学会“吃”

正一会儿吃什么呢?这个好香但是否干净?你是否每天也有类似的困惑?中国,这个舌尖上的国家,单凭美食就可以讲述5000年的历史;北京,这个海纳百川的城市,藏着各个地方独特的味道。笔者生在北京但在美国读书,因此对国内家的滋味更加珍惜。自豪于中华美食文化的同时,笔者也关心着食品的安全性问题。2019年夏天,笔者作为志愿者很幸运地参与了2019年全国食品安全宣传周的     

大展弦比复合材料机翼非线性变形及模态分析

为明确大展弦比复合材料机翼铺层渐变过程中的几何非线性变形及模态分布情况,构建了三种等厚度材质（全金属、半复合材料、全复合材料）机翼的有限元模型,基于CFD/FEM的计算方法研究了不同马赫数及不同攻角下三种机翼的弯曲变形、扭转变形以及模态分布。通过对比分析发现：三种材质机翼的弯曲与扭转变形均会随着马赫数的增加而呈现出非线性增长趋势,而攻角的改变则对机翼结构的非线性变形影响较小;复合材料铺层可以有效提高机翼结构的固有频率,添加45°铺层角度的机翼蒙皮、翼肋乃至翼梁,针对机翼扭转变形突显了较好的力学特性,有利于机翼结构的抗振设计;随着马赫数的增大,机翼各阶模态频率均呈现出下降趋势,其中高阶模态频率相对低阶模态频率下降趋势更加明显。     

基于粒子群优化和长短期记忆神经网络的气井生产动态预测

气井生产动态预测是气藏产量规划、开发方案编制及生产制度动态调整的重要依据,对天然气藏开发有着极其重要的指导意义。建立了基于长短期记忆深度神经网络的生产动态预测模型,并采用了粒子群优化算法对神经网络模型超参数进行优化,提高长短期记忆深度神经网络的预测效果。研究结果表明,基于粒子群优化和长短期记忆神经网络的气井生产动态预测模型能够实现对气井生产动态的准确预测和神经网络超参数的自动优化,使预测结果的平均绝对误差均小于10%,大幅度简化了神经网络模型的优化过程。