高精度合成地震记录制作技术研究

制作高精度的合成地震记录是精细储层描述的基础，本文在分析合成地震记录原理的基础上，从地震剖面的极性判断、平均速度的选取，反射系数的准确提取，子波的精确估算等方面对制作合成记录的要点进行了分析，通过提高以上四方面的精度，提高了制作合成地震记录的精度，并提出了一套可行的合成地震记录的检查方法。     

焊前处理方式对LF6铝合金扩散焊的影响

利用Ｇｌｅｅｂｌｅ－１５００热／力模拟试验机，研究了ＬＦ６铝合金的扩散焊工艺，通过对焊接温度、压力、时间的调整和选用不同的料前处理方法，确定了最佳的扩散规范，研究结果表明：在一定的温度和时间范围内，ＬＦ６５铝合金扩散焊接头的剪切哟度随焊接温度和时间的增加而提高；化学浸蚀法比机械打磨法能更有效的去除铝合金表面的氧化膜；在现有试验条件下，得到ＬＦ６铝合金扩散焊的最佳规范参数，搭接试扩散焊接头的剪切强度     

“三位一体”数字校园的设计与实现

介绍了集＂日常管理＂、＂水平评估＂、＂决策规划＂三位于一体的数字校园设计方案。通过规范基础数据,采用ESB整合各业务子系统,解决＂信息孤岛＂问题,并为状态数据采集提供便利。利用BI软件进行数据挖据,为管理者进行科学规划和决策提供数据支持。系统采用单点登录,个性化的门户展现满足了各类用户对资源和服务的需求。     

基于PCA-BP神经网络的装甲车辆柴油机状态评估

针对装甲车辆柴油机摩托小时不能真实反映实际技术状况的问题,通过提取气缸压缩压力、加速时间、减速时间、供油提前角、振动能量和平均燃油流量等状态参数,运用主成分分析和BP神经网络相结合的方法构建了一种柴油机状态评估模型;该模型首先利用主成分分析方法将多个参数简化为两个综合参数,并根据综合参数的散点图对柴油机的状态进行初步划分,得到BP神经网络的训练数据;最后通过建立BP神经网络进行状态评估;评估结果表明,该模型准确度高,具有较好的应用和推广价值。     

Short-term load forecasting using bayesian neural networks learned by Hybrid Monte Carlo algorithm

This paper presents a short term load forecasting model based on Bayesian neural network (shorted as BNN) learned by the Hybrid Monte Carlo (shorted as HMC) algorithm. The weight vector parameter of the Bayesian neural network is a multi-dimensional random variable. In learning process, the Bayesian neural network is considered as a special Hamiltonian dynamical system, and the weights vector as the system position variable. The HMC algorithm is used to learn the weight vector parameter with respect to Normal prior distribution and Cauchy prior distribution, respectively. The Bayesian neural networks learned by Laplace algorithm and HMC algorithm and the artificial neural network (ANN) learned by the BP algorithm were used to forecast the hourly load of 25 days of April (Spring), August (Summer), October (Autumn) and January (Winter), respectively. The roots mean squared error (RMSE) and the mean absolute percent errors (MAPE) were used to measured the forecasting performance. The experimental result shows that the BNNs learned by HMC algorithm have far better performance than the BNN learned by Laplace algorithm and the neural network learned BP algorithm and the BNN learned by HMC has powerful generalizing capability, it can welly solve the overfitting problem.     

FD—140型高灵敏测氡仪及其应用

FD—140型高灵敏测氡仪用于测量氡的浓度,测氡灵敏度可达15mBq/m~3 min。该仪器可用于普查与勘探铀矿床,也可用于找石油、煤、金、地下水和地震预报以及地质构造调查等方面。     

项目管理在IT企业中的推广与应用

现阶段传统的管理模式还是一些中小型IT企业的主要管理方式。这种方式导致很多中小型IT企业发展的新旧项目成功率都很小。所以,在当前情况下,要大大加强项目管理的涉及度,使之进入中小IT企业。从而,提高中小企业的核心竞争力。那么什么IT企业,何为项目管理,项目管理在IT企业中的推广应用,以及二者之间的相互关系就是我们研究的重要课题。     

蜂窝网络中D2D通信资源分配方法综述

随着第五代(the fifth generation,5G)移动通信系统商用进程的推进,设备到设备(device-to-device,D2D)通信越发受到人们的关注.频率、功率等资源分配作为优化D2D通信的关键技术成为重要的研究课题,因此对蜂窝网络中D2 D通信资源分配研究进行综述.首先介绍D2 D通信模型和模式;其次从数学理论角度出发,分析蜂窝网络中D2 D通信资源分配的主要方法:基于图论、超图理论、博弈论、机器学习和启发式算法等,对这些算法进行对比分析;最后总结上述D2 D资源分配方法存在的主要不足,并对蜂窝网络中D2 D通信的未来发展进行展望.     

表面工程技术在导弹武器装备维修中的应用

本文主要介绍铝/F_(46),协合涂层新技术、复合电刷镀Ni—PTFE新工艺、DJB—823电接触保护剂及三防电子器件绝缘清漆在二炮导弹武器装备维修中的应用。     

城市街道分水口对洪水流态转换过程影响研究

随着城市化进程加快和全球气候变化加剧,城市洪涝灾害频发。研究城市街道的行洪特征,掌握城市建筑物对洪水流动的影响机理,对城市洪涝灾害治理具有重要的理论意义和应用价值。本文开展了城市建筑物对洪水运动影响的物理模型试验,在街道两侧布设分水口模拟建筑物不连续的分流效果,分析分水口位置及流量变化对洪水流态转化及水跃形态的影响。观测上游来流量变化、分水口位置等因素对洪水从急流向缓流过渡时的动力特征的影响,包括水跃发生位置、水跃形态转变、水跃漩滚长度、跃前和跃后水深比及分流比等。