全局寻优且能保持边缘的非局部均值滤波器代替传统的均值滤波器以估计具有更高置信度的真值影像;同时设计可变学习率来自适应地调整每个探测元的非均匀性校正参数的迭代更新过程,以进一步消除"鬼影"。采用两组分别受高空间频率和低空间频率非均匀性干扰的真实红外序列图像进行实验。实验结果表明:相较于目前已有的方法,本文方法不仅具有较快的收敛速度,而且较大程度上抑制了"鬼影"现象的发生。     

新的变步长LMS算法在系统辨识中的应用

在分析最小均方误差(LMS)自适应滤波算法和变步长LMS算法的基础上,提出了一种新的变步长算法,该算法用误差的平均值来控制步长的变化,进一步的解决了收敛速度和稳态误差的矛盾。讲述了新算法的具体改进方式,并将该算法和变步长G-SVSLMS算法以及固定步长算法分别应用到系统辨识中,通过MATLAB进行仿真,结果证实文中提出的算法在明显提高收敛速度的同时,并拥有好的稳态误差。     

一种有效实现IC时序收敛的方法

针对ASIC芯片物理设计中传统时钟树综合在高频下难以满足时序收敛的问题,提出了一种自下而上与有用时钟偏移相结合的时钟树综合方法。基于TSMC 0.152 μm Logic 1P5M工艺,使用Synopsys公司的IC Compiler物理设计软件,采用所提出的方法,完成了一款电力网载波通信芯片的物理设计。结果表明,该方法能够有效构建时钟树,满足建立时间为0.8 ns,保持时间为0.3 ns的要求,有效保证了PLC芯片的时序收敛。     

基于特征点扩充及PCA特征提取的ASM定位算法

活动形状模型ASM(Active Shape Model)在目标对象的定位中得到广泛应用,但传统ASM算法定位精度较低,模型容易收敛到错误位置,为此,本文提出了一种基于特征点扩充和主成分分析PCA(Principal Component Analysis)灰度特征提取的ASM改进算法:首先,采用等距插值的方法扩充手工标定的特征点;其次,提出采用主成分分析PCA处理特征点法线灰度信息代替原算法中的灰度值求导,统计特征点局部灰度特征,以提高目标定位的精度.实验结果表明,与传统ASM算法相比,本文的改进算法的目标定位精度和鲁棒性都有了显著的提高,实验数据显示,平均定位误差降低了38％以上.