矿井通风非线性网络建模与控制器设计

矿井通风系统是矿井安全生产的重要组成部分,为了解决因通风网络控制和设计不当而引起的瓦斯爆炸等问题,根据通风网络分支间流量和压力相互影响的动力学特性,利用电路Kirchhoff电流电压定律、图论原理和每一分支的流体动力学方程(微分方程),建立了矿井通风网络的多变量非线性全阶和降阶模型,其中分支的模型利用不可压缩的Navier-Stokes方程为集中参数逼近来建立,然后基于反馈线性化进行非线性控制器设计.建立的非线性模型反映了矿井通风流体运动的非线性本质,克服了流体运动的非稳定性.仿真结果表明,设计的控制器能使通风流量和压力可以快速地收敛于其参考值,风量控制准确率除了分支1为98.11%,其它均超过99%,实现矿井通风的精确控制.     

古建筑木结构燕尾榫节点刚度分析

通过对典型燕尾榫榫卯连接的模型低周反复荷载试验,研究了榫卯半刚性连接特性和刚度退化规律.试验得出榫卯连接的弯矩一转角滞回曲线及骨架曲线,并拟合出了弯矩一转角的关系方程和榫卯接节点恢复力模型,由实验结果给出了木结构榫卯连接刚度的非线性变化.研究结果为古建筑的抗震性能研究和修缮加固提供了理论基础.     

乳胶涂料中填料粒径测定与分散剂的选择

介绍了重力沉降法和容量沉降法两种测定乳胶涂料中填料粒径的方法。通过比较粉体粒径结果显示：沉降法比激光法更形象直观，更能代表体系粒径真实情况。以滑石粉、重钙、轻钙粉体为基准，采用不同用量、不同类型的分散剂的容量沉降法进行比较得出：用容量沉降法能定量地对分散剂性能做出评价。     

一种高精度LSTM-FC大气污染物浓度预测模型

大气污染已经严重影响到人们的生活和健康,大气治理势在必行,探究大气污染物浓度变化的规律,实现污染物浓度预测,对指导大气治理工作具有重要意义.文中构建了一种基于长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和全连接神经网络(Full Connected,FC)的混合神经网络模型,并提出了数据桶划分的训练方式来解决由于训练数据与预测数据存在较长时间间隔导致精度下降的问题,进而实现大气污染物浓度的预测.该模型具有较好的通用性和精度,充分结合了长短期记忆神经网络和全连接神经网络的优点,能够在多种污染物数据上实现精确预测.以天津市2013-2019年大气污染物数据实现模型的训练和预测,结果表明,混合神经网络模型在PM2.5,PM10,NO2,SO2,O3,CO 6种污染物浓度的预测上均可以达到R2>0.90,平均百分误差小于15％的效果,LSTM-FC模型在大气污染物预测中具有明显的优势,具有较高的实用价值.     

Monotonic and nonmonotonic gentzen deduction systems for L3-valued propositional logic

A sequent is a pair (Γ, Δ), which is true under an assignment if either some formula in Γ is false, or some formula in Δ is true. In L₃-valued propositional logic, a multisequent is a triple Δ|Θ|Γ, which is true under an assignment if either some formula in Δ has truth-value t, or some formula in Θ has truth-value m, or some formula in Γ has truth-value f. Correspondingly there is a sound and complete Gentzen deduction system G for multisequents which is monotonic. Dually, a comultisequent is a triple Δ : Θ : Γ, which is valid if there is an assignment v in which each formula in Δ has truth-value≠t, each formula in Θ has truth-value≠m, and each formula in Γ has truth-value≠f. Correspondingly there is a sound and complete Gentzen deduction system G⁻ for co-multisequents which is nonmonotonic.     

基于Innography平台的高校专利情报分析研究

本文以中国国家知识产权局1985—2015年某北京市属高校的专利数据为基础,首先从专利申请趋势、IPC分布、授权量、有效专利量、高强度专利量等方面,分析该校专利的现状,找出存在的问题.然后利用Innography专利分析平台,对该校高强度专利的高产出学科领域进行挖掘,并针对其中某一领域,在世界范围内进行专利数据的挖掘,分析核心专利权人及技术热点.最后结合专利情况对该校的科研创新能力进行总结分析.     

基于独立连续变量和复合指数函数的位移约束平面连续体结构拓扑优化

为了进一步研究连续体结构拓扑优化模型的合理性和可行性,基于独立、连续、映射( independent continuous mapping,ICM)方法,在满足结构位移约束的条件下,通过引入复合指数形式过滤函数对位移约束下质量最小化( minimum weight with a displacement constraint,MWDC)模型进行了改进,建立了基于独立连续变量和复合指数函数的位移约束平面连续体结构拓扑优化模型,并进行了优化求解。同时,利用M语言,基于Matlab软件平台,开发了相应的拓扑优化计算程序,并针对4种典型平面连续体结构进行了数值验证,分别比较分析了体积约束下的柔顺度最小化( minimum compliance with a volume constraint,MCVC)模型、MWDC模型以及改进的MWDC模型所得到的最优拓扑结构。数值结果表明：采用复合指数形式过滤函数改进的MWDC优化模型迭代次数更少,优化求解计算效率更高。     

基于改进型小数据量法的局域网流量预测

基于Takens理论对混沌时间序列进行相空间重构,对小数据量法进行如下改进:利用C-C算法计算嵌入维和延迟时间;以功率对频率加权并采用求平均的方法计算平均周期,使小数据量法更加完善。使用改进前、后的小数据量法分别仿真计算Lorenz系统混沌时间序列的Lyapunov指数并预测混沌时间序列,并计算实测局域网流量时间序列的最大Lyapunov指数并预测局域网流量时间序列。仿真及实验结果均表明,采用改进型小数据量法进行流量预测,精度更高、速度更快、预测点数更多。     

雾霾污染下基于混沌性的图像去雾算法改进

传统基于边缘保持滤波的单幅图像快速去雾算法,在雾霾污染大气粒子散射作用下,图像会受到雾化背景的干扰,出现浓雾噪点,图像结构信息复原效果较差.提出一种基于混沌性的加权滤波图像快速去雾算法,通过分析雾天雾化背景干扰下的图像信息,获取图像数据的混沌特性,并对雾化图像进行最小颜色分量估计.在此基础上,结合带雾图像暗原色模型、时域和频域特征分量模型,构建出自适应加权滤波模型,完成基于混沌性的加权滤波图像快速去雾算法的改进设计.实验结果表明,采用该算法能避免雾化图像中间区域的颜色失真,降低雾化背景干扰,减少浓雾噪点,使远景的混沌特征得到合理的保留,在图像质量和运算性能方面都具有优越性.     

煤层气井高破裂压力因素分析及解决措施

以沁水盆地某区块68口压裂施工井中的8口失败井为研究对象,分析18次施工改造成功率仅78%的主要原因是煤储层破裂压力较高。造成破裂压力高的主要原因是射孔不够完善及地层滤失严重、施工过程中砂比使用不恰当以及煤储层自身的低杨氏模量和高泊松比。提出了3种解决措施:压裂施工过程采用大尺寸套管注入;研发适合煤储层压裂的高效压裂液体系,提高液体密度,增加井筒液柱压力;结合生产实际,采用高孔密、螺旋布孔方式使孔眼与裂缝起裂平面夹角最小从而降低破裂压力。此研究为煤层气井压裂提供了技术支持。