页岩气水平井裸眼分段压裂酸化管柱下入技术

本文对国内水平井裸眼分段改造工艺技术和工具系统进行了研究,以177.8mm技术套管、152.4mm裸眼完井的水平井为例,对分段改造完井工具管柱的下入技术展开深入研究,并通过多井次现场施工,总结出一套适用的管柱下入技术。     

基于GPON承载的WLAN建设模式分析

GPON(吉比特无源光网络)技术以其高效率、高带宽并能提供全业务服务等众多优点成为目前宽带接入网的主流,WLAN(无线局域网)技术为用户提供了方便快捷的多业务化无线宽带服务。文章针对GPON与WLAN的特点,根据不同的WLAN覆盖场景,研究了基于GPON技术承载的WLAN组网方案,为网络规划提供借鉴。     

大岗山工程建设物资供应与施工进度协调管理

水电工程建设的物资供应种类繁多、数量巨大，为保证工程建设的顺利进行，参建各方对物资供应的时间、数量、质量等均有严格要求。大岗山水电工程的物资供应管理从物资计划管理开始就建立了严格的规章制度，物资材料从到货、领用直至核销各阶段均有章可循。对大岗山工程建设物资管理的工作经验进行了总结，侧重对业主单位内部物资供应部门与计划合同部门和工程建设部门三者之间的协调关系进行了分析。可供同类工程参考。     

D500钢激光焊接数值模拟

基于ANSYS有限元分析软件,以5 mm厚D500钢为研究对象,采用均匀分布的柱体热源与椭球热源组合的方法,建立激光焊接热源模型,对D500钢激光焊接温度场及应力场进行模拟计算,并与试验所得焊缝形状及焊后残余应力进行比较分析。结果表明,数值模拟结果与试验结果比较吻合,证明该热源模型具有一定的适用性。     

Wiegand—RS485转换器的硬件设计

Wiegand(韦根)协议和RS 485协议是安防系统运用最广泛的数据通信接口协议。提出了一种Wiegand协议和RS 485协议转换的硬件设计方法,以LPC922单片机作为控制核心,选用RS 485接口协议芯片,实现Wiegand协议和RS485协议转换。实验结果表明,所设计的转换器实现了Wiegand和RS 485的双向通信,实现了Wiegand数据的远距离传输,传输距离可达500 m以上。     

多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建

由于快速的卷积神经网络超分辨率重建算法(FSRCNN)卷积层数少、相邻卷积层的特征信息之间缺乏关联性,因此难以提取到图像深层信息导致图像超分辨率重建效果不佳。针对此问题,该文提出多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建方法。首先,该方法设计了多级跳线连接的残差块,在多级跳线连接的残差块基础上构造了多级跳线连接的深度残差网络,解决相邻卷积层的特性信息缺乏关联性的问题;然后,使用随机梯度下降法(SGD)以可调节的学习率策略对多级跳线连接的深度残差网络进行训练,得到该网络超分辨率重建模型;最后,将低分辨率图像输入到多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建模型中,通过多级跳线连接的残差块得到预测的残差特征值,再将残差图像和低分辨率图像组合在一起转化为高分辨率图像。该文方法与bicubic, A+, SRCNN, FSRCNN和ESPCN算法在Set5和Set14测试集上进行了对比测试,在视觉效果和评价指标数值上该方法都优于其它对比算法。     

基于多指标正交实验设计的加热工艺参数优化

为提高极耳加热工艺的制作质量,满足产品安全要求,以剥离强度、渗透时间作为优化指标,采用多指标的正交实验设计方法,通过极差分析法,讨论热压温度、热压时间、电磁加热电流、电磁加热时间等成型工艺参数对试件性能的影响,利用综合平衡法确定最优的加热工艺参数组合方案,对采用多设备多加热工艺参数的产品质量具有指导意义。     

RBF-PID串级控制在加热炉温度系统中的应用研究

针对工业生产中加热炉物料出口温度的非线性、时变性、大滞后性等特点,无法建立精确的数学模型,并且为提高该系统控制的可靠性和安全性,达到精确控制。提出一种基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的PID串级控制器,即先用建立的三层RBF神经网络在线辨识得到梯度信息,再用梯度信息在线整定PID控制的三个参数,最后将整定的PID控制物料出口温度-炉膛温度串级系统的主回路。仿真结果表明,RBF-PID串级控制较传统P I D串级控制有较强的鲁棒性,提高了控制品质,获得了更好的控制效果。     

图像语义分析的多示例学习算法综述

多示例学习(MIL)作为第4种机器学习框架,已在图像语义分析中得到了广泛应用.首先介绍MIL的起源、特点、相关概念和数据集;然后以图像语义分析为应用背景,对相关MIL算法进行详细综述,按照算法采用的学习机制对其进行分类,并重点分析了各类算法提出的思路和主要特点;最后,对MIL未来的研究方向作了探讨.     

改进卷积 Lenet-5 神经网络的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承微弱信号在强噪声、变工况复杂环境下,难以实现有效的故障诊断问题,提出了一种改进卷积 Lenet-5 神 经网络的轴承故障诊断方法。 首先,对采集的一维时域轴承振动信号进行预处理转化成便于卷积操作的二维灰度图;其次,将 最基本的 Lenet-5 模型中的连续单向的传统卷积层改进为 Block1 模块、Block2 模块、Block3 模块,提取到更完整、更精准的特征 信息;最后,为了防止网络出现过拟合现象,采用 L2 正则化和 Dropout 优化网络。 为了验证本文所提方法在复杂工况环境的鲁 棒和泛化性能,利用滚动轴承数据集和变速箱实验数据集进行实验验证。 轴承数据集实验结果表明,本文所提出的方法在变噪 声实验中准确率平均值都在 99. 3%;在变负荷实验中,故障诊断准确率都高于 90. 26%;在变工况实验中,故障诊断准确率平均 值都高于 89. 01%;在变速箱数据集实验中,抗噪性故障诊断准确率高达 96. 3%。 采用改进的 Lenet-5 方法对滚动轴承 12 种故 障类型具有更好的分辨能力,在变工况下具有更好的抗干扰性和泛化性能。