柱坐标系下的MOF界面重构方法研究

MOF (Moment of Fluid)方法是一种界面重构方法,其在多介质大变形流体的欧拉和多介质任意拉格朗日-欧拉(Multi-Material Arbitrary Lagrangian Eulerian,MMALE)计算中具有重要的地位.该文将MOF方法推广并应用至柱对称坐标系,即在柱对称坐标系下,给出了MOF方法中形心的定义,推导了形心的显式计算公式和形心的输运算法,并给出了确定初始界面方向和界面位置的方法.经静态和动态测试算例表明,柱坐标系下的MOF界面重构方法是有效和正确的,能够保证体积守恒.     

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文章详细地讨论了诸因素对煤层渗透率的影响，指出在常规情况下，有效应力、基质收缩等在煤层绝对渗透率诸影响因素中占据主导地位；并在以上分析的基础之上，提出了煤层气勘探开发的施工工艺中应该尽量避免渗透率的损失，或者尽量采用强化措施，对煤层进行改造，以提高渗透率，从而提高其开发能力。同时也指出了应加强对煤层孔隙率、渗透率的测定方法的研究以及煤层割理、孔隙发育机理的研究，为储层评价提供更为充分的依据。     

动边界低渗透油藏的无网格方法数值模拟

针对具有动边界的低渗透问题,给出了无量纲化的渗流控制方程、初始条件以及边界条件,使用无网格方法进行数值模拟。计算结果使用Gringarten-Bourdet图版进行井底压力分析,给出了一种计算动边界位置的方法,并详细讨论了动边界变化情况。     

无网格方法在油藏工程中的应用初探

选用有解析解的圆形油藏，采用无网格方法之一的无单元Galerkin(Element—Free Galerkin，简称EFG)法求解其压力分布。并将所得结果与其解析解及有限元方法的解进行比较。阐明了使用EFG法的求解过程，同时强调，有技巧地布点，可以提高计算速度，降低对硬件的要求。对处理裂缝等问题，EFG法的优势更为明显。     

基于移动最小二乘法的曲线曲面拟合

建立了一种基于移动最小二乘(MovingLeast-Squares,MLS)法的曲线曲面拟合方法。这种方法对传统的最小二乘(LS)法的作了比较大的改进,使生成的曲线曲面具有精度高、光滑性好等许多优点。详细介绍了移动最小二乘法的原理、应用和特点,并且给出了使用移动最小二乘法进行曲线曲面拟合的程序设计流程。最后给出了曲线拟合和空间散乱数据曲面拟合算例,将拟合结果与最小二乘拟合结果作了比较,分析了MLS拟合曲线曲面的光滑性和拟合质量,表明了该方法的优越性和有效性。     

神经网络在桥梁检测中的应用

文章采用人工神经网络的方法,使用桥梁测试的历史数据构造BP神经网络模型,建立斜拉桥索力之间的映射关系,根据这种映射关系,可以通过对部分桥索受力的检测,得到其余桥索的索力。最后在位于长江上的某座斜拉桥上对该方法进行了验证。