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开封地区砂岩孔隙热储回灌化学堵塞数值模拟研究

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太阳能学报 2024年第2期45卷 225-235页

作者：黄艳艳那金雷宏武长江大学资源与环境学院武汉430100 岩土力学和工程国家重点实验室中国科学院武汉岩土力学研究所武汉430071

以开封圳宇花园的地热开发过程为研究对象,利用TOUGHREACT程序构建三维砂岩孔隙热储层的温度场-化学场-渗流场多场耦合模型,并对主要影响因素进行敏感性分析,探究地热回灌过程对热储层化学堵塞过程的影响。热储层中方解石、石英、伊利... 详细信息

以开封圳宇花园的地热开发过程为研究对象,利用TOUGHREACT程序构建三维砂岩孔隙热储层的温度场-化学场-渗流场多场耦合模型,并对主要影响因素进行敏感性分析,探究地热回灌过程对热储层化学堵塞过程的影响。热储层中方解石、石英、伊利石、钙-蒙脱石、二氧化硅矿物沉淀,钾长石、钠长石和白云石矿物溶解,其中方解石矿物为主要沉淀矿物,堵塞回灌井热储层,导致孔隙度降低约10%。回灌过程中回灌水注入流速、温度、井间距的改变影响地热水回灌过程中方解石沉淀,从而导致热储层孔隙度变化。

关键词：地热井方解石孔隙度化学堵塞 THC耦合 TOUGHREACT程序

改进残差网络的OFDM辐射源个体识别方法研究

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改进残差网络的OFDM辐射源个体识别方法研究

作者：宋博武西安理工大学

学位级别：硕士

随着无线通信技术的快速发展,辐射源识别(Specific Emitter Identification,SEI)技术成为军事领域和民用领域中一项重要的研究课题,正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术被广泛应用于各种通信场景中,传... 详细信息

随着无线通信技术的快速发展,辐射源识别(Specific Emitter Identification,SEI)技术成为军事领域和民用领域中一项重要的研究课题,正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术被广泛应用于各种通信场景中,传统的辐射源个体识别方法过于依赖专家经验,而深度学习的辐射源个体识别方法在复杂电磁环境下,直接对通信信号识别无法有效挖掘信号的特征。所以,本文针对深度学习直接对信号识别时挖掘信号特征不足和复杂电磁环境导致低信噪比下单一特征表征不足的问题,对残差网络(Residual Network,ResNet)进行改进,围绕OFDM辐射源个体识别任务展开研究。本文主要研究内容如下:(1)针对深度学习的辐射源识别方法对通信信号细微特征挖掘不足的问题,将ResNet改进为复值残差神经网络(Complex Value Residual Network,CVResNet),提出一种复值残差网络的OFDM辐射源个体识别方法。首先,对802.11协议规范的OFDM物理层协议和OFDM前导结构进行分析,利用双滑窗法提取OFDM前导信号;其次,介绍了复值网络的基础结构,对ResNet进行改进并提出适合OFDM复值信号特点的CVResNet;最后,利用CVResNet对OFDM前导信号的细微特征进行充分挖掘,在卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、复值卷积神经网络(Complex Value Convolutional Neural Network,CVCNN)、ResNet和CVResNet上进行实验。仿真实验结果表明:在0dB条件下,CVResNet识别率为74.02%,相比CNN、ResNet和CVCNN分别提高了22.16%,8.7%和15.78%,所提出的CVResNet相比其他三种网络有明显优势。并通过消融实验验证提取OFDM前导信号有利于OFDM通信辐射源个体识别。(2)针对复杂电磁环境导致低信噪比下单一特征表征不足的问题,将ResNet改进为深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks,DRSN),提出一种DRSN与集成融合的OFDM辐射个体识别方法。首先,将OFDM信号进行分段处理,对提取的OFDM前导信号进行相干积累,来提升OFDM前导信号信噪比,并将相干累积后的OFDM前导信号进行多域数据处理;其次,在ResNet基础上嵌入通道注意力机制和软阈值化来构建DRSN,利用具有通道注意力机制的子网络自动学习软阈值化去噪的阈值,有效解决复杂电磁环境中大量噪声的影响;最后,采用5折交叉验证的方式在DRSN上对OFDM前导信号多域数据进行训练和初级分类,对初级分类结果进行Stacking集成融合,利用次级线性网络对初级融合结果进行分类,来有效解决单一特征表征不足的问题,通过实验验证所提方法的有效性。实验结果表明:在0dB条件下,所提方法的识别准确率可以达到95.88%,通过对比实验验证所提方法具有参数量少、计算量小的优势,在单一特征识别与多特征融合识别上多特征融合有明显提高,在低信噪比条件下,具有良好的抗噪性。

