燃气管网动态仿真的研究及应用

研究和了解燃气在管道中的流动，是进行燃气管网系统优化和提高管网输运系统安全性的前提和基础。以流体力学三大守恒方程为基础，建立了等温和非等温条件下的燃气管网稳态和动态仿真理论模型。以有限差分法为基础，得到了上述模型的求解方法，并加入了耗散项，提高了求解方法的稳定性。通过增加初始点和延长出口点的方法，简化了模型的求解。通过在北京六环天然气管网中的初步应用，分别得到了与实际值综合相对误差为1.21％和2.62％的压力和流量仿真值，从而验证了模型及求解方法的可靠性。     

A New Comb Circular Polarizer Suitable for Millimeter‐Band Application

This letter presents a new polarizer which has a simple comb structure inside a circular waveguide. The electrical performance of the proposed comb polarizer is optimized by a circular waveguide radius and by the physical parameters of the comb plates. This polarizer is suitable for providing good performance in millimeter‐band application because of its simple structure and low fabrication cost. In our experiments the dual‐band comb polarizer designed in band 1(K) and band 2(Ka) showed good electrical performance without any tuning elements.     

人工神经网络预测煤的发热量

应用人工神经网络处理部分广东地区煤质分析数据,建立网络模型,预测出煤的发热量,经实测值与预测值比较,在一定的煤种范围内预测值与实测值比较接近。     

智能动态网络资源分配系统

通过对解决GSM移动通信网络热点区域话务拥塞问题的研究，提出了利用可控功分器实现智能动态网络资源的分配，解决不同种类的话务拥塞问题，并着重讨论了该系统目前的成功运用及前景。     

等离子体刻蚀工艺控制模型分析

讨论了主因素分析法以及神经网络法在等离子体刻蚀工艺中的应用.结果表明主元素分析法可以实现对数据的压缩,而神经网络算法则显示出比传统的统计过程控制算法更好的准确性.     

珠江河口区水环境整体数学模型研究

根据珠江河口区的特点，建立了珠江河口区水流，泥沙及含氟度的整体联解数学模型，探讨了联解的计算模式；利用珠江三角洲和河口区水流泥沙、含氟度连续条件，把珠江三角洲网河区一维水沙、含氟度输移数学模型和河口区二维水沙、含氟度输移数学模型进行联解。同时采用最新的地形资料并选用洪、中、枯水及大、中、小潮等多种水文组合条件对该模型进行分区验证和整体验证，模型验证成果满足精度要求。     

移动网络中的独立式安全管理系统

本文提出一种适用于移动网络的安全管理系统,由于访问网络能够独立地对漫游用户进行认证,所以称该系统为独立式安全管理(ISM).基于ISM设计一种漫游用户的认证协议,通过对协议的比较分析可以看出,相对于其它安全管理系统,ISM的突出优点是安全责任划分清晰、认证效率高.     

吐哈盆地巴喀油田特低渗砂岩油层裂缝分布特征

巴喀油田中侏罗统砂岩属特低渗透裂缝 孔隙型储集层 ,平均渗透率为 0 .3× 10 - 3μm2 ;地下基质岩块孔隙度为7.4%,渗透率为 0 .16× 10 - 3μm2 。砂岩储集层发育的主要裂缝类型有构造层理缝、正向正交缝、斜向正交缝和羽裂等 ,裂缝宽度一般为 0 .3～ 3 .2mm ,纵向切深为 0 .1～ 0 .8m ,水平延伸长度为 0 .2～ 2 .1m。裂缝以半充填为主 ,其分布受岩性、层厚和构造位置的影响 ,纵向、横向均呈带状分布 ,被裂缝切割而成的基质岩块尺寸取决于裂缝频率 ,岩块长轴方向以北西西向为主 ,与构造轴向基本一致。图 3表 4参 8     

径向基函数神经网络的再学习算法及其应用

为了应用径向基函数神经网络逐步地识别待研究系统,文章针对径向基函数神经网络的再学习算法开展了深入的研究.应用严格的数学推理方法,将径向基函数神经网络的再学习问题转化为矩阵求逆的附加运算.详细给出了径向基函数神经网络再学习算法中增加新训练样本和增加新基函数的数学公式,同时对如何获取新的训练样本进行了研究.     

一种智能型的PCB产业需求预测方法

目前需求预测在整个印制电路板产业的生产活动控制中正扮演着越来越重要的角色。分析了影响印制电路板需求的因素和现有的预测方法,提出了一种适用于PCB产业需求预测的有效方法——遗传/BP—神经网络。实验表明该方法能够进一步改善印制电路板预测的准确度和减少生产成本的消耗。