基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

链路增益平坦度对OTA测试准确性的影响分析

空口(OTA)测试已广泛应用在无线通信领域,提高测试结果的准确性是OTA测试当前急需解决的问题.文章从影响OTA测试结果准确性的因素链路增益平坦度入手,使用衰减器对测试链路进行增益削剪,分析测试了不同链路增益平坦度对被测件的EVM(误差矢量幅度)、BER(误码率)、TIS(总全向灵敏度)三项性能指标的测试误差与测试不确定度的影响.测试结果表明,增大链路增益平坦度会导致EVM、BER参数发生偏移,降低测试系统的通信质量;当系统的链路增益平坦度为1.82 dB时,测试误差与不确定度接近CTIA测试标准中规定值.最后,提出一种使用增益均衡器降低链路增益平坦度的方法,在链路增益平坦度为3.25 dB的测试系统中可将其控制在0.5dB以内.     

基于有限元的区域分解方法在永磁聚焦系统仿真中的应用

随着计算机技术以及并行求解技术的发展,区域分解方法越来越多地应用于计算电磁学的各个领域.针对微波管中的永磁聚焦系统仿真,该文提出一种基于有限元的非重叠区域分解方法,其引入一种新型传输条件,并采用内罚的方式推导出有限元弱形式.该区域分解法的最大优势是不需要引入多余的未知量,并且最终集成的有限元矩阵满足对称正定性,适合采用预处理共轭梯度法进行矩阵方程的求解.该文仿真了多个微波管永磁聚焦系统,并与商业软件Maxwell进行了详细的对比,结果表明所提出的区域分解方法和Maxwell精度相当,却拥有着更加优越的计算性能.     

LNG接收站火炬放空系统设计工况研究与分析

在液化天然气(LNG)接收站工程设计建设过程中，火炬系统的设计是保证LNG接收站安全生产的必要条件。以国内某LNG接收站为例，分析了LNG蒸发气(BOG)产生的因素和机理，及6种工况组合下火炬排放量的计算方法。结果表明：在工况1条件下与实际生产情况吻合良好，其对应的火炬气排放量约为142.7 t/h。在此基础上确定了：BOG支管管径为DN600,BOG总管的管径为DN900;被分离液滴的直径不大于600μm;火炬分液罐尺寸为?2.5 m×8.0 m;电加热器的功率为195 kW;火炬形式为封闭式地面火炬。研究结果可为今后LNG接收站项目火炬系统的处理能力及设备配置提供理论指导。     

低-超低渗透砂岩油藏水驱采收率影响因素权重分析

针对主观赋权法在确定低-超低渗透砂岩油藏水驱采收率影响因素权重时存在主观随意性,客观性较差的问题,本文应用85个低-超低渗透砂岩油藏实际样本,结合大量科研和现场认识筛选了影响水驱采收率的9个重点因素,并根据客观赋权法更客观、精确的计算出低-超低渗透油藏水驱采收率影响因素的具体权重。研究表明低-超低渗透油藏水驱采收率影响因素中,注水开发效果指标影响权重最大,其次为储层物性,流体性质影响最小。     

浅谈压力式温度计示值误差测量结果的不确定度评定

为了帮助试验人员深入了解压力式温度计的原理及作用,详细介绍了温度计示值误差测量结果的不确定度评定方法。影响压力式温度计示值误差结果的主要因素是,被检温度计的示值重复性、恒温槽温度不均匀性和恒温槽温场的波动。为了保证压力式温度计测量结果不确定度评定具有较高的可靠性,试验人员需要对影响评定可靠性的各种因素进行全面的分析,找出温度计示值的误差,从而确保温度计能够更好的被投入使用。