关键词： OFDM信号通信辐射源个体识别复值残差网络深度残差收缩网络

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窃取虚拟货币行为的刑法认定

窃取虚拟货币行为的刑法认定

作者：周振武云南师范大学

学位级别：硕士

少支链平面并联分拣机器人性能分析与优化设计

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少支链平面并联分拣机器人性能分析与优化设计

作者：武树林重庆理工大学

学位级别：硕士

并联机器人拥有的结构紧凑、累积误差小、响应速度快等优势,使其在工业自动化生产中扮演着重要的角色,尤其是在快速分拣行业。但是传统并联机器人由于多运动支链的封闭结构,导致其工作空间受限、奇异性复杂。针对上述问题,本文提出了一... 详细信息

并联机器人拥有的结构紧凑、累积误差小、响应速度快等优势,使其在工业自动化生产中扮演着重要的角色,尤其是在快速分拣行业。但是传统并联机器人由于多运动支链的封闭结构,导致其工作空间受限、奇异性复杂。针对上述问题,本文提出了一种少支链多自由度平面并联机构,该机构能够通过两条运动支链完成平面内的三自由度运动(2个平移运动和1个转动运动)。并对该机构的工作空间、奇异性、灵巧度、静刚度等方面进行研究,具体内容如下:(1)提出了一种平面2-RRR并联机构,构建了该机构的运动学模型。利用封闭矢量法并结合几何约束条件,建立该机构的位置逆解模型、位置正解模型以及速度雅可比矩阵模型。结合Adams虚拟仿真软件和Matlab数值计算软件,对机构的运动学模型进行验证。(2)基于机构的位置逆解模型,利用数值离散法对机构的定姿态工作空间、可达工作空间和转动工作空间进行求解,并与两类传统平面并联机构的定姿态空间和可达工作展开对比分析。根据速度雅可比矩阵的行列式,分析该机构的三类奇异位形。将速度雅可比矩阵进行去量纲化处理,以此为基础定义机构的灵巧度指标和刚度性能指标并进行实例分析。(3)引入机构的工作空间性能指标、全局灵巧度性能指标和全局刚度性能指标作为机构的目标函数,以杆件之间的干涉和转角限制为约束条件,采用NSGA-II算法对机构的几何尺寸参数开展多目标优化设计,得到机构优化后的Pareto最前沿,并对优化前后的性能指标进行对比分析。(4)在上述工作的基础上,以所提出的并联机构为主体,完成了一种3T1R(3个平移运动和1个转动运动)分拣机器人实验样机的机械结构和电气系统的设计与搭建。并对样机的工作空间、平移能力、转动能力、分拣能力以及静刚度性能进行验证实验。

关键词：分拣机器人工作空间分析奇异性分析性能分析优化设计

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当量比分层压燃的火焰发展特性与控制机制

内燃机学报 2024年第3期42卷 209-215页

作者：王洋王安伟杨灿朱宏武中国石油大学(北京)机械与储运学院北京102249 哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001 华中科技大学能源与动力工程学院湖北武汉430074

针对柴油机当量比分层充量压缩着火的可控性问题,基于OpenFOAM平台构建了一维分层充量自燃及火焰发展的理论模型,在压力为6MPa、温度为850 K工况条件下,研究了当量比分层压缩燃烧过程的基本特征和控制机制,以及当量比分层策略对燃烧过... 详细信息

针对柴油机当量比分层充量压缩着火的可控性问题,基于OpenFOAM平台构建了一维分层充量自燃及火焰发展的理论模型,在压力为6MPa、温度为850 K工况条件下,研究了当量比分层压缩燃烧过程的基本特征和控制机制,以及当量比分层策略对燃烧过程的调控作用.结果表明:当量比分层压燃早期的组分扩散对化学反应影响较大,中期主要受化学反应和压力波耦合后的共同控制,而后期化学反应和压力波解耦,主要受化学反应控制,压力波影响较小;小负荷工况(整体当量比为0.3)下通过组织合理的充量分层可以使50%放热对应的时间从1.312 ms缩短到0.685 ms,燃烧速度提高近1倍,而大负荷工况(整体当量比为0.7)下可以通过部分分层策略将50%放热对应的时间从0.357 ms延长到0.477 ms.

