机制砂混凝土耐磨性的主要影响因素分析及多因素计算模型

本文研究了砂类型、砂率、石粉含量和抗压强度对机制砂混凝土耐磨性的影响,建立了磨损量的多因素计算模型。结果表明:由于含石粉及具有更高的粗糙度和坚固性,石灰岩与辉绿岩机制砂制备的C30、C40混凝土耐磨性比河砂混凝土提高20%以上;在0.40~0.44范围内选取较低的砂率可获得较优的耐磨性;利用石粉含量为5%~11%(质量分数)的机制砂制备混凝土,石粉含量为9%时可获得最佳的混凝土耐磨性,微观分析表明此时混凝土密实度最佳;通过灰色系统理论确定了耐磨性影响因素的影响程度排序为:砂率R₃>压碎值R₂>粗糙度R₁>抗压强度R₅>石粉含量R₄>0.6;对比验证表明提出的混凝土磨损量多因素计算模型具有较高的预测精度和良好的适用性。     

灰局势决策在水利工程开发方案优选中的应用

针对水利工程开发方案优选具有多目标、多层次等特点,建立灰局势决策模型并应用变异系数法确定评价指标权重。利用该模型对灌区改建扩建规划方案进行优选,结果表明这是一种有效的方法。     

灰色预测模型在油气操作成本预测中的应用

油气操作成本是油气田生产消耗的主要项目，为了有效地控制油气操作成本，必须制定准确的油气操作成本计划。而油气操作成本在我国是最近几年才提出来的，数据项比较少，给油气操作成本预测带来一定的难度。为此，文章根据灰色预测的基本原理，采用灰色系统理论进行油气操作成本预测，就可以弥补对预测所需的数据少，而且也无须剔除不可比因素，只要所建模型能满足精度要求，预测结果就可以信赖。     

天然气产业链下游市场风险评价模型探讨

随着我国天然气主干管网的逐步形成，天然气产业链下游市场正在进入快速成长阶段，建立风险预警系统的重要性开始显现，而风险评价模型是其基础工作之一。文章在天然气产业链下游区域市场风险评价指标体系的基础上，综合运用层次分析法和灰色系统理论，建立了对天然气产业链下游区域市场风险评价的模型，并以各区域市场的用气量占全国总用气量的比重为权重，建立起完整的市场风险评价模型，可为评价天然气产业链下游市场整体市场风险时参考。     

油气藏增产措施优选的灰色决策方法研究

油气藏增产措施优选是一个多目标决策问题。对该问题建立评价指标(即:措施投入、措施增油量、措施净收益、措施有效期、投资回收期、地质有效率、经济有效率、措施投入产出比、措施最低增油量)的相关矩阵,运用线性变换将相关评价指标转换成彼此独立的指标参数,并根据这些参数对总体特征的贡献率确定新指标权重,在新的评价矩阵和权重的基础上,应用灰色关联度决策方法对措施方案进行评价和优选,消除了指标相关性的影响,决策结果更为有效。     

灰色信息及其运算研究

本文提出了全真信息、信息的亲善性等概念,讨论了信息的有关性质及运算的关系,得到了信息的运算与普通集合运算之间存在着差异的结论,说明了引起该差异的原因.同时,以认知模式为基础,定义了信息函数,并得到了有关的命题及运算.     

从关联分析法看如何改善沥青抗老化性能

用灰色关联分析法研究了沥青抗老化性能与沥青化学组成之间的关联程度，结果表明，影响再生沥青性质的主要因素是沥青中的芳烃和胶质的含量。通过添加芳香组分能改善沥青四组分之间的配伍性，从而可以改善再生沥青的抗老化性能。并通过对再生剂进行富芳处理，验证了上述结论。     

Issues in nonlinear stochastic grey box identification

Grey box identification refers to the practice of identifying dynamical systems in model structures exploiting partial prior information. This contribution reviews a method for stochastic grey box identification and surveys experiences and lessons of applying it to a number of industrial processes. Issues to be addressed include advantages and costs of introducing stochastics into the model, the question of what contribution must be expected from the model designer as opposed to what can be formalized in computer algorithms, and an outlook on future plans to resolve present shortcomings.     

基于数学形态学的红外图像小目标检测

针对红外成像跟踪系统的低信噪比、背景和噪声干扰严重的小目标图像,以及后续的目标识别处理需要目标的灰度信息的特点,设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测算法,并用FPGA硬件实现。实验表明,数学形态学滤波能够大大提高目标的信噪比,去除背景和噪声干扰,保留目标的灰度信息,满足系统实时性要求,是一种有效的红外灰度图像小目标检测算法。     

改进灰色神经网络模型在电量预测中的应用

研究过程中分析比较了人工神经网络和灰色模型的优缺点,尝试将人工神经网络模型与改进灰色模型进行有机结合,从而提出了改进灰色神经网络模型。新的耦合方式发挥了灰色预测方法中累加生成的优点,便于神经网络进行训练,又避免了灰色预测方法带来的误差,提高了预测精度,是一种新的有益探索;为实际工程应用提供了重要的参考。