基于遗传算法的阶梯流量抽水试验反演水文地质参数方法研究

为更好的利用抽水试验实测数据,本文使用遗传算法进行阶梯流量水文地质参数的求算。通过建立理想模型对遗传算法的选择方式、变异方式、交叉方式进行对比研究,得出在随机均匀选择、分散交叉、线性约束变异的参数设置下算法稳定、高效,结果证明遗传算法在求参的精度和稳定度方面均优于传统配线法与试算法。将其应用到北京市应急水源地水文地质参数反演中,求得导水系数T为44.64m2/d,储水系数μ*为9.30×10-4。     

UDDI的语义扩展及分布式实现

文章利用P2P网络松散的结构和良好的动态性以及可扩展性．提出了一种语义扩展的分布式UDDI网络模型。详细介绍了该模型的分层体系结构和实现方法，重点介绍了结点的动态加入算法，以及Web服务的发布方法。     

CPR1000机组低压安注泵流量校核试验不满足准则时的分析

中国改进型三环路压水堆（CPR1000）低压安注系统（LHSI）泵流量校核试验不满足验收准则时，需要对管路系统中的限流孔板进行调整。通过工程流体力学计算分析，可以得到各种条件下限流孔板的调整方法。应用该分析方法，可以准确地得到满足LHSI运行要求的限流孔板尺寸。该分析方法有效地解决了在低压安注泵流量校核试验不满足准则要求时，如何对管路系统中限流孔板进行更换的问题。      

染料敏化太阳电池光阳极结构优化

染料敏化太阳电池(DSSC)的光阳极是决定电池性能的重要因素之一,对DSSC进行了光阳极结构优化研究。光阳极TiO_2薄膜的性质对电池光电性能有着重要影响,针对TiO_2的活性层,引入一层粒径为40 nm的TiO2颗粒,即采用尺寸递进式结构,按照"致密层-20 nm-40 mm-200 nm-400 nm"粒径依次增大的TiO_2颗粒层分布,获得了电池效率的较大提升     

超音速分离管中水蒸气凝结相变的数值研究

基于超音速分离管中混合气体流动属于伴随凝结相变的可压缩、跨音速的特点,建立了考虑传质效应与非平衡凝结过程的数学模型,并采用数值方法对伴随水蒸气凝结的超音速分离管中的流动进行分析研究。以空气、水蒸气及液态水为流动介质,采用两相流动中的VOF模型结合凝结相变模型以及组分传输模型,研究不同进出口参数及不同水蒸气含量对凝结流场的影响。研究结果表明,所建立的分离管内部非平衡凝结相变模型可以较好的再现超音速流中的凝结成核及液滴生长过程;数值计算结果表明,入口压力、温度及水蒸气含量对分离管内流动凝结过程有直接且重要的影响。因此在进行超音速分离管设计时,考虑温度压力参数的同时,考虑水蒸气含量对分离管性能的影响也是非常重要的。     

工程扫描图中字符识别方法的研究

在分析BP神经网络学习算法的基础上,提出一种基于自适应步长的神经网络分类器,用于工程扫描图中字符的识别。实验证明,该系统具有很强的自学习、自适应能力和良好的抗噪性能,识别精度较高,为进一步研究工程扫描图中字符识别问题提供了一种有效的途径和方法。     

天津南港LNG接收站沉降监测与影响因素分析

分析天津南港LNG接收站沉降监测数据及影响因素，沉降监测数据标准偏差和外符合精度满足要求。光照对沉降监测数据有周期性的影响，风向和风速对沉降监测数据没有明显影响。     

IPv6协议一致性测试

对网络设备的协议实现进行一致性测试是网络设备研发的必要环节。本文在研究协议一致性测试原理和方法的基础上,围绕实现IPv6协议一致性测试这个目标,在Linux平台上设计了一种协议一致性测试的软件架构。同时针对Linux AS4.0的IPv6基本协议和ICMPv6设计了两大组共10个测试例,并对RedHat Linux AS4的IPv6协议的一致性进行了验证测试。     

模糊神经网络在车型自动识别中的应用研究

提出一种基于模糊穴映射模型的模糊神经网络分类器（FCMNNC），用于机动车辆的自动分类识别，将模糊的概念结合于网络的各层中，其输入是具有语义性质的隶属度，输出也是模糊集的隶属度。基于上述算法，开发了机动车辆自动识别实验系统。同时采用了一种新颖的最小二乘法LS与BP算法的相结合的LSBP学习算法，仿真证明，LSBP算法学习收敛速度明显高于BP算法。