光电对抗仿真试验系统综述

论述了研制光电对抗仿真试验系统建设的目的和意义,光电武器系统的现状和发展趋势,介绍了光电对抗仿真试验系统的一般组成,给出了光电武器系统的常规试验内容和试验流程,并论述了可能采用的试验方法。     

DEA评价方法在超稠油生产经营中的应用探讨

超稠油的生产工艺非常复杂，影响油井效益的因素相对较多，因此对油井的评价就要评价各类有限资源投入的利用效果，查明积极因素和消极因素及其对经济指标的影响程度，促进经营管理的改善，寻求有效利用有限人力、物力、财力等资源的途径，实现资源的优化配置。本文通过使用DEA模型可对单井效益进行评价，对单井效益进行排队，对规模效益进行分类，对生产各投入因素进行投影分析，研究弱DEA、非DEA有效的原因，寻求对油井优化成本、提高效益的改进方案。     

天然水资源价值评估的能值方法及应用

本文从水资源的自然属性出发，提出了采用能值(Emergy)理论与方法研究天然水资源价值的新思路。论述了环境与自然资源定价的能值价值理论；根据水文循环与天然水资源基本特性，给出了水资源生成与能量转换的概念模型；从水的化学能角度提出了天然水资源价值的能值评估方法，包括理论方法与简化方法；并以我国南方某沿海县域为例进行了实际应用。实例表明，基于能值价值理论的天然水资源价值定量评估方法具有可行性。     

水利项目评价指标赋权模型的建立及其应用

提出了用于水利项目方案评价的方法——基于相对最优方案的指标赋权模型,介绍了该方法的基本原理,建立了综合考虑保证出力、年发电量、单位千瓦投资等因素的基于相对最佳方案的指标赋权模型,并用实例加以说明,与模糊优选神经网络模型的评价结果相对比,研究表明该模型适合于水利项目方案的评价和优选。     

论建立动态勘探目标评价体系的迫切必要性

从国际上通行的油气勘探评价工作重点,中国石油所面临的"已逐步进入一个不断在老区范围内开展精细勘探、在老区范围内开展新区块、新层系勘探以获得主要的储量增长"的新的勘探形势,现有地质研究中各专题研究与具体勘探目标评价脱节等多个方面,论述了在中国石油内部建立一套动态勘探目标评价体系的迫切必要性;并在此基础上阐述了一个完整的动态勘探目标评价体系应包括的主要内容;最后对该体系的建设进行了可行性分析。     

An Improved Immune Genetic Algorithm for Solving the Optimization Problems of Computer Communication Networks

1　IntroductionIndesigningacomputercommunicationnet work ,thenetworkaveragedelayisanimportantpa rameterinthenetworkperformance .Inthispaper,weonlyconsiderM /M/1networks,whichmeansthatthemessageprocessingtimeisaprobabilisticdensityfunctionwithnegativepower,thegroupar rivalandsendingisofPoissiondistributionwithasinglequeue .Supposethatthenetworktopologicalstructureandtheestimatesoftheexternaltrafficrequirementsaregiven ,howtoselecttheoptimalroutestobeusedbythecommunicatingnodesinthenetworksoast…     

模糊层次分析法在腐蚀影响因素分析中的应用

结合国内外对碳钢CO2腐蚀影响因素的研究成果,采用模糊层次分析法对影响输油管道 CO2腐蚀的因素进行定量分析,明确界定出这些因素对二氧化碳腐蚀影响的相对重要性(权重),为后续制定经济有效的管道内腐蚀防护措施提供了客观依据。     

对印制电路板环境冲击评估的研究

随着印制电路板产业飞速发展,其引发的环境问题日益受到广泛的关注。然而长期以来如何有效地进行环境冲击评估是业内研究的重点和难点。而本文采用了一种智能的简化分析方法来进行全面的环境冲击评估,以提高评估的经济效益和准确度,并希望能为决策者提供一个可供参考的环境冲击评估的理念和方法。     

一个基于相邻像素兼容度的模糊加权平均滤波器

在文献[1]的基础上，提出几个改进的模糊加权平均滤波器。本文的方案不仅同时考虑了相邻像素对中心像素的兼容性以及中心像素对相邻像素的兼容性，而且还考虑到了权系数对局部环境的适应性。实验结果表明，该方法相比文献[1]中的模糊加权平均滤波器以及标准的均值滤波器、中值滤波器在噪声消除与边缘保留方面具有更好的性能。     

Prediction Model for BTA Deep-Hole Machining using Fuzzy Clustering Approach: Experimental Study

In this article, a subtractive clustering-based fuzzy identification method and a Sugeno-type fuzzy inference system are used for modeling in metal cutting. This approach is considered with its application on the experimental study of Boring and Trepanning Association (BTA) deep-hole drilling. The model for the surface roughness is identified by using the cutting speed and feed as input data and roughness as the output data. Using subtractive clustering in both input and output spaces performs the model-building process. Minimum error model is obtained through enumerative search of clustering parameters. The fuzzy model obtained is capable of predicting the surface roughness for a given set of inputs (speed and feed). Therefore, the operator can predict the quality of the surface for a given set of working parameters and will then be able to set the machining parameters to achieve a certain surface quality. The fuzzy model is verified experimentally by further experimentation using different sets of inputs. The tool life is also investigated using the same approach. The fuzzy inference system obtained is capable of predicting the tool life for a given set of cutting parameters. Therefore, the operator will be able to predict how many minutes the cutting tool is going to last and will set the time for the next tool change.