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1.
为了准确模拟裂缝性基岩气藏产能,以柴达木盆地东坪区块为例,将区块内裂缝性基岩气藏视为离散裂缝与基质岩体介质,建立裂缝性基岩气藏产能有限元计算模型.在考虑水力压裂裂缝应力敏感性、气藏流体的高压物性非线性和随机分布天然裂缝基础上,采用Galerkin加权残值法将渗流方程进行空间离散,并通过Newton-Raphson迭代求解非线性方程组,实现裂缝型基岩气藏离散裂缝网络产能模拟,分析天然裂缝、人工裂缝对研究区块内水平井分段压裂后产能模拟结果的影响规律.结果表明:忽略应力敏感会过高估计产量,相比而言,考虑水力裂缝应力敏感性的产能拟合结果更符合实际;基岩气藏渗流压力场主要受主裂缝导流能力控制,离散分布的不连通天然裂缝对压力场的影响较弱;离散不连通的天然裂缝对增产作用效果不明显,水力压裂应重点提高人工裂缝导流能力或沟通天然裂缝;东坪区块基岩气藏最优导流和最优缝长分别为15 D·cm和200~250 m.  相似文献   
2.
提出一种基于三电机驱动的新型二自由度机器人关节.基于双电机消隙原理,提出一种二自由度关节多电机消隙机制,并针对消隙后的其他非线性因素的扰动影响设计了基于线性自抗扰算法的速度控制器.样机实验结果证明了关节结构的合理性,表明本文算法可为位置外环提供稳定性和鲁棒性较强的速度内环,可提高二自由度关节的位置精度.  相似文献   
3.
装配工艺文档蕴含要素层次多样、关系复杂的工艺语义信息,它们以自然文本存在,无标准或规范约束,在评估装配工艺可执行性和指导装配作业时面临巨大挑战.鉴于此,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的装配工艺语义识别方法,抽取装配工艺文档语义要素,建立装配工艺语义信息的知识化描述.首先定义装配语义并规定其知识图谱的描述形式.然后通过装配语素分解、装配词素分类与关系构建,得到装配工艺知识图谱.以某型航空发动机压气机转子部件的装配工艺文档为例,自动识别其装配语义并得到知识化描述.其中,对装配实体的语义识别率为93.7%,装配关系的语义识别率为94.8%,得到装配工艺知识图谱,证明了方法的有效性.  相似文献   
4.
范磊 《液压与气动》2021,(7):171-178
针对某一体式夹紧器工作原理,以及根据打开周期、有无气缓冲、气缓冲形式、负载因素不同,定义不同工况,制定一体式夹紧器下盖冲击的测试方案。可调节工装设计为模拟不同负载工况提供了便捷条件;搭建测试和信号采集平台,获得夹紧器在不同工况条件下冲击力和动态性能——爬行、反弹、撞击;确定下盖冲击力主要影响因素——打开周期、负载、气缓冲效果,并对其敏感性进行量化分析。通过工况1,4的数据记录对比得出,现有的缓冲结构可以减少160%~290%的下盖冲击力。实验结论为V63夹紧器设计和气缓冲设计提供依据,为V63夹紧器标准工况应用条件提供量化分析数据支撑。  相似文献   
5.
由于导波损伤诊断方法在碳纤维增强复合材料(carbon fiber reinforced polymer,简称CFRP)损伤监测领域的结构不确定性和专家经验缺乏,提出了一种基于能量图谱和孪生卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)的导波损伤识别和定位方法。以导波监测网络的能量图谱作为模型的学习样本,消除样本标签质量对专家水平的严重依赖,同时为深度学习模型提供丰富的有效信息。设计了权值共享的孪生网络以避免模型参数过多导致的过拟合现象,并利用CNN和长短记忆网络自动挖掘导波信号的高层特征。此外,对深度学习模型提取的特征进行可视化分析并讨论其物理意义,为解释神经网络的工作原理提供基础。实验结果表明,该方法在考虑结构不确定性的情况下,损伤识别和损伤定位的准确率分别达到88%和85%,相较于基于专家经验的传统方法优势明显。  相似文献   
6.
针对无心磨床的工作原理与加工特点,设计一种自动化上下料装置,运用PLC控制技术对系统中供料装置、出料装置、传输机构等各部分运动状态及工作程序进行精准控制来实现产品从供料到取件的自动化、连续性生产,通过验证,该系统设计方案稳定可靠,为此类机床加工过程的自动化改造升级提供了一种有效的途径与方法.  相似文献   
7.
电力企业智能招聘系统对电力企业招贤纳才,提高电力企业市场竞争力具有至关重要的作用。本文将卷积神经网络作用于智能招聘系统原始图像,采用K均值聚类算法对图像进行识别,同时对招聘系统的用户管理模块、信息检索模块、求职管理模块以及安全验证模块进行了设计与实现。将深度学习的经典算法卷积神经网络应用于智能招聘系统中使得智能招聘系统的安全性、智能性得到了很大程度的提升,对智能招聘系统的设计具有一定的实用价值。  相似文献   
8.
随着科学技术的快速发展与进步,当今社会要求学生学习知识水平越来越高,要求其学习范围更为广泛。因此目前学生仅依凭英语课堂学习还远远不够,很多时候根本无法适应社会发展的需要,所以培养学生自学能力就显得非常重要。由此提出开发一款英语自学系统为英语爱好者提供自学英语平台。文章立足于Web网络,依托B/C结构,应用ASP.NET和数据库进行相互融入技术;然后从功能模块,数据库等设计详细分析本系统设计;最后从聊天室、BBS论坛、以及留言板等方面来实现本系统的在线沟通与交流,从而完成了本系统研究。该系统不但能使学生学习英语不受时空限制,而且对于提升他们学习英语效果与使用英语能力均有很大帮助。  相似文献   
9.
为抵御无线传感器网络中的虫洞攻击,提高网络性能。本文根据虫洞攻击下节点邻居数目出现的异常情况,对邻居数目超出阈值的可疑节点进行筛选,然后令其专有邻居集中的节点相互通信,记录路径跳数,将跳数超出虫洞阈值的路径标记为待测路径;借助贝叶斯信誉模型计算该待测路径上中间节点的直接信任值,并结合邻居数目、处理延时、节点能量、包转发率等信任因素对节点的间接信任值进行评判,进而获得该节点的综合信任值;通过将路径跳数与中间节点的综合信任相结合,计算待测路径的路径信任评价量,并依据受虫洞攻击节点的路径特性合理设定信任阈值,提出一种融合节点信誉度和路径跳数的虫洞攻击检测策略(wormhole attack detection strategy integrating node creditworthiness and path hops, WADS-NCPH),以检测无线传感器网络中的虫洞攻击。仿真结果表明,WADS-NCPH对虫洞攻击的检测具有显著效果,即使面对高攻击度的网络,该策略仍能有效检出虫洞攻击并移除虚假链路,提高无线传感器网络的安全性和可靠性。  相似文献   
10.
风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战。在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型。首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)来生成风电场景。其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类。可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中。最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性。  相似文献   
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