自适应卡尔曼滤波算法在压裂作业中的应用

针对采用传统卡尔曼滤波器对压裂作业中压力进行滤波时,难以获得准确数学模型和噪声统计特性而导致滤波效果较差的问题,提出了一种基于拟合优度确定系数的自适应卡尔曼滤波算法(R~2-AKF)。该算法将测量数据的预测值作为回归曲线拟合值,通过计算测量数据的预测值与实际采集值的拟合优度确定系数R~2来确定过程噪声协方差矩阵Q的修正系数α,得到具有过程噪声协方差调整的自适应卡尔曼滤波算法,通过压裂作业现场试验验证了其有效性。试验结果表明:自适应卡尔曼滤波算法能保证系统的滤波精度,具有较强的实时性,是一种简单、有效的实时滤波算法,具有一定的工程指导意义和推广价值。研究结果可以为压裂作业中压力数据采集和分析提供技术参考。     

组合式闸板胶芯性能的正交试验和回归分析

带压作业的闸板防喷器胶芯密封结构多采用组合密封,橡胶基体和耐磨块的材料特性同时影响胶芯的密封性能。为了分析闸板胶芯的材料参数对其密封性能的影响,选择胶芯密封面上的有效接触应力和橡胶基体上最大应变能密度作为密封性能的评估指标,基于正交试验法分析影响闸板防喷器胶芯密封性能的主次因素及规律,建立了材料参数与有效应力之间的多元完全二次非线性回归模型,并分析了各参数的交互作用。分析结果表明:各因素对密封面上有效接触应力和橡胶基体上最大应变能密度的敏感性大小顺序为操作压力>耐磨块弹性模量>橡胶基体硬度>耐磨块泊松比;建立的多元回归模型的拟合剩余标准差分别为0. 513 0和0. 314 1,可以用该模型精确地分析材料参数与胶芯密封性能的关系;组合式闸板防喷器胶芯耐磨块最佳弹性模量为700～800 MPa,泊松比为0. 40～0. 47。所得结果可为组合式闸板防喷器胶芯的材料参数设计提供依据。     

基于灾度辨识的钢闸门巡视检查研究

巡视检查是对钢闸门要点部位开展定期、定点的信息收集,并对警兆信息做出快速辨识和评估的重要内容。应用灾度辨识的警兆信息评估方法,综合钢闸门巡视检查的各类要素信息,明确工程最大隶属的灾度等级(Ⅰ～Ⅴ级),可作为工程日常巡视检查决策的重要软技术手段。     

基于IWO-ESN的网络流量预测研究

为了提高网络流量的预测精度,针对ESN网络预测结果易受谱半径SR、神经元个数N、输入单元尺度IS、连接稀疏度SD以及嵌入维数p等参数的影响,利用IWO算法收敛速度快的特点对ESN模型参数进行优化。研究结果表明,IWO-ESN可以有效提高网络流量的预测精度,同时可以对ESN网络模型参数和嵌入维数p进行自适应选择,为网络管理优化和拥堵控制提供决策依据。     

Top-down技术评估钢中氧的测量不确定度

基于2014年实验室日常分析钢中氧的质控数据,应用top-down技术的控制图法和稳健统计-迭代法评估了惰气熔融-红外吸收法测定钢中氧的测量不确定度。对于含氧量为52μg/g的钢铁,两种方法得到的标准不确定度均为2.8μg/g,和认定值3μg/g具有较好的一致性。     

粉煤灰砖抗折强度测量结果不确定度的评定

通过对粉煤灰砖抗折强度测量结果不确定度的评定,分析出影响试验结果的各种因素,为提高检测水平和精确度提供指导。     

基于LDA的英汉维文本聚类系统的设计与实现

以英汉维三种大规模文本聚类为目标,针对三种语言的特点实现基于LDA模型的静态文本聚类系统。因为存在博客、微博等网络媒体的文本不太规范及涉及的话题范围广泛等现象,对文本特征的提取及聚类算法的选择带来一定的难度。通过对样本文本的分析,计算出适当的聚类数k,再调用LDA算法将文本聚为k类并给出每类文本的关键词。测试结果表明,该系统能将英汉维三种语言的文本相似度高的聚为一类,可显著提高聚类效果。     

结合深度学习的网络邻居结构研究及应用

通过研究网络的拓扑结构可以探索到丰富的知识,特别是网络中节点的邻居可以形成不同的邻居结构,而不同的结构蕴含着不同的意义,进而也有着不同的影响。实际上,邻居结构与节点的交互行为之间是互相影响、互为因果的。对三种最为普遍的邻居结构进行分析,并提出结合深度学习的网络邻居结构影响力模型DNSI(neighbor structure influence based on deep learning)。通过对图片格式的网络数据提取特征,DNSI可以得到三种邻居结构影响力。分别在几个真实世界网络数据集上进行节点属性预测、类别中心度度量和用户行为预测等任务,实验结果表明该模型在绝大多数情况下具有优越性。