用于植物照明的LED阵列设计

基于温室植物光学作用和光形态调节原理,设计了两种用于植物照明的发光二极管(LED)阵列.通过推导阵列的辐射照度叠加公式并根据叠加公式对阵列进行仿真优化.两种阵列均采用红蓝LED相结合的方式排列,其中阵列1红光和蓝光LED的数量比是1∶1,阵列2红光和蓝光LED的数量比是4∶1.通过光学模拟软件Tracepro对照射平面...     

铜/金刚石复合材料热导率正交实验研究

采用高温高压法制备了铜/金刚石复合材料.通过正交实验法研究了复合材料中金刚石粒度的不同尺寸和对应的体积比、铜和金刚石的体积比及保压保温时间等各种因素对复合材料热导率的影响.结果表明:铜和金刚石的体积比因素对热导率的影响最大,而金刚石不同粒度的体积比影响最小.获得了基于提高复合材料热导率的最佳制备工艺条件是,配料中金刚石粒度尺寸为75μm和250 μm,金刚石大小粒度的配料体积比为1∶4,铜和金刚石的配料体积比为7∶3和保压保温时间为2h,该工艺条件下制备的复合材料热导率为238.18 W/(m·K).     

数据拓展和增量更新的井底压力实时预测方法

针对复杂井段数据难获取，静态预测模型难适应复杂井下条件的问题，提出利用智能方法实时预测波动的井底压力。基于生成对抗网络，扩充了井下单一的随钻数据空间，突破了井底有效测压数据量少的问题，建立了数据增强下的井底压力预测模型。为有效提升模型对工况变化的自适应能力和迁移性能，在增量更新数据的条件下，分段训练多个长短时记忆网络(LSTM)模型，基于迁移集成学习实现预测模型的实时更新。最后利用混合注意力机制实现智能预测模型的可解释分析。试验结果表明，经过数据拓展训练的模型在精度和稳定性上均显著优于之前，增量更新实时预测的方法大幅提高了模型的泛化能力和现场应用的时效性，模型平均相对误差仅为0.12%。可解释分析表明，井底压力具有较强的短期自相关性和井口回压具有波动的传递特性。研究结果可为实现深层钻井井底压力精准高效预测和智能模型的可解释性提供理论指导。