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柔性钻具组合防斜钻快的强度分析 总被引:2,自引:0,他引:2
在倾角大、岩石硬度高、自然遣斜能力极强的地层中,采用常规塔式钻具组合、刚性满眼钻具组合和钟摆钻具组合均难以控制井斜,而采用柔性防斜钻具组合控制井斜则为大倾角硬地层防斜钻直提供了一种新型的技术手段。但是钻具强度问题一直是倍受关注的焦点。文章以固体力学有限元理论为基础,建立了柔性下部钻具组合在弯曲井眼或斜直井眼中的有限元力学模型,求解并得到了下部钻具组合的应力场。研究结果揭示了柔性防斜下部钻具组合的变形、应力分布规律、下部钻具组合的强度特征和失效的力学机理,为钻具组合安全使用和优化设计提供了参考依据。 相似文献
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具有蝶型单元的FFT在FPGA上的实现 总被引:5,自引:0,他引:5
描述了一种使用FPGA实现FFT处理器的方法,基于按时间抽取(DIT)基-4算法,采用4组RAM并行为蝶型单元提供数据,使用交换器对数据进行重行排序.实验结果表明,该方案保证了运算正确性、运算精度和实现复杂度.提出了两种改进的设计思路及方法,使处理器可以获得更高的处理速度. 相似文献
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针对现有神经网络大多是在软件的基础上进行仿真,训练时间长,不利于工程实际应用的问题,提出了GA-T-S云推理网络板形模式识别的DSP实现方法。首先以设计的板形模式识别GA-T-S云推理网络模型为基础, 利用TI TMS320F2812完成T-S云推理网络的DSP 设计;然后利用MATLAB遗传算法工具箱离线优化T-S云推理网络参数,将优化后的网络参数存入DSP中,进而分别在MATLAB与DSP上运行该网络;最后将运行结果分别进行显示与对比分析。实验结果证实了基于GA-T-S云推理网络的板形模式识别模型有较高的板形识别精度,能够正确识别出板形缺陷的类型,同时验证了GA-T-S云推理网络在硬件TI TMS320F2812上实现的可行性与快速性,从而为神经网络推广应用到实际工程中提供了依据。 相似文献
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高压VDMOSFET击穿电压优化设计 总被引:2,自引:0,他引:2
通过理论计算,优化了外延层厚度和掺杂浓度,对影响击穿电压的相关结构参数进行设计,探讨了VDMOSFET的终端结构。讨论了场限环和结终端扩展技术,提出了终端多区设计思路,提高了新型结构VDMOSFET的漏源击穿电压。设计了800V、6A功率VDMOSFET,同场限环技术相比,优化的结终端扩展技术,节省芯片面积10.6%,而不增加工艺流程,漏源击穿电压高达882V,提高了3%,由于芯片面积的缩小,平均芯片中测合格率提高5%,达到了预期目的,具有很好的经济价值。 相似文献
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