忆阻器特性及其在电路设计中的应用

介绍了忆阻器的起源与发展历程,讨论了忆阻器的端口特性及其在电路设计中的应用,并将忆阻器的端口特性与电阻、电感、电容元件作比较;其次,讨论了目前比较常见的四种忆阻器的数学模型及其特点;最后,根据忆阻器具有的非线性特性和特殊的记忆功能,分析了其构成混沌电路、滤波电路及波形发生电路时,电路所具有的特殊性能。     

三辊轧管机同步控制的研究

采用PID控制方法,以实现三辊轧管机转速同步为目标,设计了基于西门子S7-300PLC直流电机调速系统,经过在轧管系统中的试运行表明,该方案响应迅速,动态同步误差小,能较好地满足被控对象对高精度同步控制的要求,并在实验平台上获得了较好的控制效果。     

面向NURBS曲面在线检测的IGES文件解释器的开发

在线检测系统选取测量点集的常用途径是从NURBS曲面获取,从CAD模型中解析NURBS曲面信息是在线检测系统的一项关键技术。通过对由CAD系统生成IGES文件的格式进行研究,提出一种从IGES文件析取NURBS曲面属性信息和定义信息的方法,在Visual C＋＋6.0平台上开发IGES文件解释器,经过多次测试,开发的IGES文件解释器能够高效稳定地从IGES V5.2/5.3文件中析取NURBS曲面数据。     

智慧物流关键技术及建设对策研究

目的 为了促进智慧物流技术进步,推动智慧物流发展。方法 分析智慧物流的关键技术,提出智慧物流系统的建设对策。结果 智慧物流的关键技术总体可以分为信息化技术、智能化装备、系统集成技术等三大类;从加强法规政策引导、创新共享合作模式、完善物流标准体系、利用物流闲置资源、开发关键技术设备、探索人才培养机制等6个方面提出了推动智慧物流系统建设的对策。结论 顺应智慧时代,推动智慧物流的建设与发展。     

特低渗透油藏注空气、N2室内实验研究

以大庆外围油田州2区块特低渗透储层为目标研究区块,从特低渗透油藏注空气、N2时的室内实验入手,研究了特低渗透油藏空气、氮气驱时的拟启动压力、混相非混相特征,进行了空气驱时的低温氧化实验、燃烧管实验.研究表明,气驱时的启动压力低于水驱时的启动压力,N2与空气在油藏中表现为非混相特征.通过特低渗透油藏注空气低温氧化反应实验,研究了在油藏温度、压力下的氧化特性和影响因素.由燃烧管实验,给出了空气低温氧化前缘气驱油效率和低温氧化剧烈反应带驱油效率.     

Projection算法在光谱法检测上皮组织发育异常中的应用

由散射光谱推知上皮组织发育异常属于一类反问题,此问题可转化为反演上皮组织细胞核的粒径变化.对上皮组织细胞核的单次散射偏振光谱进行数值模拟,并采用Projection迭代算法反演细胞核的粒径分布信息.Projection迭代算法将方程组的解看成是多维空间的一个点,通过不断求解各超平面上的投影点而逼近真值.数值计算表明,Projection算法对于粒径呈单峰、双峰分布细胞核均有良好的反演精度,采用该法有望增加光谱法上皮组织发育异常诊断的灵敏度.     

利用柔性神经树的实时肌电信号手势识别模型

传统的手势识别通常采用数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)芯片或者集合方法(Ensem-ble Methods)研究实时识别问题。这些方法易导致数学模型参数繁多、硬件连接复杂和实时识别率较低。提出一种基于表面肌电信号与柔性神经树(Flexible Neural Trees,FNT)模型的实时手势识别模型。表面肌电信号(surface Electromyography,sEMG)具有非入侵式、易于采集特点,故被广泛应用于行为识别和诊断等领域。柔性神经树模型通过简单的预定义来构建,能够解决人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的结构依赖性高的问题。柔性神经树模型不仅能够避免复杂的计算和电路连接,还具有较高的实时识别率和较低的方均根误差(Root Mean Square Error,RMSE)。实验针对六名参与者的六种手势进行测试,结果表明该模型实时识别率较高,实际应用也证明该算法可行。     

塔里木盆地下古生界碳酸盐岩油气盖层及其控藏作用

塔里木盆地下古生界发育巨厚的碳酸盐岩沉积，垂向上具有良好的生储盖配置条件，在长期的地质历史演化过程中，经历了多期成藏和多期改造，油气成藏条件十分复杂，下古生界碳酸盐岩盖层研究对于优选勘探层系和钻探目标至关重要。采用典型油气藏盖层分析、地震资料解释及实验分析等手段，总结归纳出两类区域盖层与两类局部盖层：两类区域盖层分别为上奥陶统暗色泥岩（“黑被子”）与中寒武统蒸发岩（“白被子”）；两类局部盖层分别为碳酸盐岩潜山上覆泥岩（“新被子”）与内幕致密碳酸盐岩，并通过地震解释与井控的方法厘定了“黑被子”“白被子”“新被子”的分布。通过对已发现油气田（藏）盖层与成藏的关系、盖层之下油气藏类型的统计分析，认为区域盖层与下伏致密碳酸盐岩构成复式盖层控制主力成藏层位；局部盖层之下的油气藏类型主要受储层渗流能力控制，即局部盖层与均质储层组合表现为构造控藏特点，局部盖层与非均质储层组合表现为大面积准层状分布特点。建议将下古生界碳酸盐岩新区勘探重点方向调整为满西低凸起奥陶系与寒武系盐下白云岩；致密高阻碳酸盐岩的封盖能力存在风险，建议在开发阶段进行精细评价。     

无缝钢管斜轧穿孔管形多目标预测北大核心CSCD

针对无缝钢管斜轧穿孔生产中工艺参数对毛管尺寸精度的影响问题,考虑生产工艺以及生产需求优化等因素,建立了基于最小二乘支持向量回归的多目标预测模型。通过灰色关联分析法对影响因素进行分析筛选,以前伸量、轧辊间距、导板间距、顶头直径、坯料直径5个工艺参数作为预测模型的输入,以毛管壁厚和外径2个管形参数作为预测模型的输出;考虑到数据样本小且输入和输出参数之间的交叉相关性问题,构建了多输入多输出最小二乘支持向量回归模型对毛管管形进行预测。将实际采集的数据作为训练样本,通过仿真实验证明了模型的有效性,研究结果可为无缝钢管斜轧穿孔生产过程中所需的工艺参数调整与优化提供参考。     

基于深度神经网络的斜轧穿孔机调整参数预测

针对无缝钢管二辊斜轧穿孔生产工艺中轧机调整参数对钢管质量影响较大，且传统机理公式计算的设定值精度不高的问题，提出了基于深度神经网络的斜轧穿孔机调整参数预测模型。首先，综合分析了传统的调整参数的数学模型，并在此基础上确定了调整参数的主要影响因素。依据现场收集的数据集，训练了二辊斜轧穿孔时轧机参数的深度神经网络预测模型。在训练深度神经网络时，运用小批量梯度下降法和Adam算法相结合的方法进行了梯度估计修正，优化了训练速度。仿真结果表明：经深度神经网络模型预测的轧机调整参数与实测数据比较，预测模型的R-squared值控制在0.98左右，调整参数的相对误差均可控制在5%以内。相比于传统数学模型，该预测模型具有更高的预测精度，能够实现轧机调整参数高精度预测并用于指导生产。