Bayesian Neural Networks for Uncertainty Analysis of Hydrologic Modeling: A Comparison of Two Schemes

Bayesian Neural Networks (BNNs) have been shown as useful tools to analyze modeling uncertainty of Neural Networks (NNs). This research focuses on the comparison of two BNNs. The first BNNs (BNN-I) use statistical methods to describe the characteristics of different uncertainty sources (input, parameter, and model structure) and integrate these uncertainties into a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) framework to estimate total uncertainty. The second BNNs (BNN-II) lump all uncertainties into a single error term (i.e. the residual between model prediction and measurement). In this study, we propose a simple BNN-II, which uses Genetic Algorithms (GA) and Bayesian Model Averaging (BMA) to calibrate Neural Networks with different structures (number of hidden units) and combine the predictions from different NNs to derive predictions and uncertainty estimation. We tested these two BNNs in two watersheds for daily and monthly hydrologic simulations. The BMA based BNNs (BNN-II) developed here outperforms BNN-I in the two watersheds in terms of both accurate prediction and uncertainty estimation. These results indicate that, given incomplete understanding of the characteristics associated with each uncertainty source and their interactions, the simple lumped error approach may yield better prediction and uncertainty estimation.     

Polygonisation of railway wheels: a critical review

Railway Engineering Science - Polygonisation is a common nonuniform wear phenomenon occurring in railway vehicle wheels and has a severe impact on the vehicle–track system, ride comfort, and...     

碳化-盐冻作用下风积沙混凝土损伤劣化机理及寿命预测

为评估风积沙混凝土碳化-盐冻作用后的耐久性能,以质量损失率、相对动弹性模量、抗压强度为指标,分析碳化作用对风积沙混凝土抗冻性能的影响,通过扫描电镜（SEM）与核磁共振（NMR）技术分析碳化-盐冻后其内部结构和孔结构变化特征,采用Wiener随机过程概率分布预测碳化作用后风积沙混凝土盐冻循环寿命.结果表明：碳化作用提高了混凝土强度,且使得盐冻循环作用下质量损失率增加,相对动弹性模量下降;无害孔与有害孔的比值反应了混凝土内部结构损伤特征;相对动弹性模量对混凝土盐冻环境最敏感,碳化28 d混凝土经受372次盐冻循环后完全失效.     

65tLF精炼工艺及焊丝钢生产实践

河北钢铁集团唐钢公司对长材部炼钢区域进行安全改造,根据改造安排及品种钢生产要求,需要拆除一座原有50 t LF精炼炉,并新建一座65 t LF精炼炉。介绍了LF设备参数和工艺布置,分析了供电加热、精炼渣系及造渣制度、底吹氩控制、喂丝处理等工艺制度,概述了LF精炼炉焊丝钢的生产情况。焊丝钢生产实践表明,LF精炼周期为50~60 min,吨钢电耗为55~60 k Wh,平均升温速度达到5℃/min,出站w(S)=0.010%~0.020%,w(N)≤30×10-6,钢水质量和洁净度满足要求。     

2-RRR+RRS球面并联机构超静定力学全解

针对2-RRR+RRS球面并联机构,利用拆杆法建立其4次超静定的静力学平衡方程;考虑构件弹性,利用小变形叠加原理,建立机构的4个变形协调方程。基于所建方程,利用MAPLE软件分析求得在不同输入力和力矩情况下,机构构件所受力与机构位姿关系曲线图,明晰了不同外力或外力矩输入情况下对机构影响的差异。研究结果为该机构的工程设计及实际应用提供了静力学理论基础和依据。     

分子动力学模拟Au-Pd和Ag-Pt合金的热学和力学性质

利用Finnis-Sinclair势,对金属Au、Pd、Ag、Pt和合金Au3Pd、AuPd3、Ag3Pt、AgPt3的热学和力学性质进行了分子动力学模拟.首次计算了不同温度下合金的晶格常数、结合能和弹性常数,并预测了它们的熔点.通过比较发现,Au3Pd、AuPd3和Ag3Pt这3种合金的晶格常数、结合能和弹性常数介于其组分金属之间,而AgPt3的剪切模量和熔点高于其组分hg和Pt.     

震控储层建模方法及其在普光气田的应用

三维地质建模工作的最终目标是建立尽可能精确的储层参数模型来展示三维空间的地质情况,并为油气藏数值模拟提供地质基础。震控储层建模技术是以地质统计学和变差函数分析等常规数学建模方法为基础,通过将合理的地震参数数据作为约束,实现井间测井数据更合理内插的一种储层建模方法。该技术可以将含有丰富地质、岩性、物性信息的地震数据和测井数据结合在一起,既体现了测井数据的垂向分辨率,又综合了地震数据体反映的储层横向变化特征,特别适用于井网密度不高、储层非均质性强的油气田。为此,基于该方法在普光气田的实际应用效果,结合地震反演数据在储层建模中的应用成果,把地震数据作为宏观约束条件,有效地解决了井网密度不高时储层属性模型的精度问题,并指出了储层建模中整合地震数据方法的若干发展趋势。     

基于定位的超宽带传感器网络路由算法研究

超宽带定位技术应用于移动传感器网络路由算法是目前研究热点,该文提出一种基于超宽带定位的源动态路由算法,通过超宽带定位建立网络拓扑,并根据节点移动速度来反映节点的移动效应;通过受限泛洪和移动预测两种路由机制来提高路由性能.仿真结果表明,该算法能提高移动节点的路由成功率,降低路由平均延时.     

金属合金LBE全局物态方程的初步研究

基于单质全局物态方程模型QEOS(Quotidian equation of state),通过求解平均原子模型的混合物Thomas-Fermi方程以及将混合元素平均为单一虚拟元素的方法得到了混合物状态方程。对铅铋混合物LBE的物态方程做了初步研究,计算了LBE在给定温度与密度下的压强、电离度等,并分析了电离平衡和不同温度、密度下电子及离子对总压强的贡献。