基于径向基过程神经网络的油田开发指标预测

目前为止,现有的油田开发指标预测方法难以反映实际存在的时间累积效应对该指标预测的影响。因此,为提高油田开发指标预测的准确度,本文提出基于径向基过程神经元网络的油田开发动态指标预测模型,并将其应用到实际油田开发动态指标的预测中。实例分析结果表明,本文提出的径向基过程神经元网络的油田开发动态指标的预测方法精度高、速度快,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。     

提升容器横向偏移惯性测量法的误差分析与校正

针对超深矿井提升装备需要增加提升容器横向偏移测量的问题,根据其小量程、高精度、抗干扰的测量要求,提出一种基于MEMS传感器的惯性测量方法.采用惯性测距原理进行横向偏移测量,分析了倾斜角、随机误差和速度残值三种主要误差源,提出了对应的动态均值、阈值设置和速度残值校正与补偿三种校正方法,结合提升容器的运行特点消除累积误差,并在液压移动平台上进行实验.结果表明:误差校正方法可有效抑制误差,横移测量精度在5 mm以内,惯性测量方法是一种超深矿井提升容器横向偏移测量的有效方法.     

实验设备管理系统的设计与实现

针对高校实验室设备管理的无序混乱状况,开发了基于Ajax技术的设备管理系统.该系统可以跨平台登录,使用方便,实现了实验室设备管理的数字化和规范化,有效地提高了实验室设备管理的工作效率.     

基于Flex和SOA的防洪调度管理信息系统开发

由于体系规模、软件架构模式、系统集成技术的不同,现有的水利信息系统在应用过程中往往存在数据难以整合、功能难以共享等问题,形成所谓的“信息孤岛”。面向服务架构（SOA）具有低耦合性、跨平台、易维护和可扩充性等优点,可通过良好的接口和服务实现数据整合和功能共享,可有效克服“信息孤岛”问题。基于Flex平台和SOA架构,开发了防洪调度管理信息系统,实现了地理信息服务、水文监测数据管理、防洪调度方案比选、洪水演进模拟等功能。从系统架构、关键技术、功能界面3个方面详细论述了系统设计与实现过程,可为今后水利信息化系统建设提供借鉴和参考。     

复杂电磁干扰环境下的C6000 DSP自举方法

对TMS320C620X／670XDSP的存储结构和特点进行分析,采用分两次生成ROM文件的方式实现TMS320C620X／670XDSP自举,并阐述了该自举方法的关键过程。通过该自举方法,程序在片内RAM中执行,预置参数和常量从外部ROM中读取。结合软件三模冗余,该自举方法可以防止复杂电磁干扰环境下单粒子翻转效应。该方法已得到实际应用,行之有效。     

一种基于数值积分的过程神经元网络训练算法

针对过程神经元网络的训练问题,提出了一种基于数值积分的学习算法。直接采用数值积分进行网络中动态样本与连接权函数的时域加权聚合运算,采用梯度下降法实现连接权函数特征参数及网络性质参数的调整。设计了基于梯形积分、辛普森积分、柯特斯积分等3种过程神经元网络数值积分训练方法,以太阳黑子数据预测为例进行仿真实验,结果表明,基于数值积分的过程神经元网络训练算法是有效的,其中辛普森积分算法的性能最优。     

魔域幻音——瑞风音响改装

宽广的道路两旁是欧陆风格的建筑,这台瑞风停放在店面前空旷的场地上,很是扎眼,用“特别”宇眼来形容它显得有些单一,它很前卫,起码从绘有魔鬼形象的车身外观,足以让人怀疑是否本土制造,为释疑我决定深入了解。     

享受无价

近期翻开很多汽车行业杂志都会看到“大众”硬广软文大篇幅的宣传,特别是它那号称“不寻常的工作”德累斯顿透明工厂,仿佛让人步入了《星际大战》的场景,随之也对此品牌有了更深的了解和更高的推岽。大众途锐算是大众家族中的高端车型,售价在国内市场也早已名声大噪,对于喜欢整车进口、纯种德系SUV的消费者来说,     

ACIS/HOOPS几何建模与可视化技术研究与应用

几何建模与可视化是数值模拟前处理中重要的组成部分.重点介绍了ACIS建模技术及HOOPS可视化技术,并基于ACIS/HOOPS及格式转换组件(InterOp)、模型简化组件(Defeaturing)、网格划分组件(VisTools)等3D组件开发了数值建模与可视化软件,在系统中实现几何建模、模型导人、模型简化、网格划分及可视化功能,为后续的数值模拟奠定了良好的基础.应用表明:使用ACIS/HOOPS及相关3D组件开发数值模拟前处理系统具有效率高、效果好的特点.     

粒子群优化算法在桁架结构优化中的应用

介绍了粒子群优化（PSO）算法的一种改进算法：用于约束优化问题的启发式粒子群优化（HPSO）算法。针对HP-SO算法在桁架结构优化中速度较慢的问题,将HPSO算法的约束处理策略与另一种适用于粒子群算法的约束处理方法结合,并将改进后的算法应用到1个桁架结构截面优化设计算例中,同时与HPSO算法进行对比分析。对于此算例,改进算法和HPSO算法都运行了多次,从多次运行的统计分析中可以看出,改进算法的优化效果和稳定性好于HPSO算法,且结构分析的次数减少了一半左右,从而整个程序运行的速度比HPSO算法提高了将近一倍。