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452.
含植物水流运动规律是研究黄河下游滩区防洪的重要内容。通过开展水槽试验,测量不同水深、比降、含沙量条件下的流速分布,研究了黄河下游滩区代表性植物作用下的水流动力特性及阻力变化规律。研究结果表明,植物在非淹没情况下,纵向流速随相对水深增加,表现为先增后减;在淹没情况下,纵向流速沿垂向呈三区“S”形分布特性;相对紊动强度的沿垂线分布特点与纵向流速基本一致,但含沙量越大,水流纵向紊动强度越小。在相同比降条件下,植被糙率随佛汝德数的增加而减小;而佛汝德数一定时,植被糙率与比降成正比;相同比降条件下的植被糙率随含沙量的增加而减小。 相似文献
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K439B镍基合金是一种服役温度达800℃的新型高温材料,该合金在精密铸造条件下的微观组织演化规律有待深入研究。采用有限元数值分析与元胞自动机相结合的方法(CAFE),针对K439B镍基合金框型铸件的重力精密铸造过程进行了宏微观数值建模,通过基于材料热效能补偿原理的差示扫描量热仪(DSC)设备测试和相图计算等方法确定了宏微观模拟参数;并对框型铸件进行了浇注实验,并通过电子背散射衍射(EBSD)技术获得了材料的微观组织形貌图。宏观模拟结果表明:铸件两个特征结构处(R1和R2)的冷却速率和温度梯度存在明显差异:R1的平均冷却速率约为R2的2倍,但其轴向温度梯度仅约为R2的0.36倍。微观组织模拟结果表明:在枝晶形貌方面,R1具有更小的二次枝晶臂间距(SDAS)、更小的晶粒尺寸、更大占比的等轴晶区。并且,二次枝晶臂间距、晶粒形貌和晶粒尺寸等数值模拟结果,均与实验结果吻合,从而验证了所建宏微观模型的准确性,为后续数值建模、特别是合理确定微观组织模拟参数提供了理论依据。 相似文献
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广泛应用于高填方工程中的土石混合料,具有显著的非均质、非连续特征,工程特性不仅取决于土和石本身的力学性质,也与土石相对比例、粒组组成等因素相关。以国内典型机场高填方工程为研究背景,收集整理了万州、巴州、攀枝花、承德、龙洞堡、三明、康定、重庆等8座机场71个料区的填筑料的145条颗分曲线,系统开展了高填方典型土石混合料的尺度特征、级配特征及强度等工程特性分析,为土石混合料在高填筑体中的进一步应用积累研究经验。结果表明,山区机场高填方最大填筑高度在20~60 m之间;高填方挖填量多在1.5×107~3×107 m3之间,岩性类土石混合料是目前机场高填方工程填料的主体,粒径分布范围多在600~0.25 mm之间,尤以200~60 mm的粗颗粒含量最多。填筑料颗粒粒度普遍变化大,最大粒径甚至达到1 000 mm;不均匀系数Cu变化范围很大,介于4.17~220之间;除巴中机场外,其余机场高填方土石混合料的最大粒径均超过60 mm。填料内摩擦角和黏聚力主要受土颗粒粒径、密度和颗粒排列形状控制,形成土体骨架结构... 相似文献
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目前的深度学习模型在加密流量分类任务上相较于传统机器学习方法的性能优势显著,然而由于它固有的黑盒特性,用户无法获知深度学习模型作出分类决策的机理。为了在保证分类准确率的同时提高深度学习模型的可信度,提出一种面向加密流量分类深度学习模型的可解释方法,包括基于原型的流量层级主动解释和基于特征相似显著图的数据包层级被动解释。首先,利用基于原型的流量原型网络(FlowProtoNet),在训练时自动提取各类流量的典型片段,即流量原型;其次,在测试时计算出待测流量与各类原型的相似度,从而在分类的同时实现训练集的溯源解释;然后,为进一步提升可视化解释能力,提出梯度加权的特征相似度显著图(Grad-SSM)方法。Grad-SSM首先通过梯度对特征图加权,过滤分类决策无关区域;接着,计算待测流量与FlowProtoNet提取的原型之间的推土机距离(EMD)得到相似矩阵,从而通过比较测试流量与该类原型,实现注意力热图的进一步聚焦。在ISCX VPN-nonVPN数据集上,所提方法的准确率达到96.86%,与不可解释的人工智能方法持平,而FlowProtoNet能通过给出与原型的相似度,进一步提供分类依据... 相似文献
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458.
地震勘探技术在煤层气勘探开发中起着关键作用,不但可以有效地提升勘探开发的效率,而且可以极大地节省勘探的费用。所以,如何持续地加强地震勘探技术的关注,使地震勘探技术更好地用于煤层气勘探开发过程是当前面临的一个重要问题。因此,必须尽早地找到地震勘探技术在煤层气勘探开发中的问题,并提出相应的解决措施。针对当前煤层气勘探开发中的地震数据采集、数据处理及数据解读等问题进行了分析和讨论,并针对这些问题,给出了一些具体的加强对策,旨在进一步促进煤层气勘探开发的实效性。 相似文献
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460.
化工流程模拟优化问题常常具有高维、非线性的特点,使得仿真计算难以收敛。过长的求解时间是调度优化和运行优化的主要瓶颈之一。采用代理模型对机理模型进行替代是降低计算复杂度、保证结果准确性的有效途径。Kriging代理模型具有较强的非线性近似性,但处理高维问题依然较为困难。因此,本文研究并行EGO(efficient global optimization)算法与代理模型集成,并将模型应用于化工过程。并行EGO算法以Kriging代理模型的预测函数和误差函数为基础,先推导出样本分布概率密度函数与累积分布函数相结合的解析表达式;然后通过PEI(pseudo expected improvement)准则得到新的样本点以更新代理模型;最后结合改进的差分进化算法对优化参数进行全局搜索。在保证结果准确性的前提下,将本文算法与其他优化算法进行比较。8个多峰测试函数的测试结果表明,该算法的收敛速度提高了85%。然后将其应用于双级氨吸收制冷过程的模拟,结果表明该方法的模拟误差小于0.01%,优化时间从9846 s缩短至3705 s。 相似文献