关键词：可控低温燃烧当量比分层压燃

我国公民社会满意度影响因素分析 ——基于结构方程模型的实证研究

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我国公民社会满意度影响因素分析 ——基于结构方程模型的实证研究

作者：孙轩武云南财经大学

学位级别：硕士

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黄金期货量化交易策略及风险预警研究

黄金期货量化交易策略及风险预警研究

作者：邓胜武广州大学

学位级别：硕士

黄金作为贵金属之一,其战略地位一直为人们所重视,黄金期货作为一种以黄金作为标的物的期货合约,自然成为了学者关注与研究的热点之一。自2008年黄金在上海期货交易所正式挂牌以来,得益于其显著的市场表现,成交量稳居全国期货成交量前列... 详细信息

黄金作为贵金属之一,其战略地位一直为人们所重视,黄金期货作为一种以黄金作为标的物的期货合约,自然成为了学者关注与研究的热点之一。自2008年黄金在上海期货交易所正式挂牌以来,得益于其显著的市场表现,成交量稳居全国期货成交量前列,其投资和保值的作用显得越来越重要。本文通过分析黄金期货市场现状以及价格影响因素,在传统的BP神经网络的基础上,运用PSO优化算法对神经网络加以改进,构建收盘价预测模型,根据预测结果与择时交易策略构建投资策略,为深入分析和利用黄金期货市场的动态变化,优化我国黄金产业结构,提高黄金资产管理效率提供一定的参考与建议。基于价格影响因素,本文针对与黄金期货市场相关的美联储利率、国际白银现货市场和我国股票市场,借助DCC-GARCH模型和VAR模型研究上述不同市场间的联动性和溢出效应。本文构建一个DCC-GARCH模型,运用动态相关系数以分析它们之间的联动性。为进一步分析不同市场间的溢出效应,本文构建一个向量自回归模型(VAR),通过运用脉冲效应分析、格兰杰因果检验以及方差分解等计量分析方法,从多维度和角度综合探究市场之间的溢出效应。最后,本文旨在通过计算黄金价格的历史波动率,为黄金期货市场设定一个科学合理的价格波动风险阈值。基于风险预警理论,建立黄金期货价格波动预测模型,并围绕此模型构建一个黄金期货价格波动风险预警系统。不仅能够帮助市场管理者及时准确地预测和警示未来可能出现的风险事件,还能够为市场参与者提供决策支持,帮助他们在复杂多变的市场环境中作出更为理性和科学的投资决策。

关键词：黄金期货神经网络溢出效应风险预警

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弹载舵机精准控制系统研究

弹载舵机精准控制系统研究

作者：郝振武中北大学

学位级别：硕士

多GPU环境下深度神经网络混合模型性能优化研究

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多GPU环境下深度神经网络混合模型性能优化研究

作者：陈功武北方工业大学

学位级别：硕士

随着深度学习在时间序列预测等领域的广泛应用,高效处理海量历史数据来准确找到数据间的联系变得非常关键。然而,目前的神经网络模型,例如RNN、LSTM、Transformer等,虽然能够捕获数据中时间或空间特征之间的关系,但要想捕获更复杂的特... 详细信息

随着深度学习在时间序列预测等领域的广泛应用,高效处理海量历史数据来准确找到数据间的联系变得非常关键。然而,目前的神经网络模型,例如RNN、LSTM、Transformer等,虽然能够捕获数据中时间或空间特征之间的关系,但要想捕获更复杂的特征关系,就需要增加网络深度,这会导致大量的向量和矩阵运算。同时,未来模型将趋向于更大规模的深度网络,传统处理器或单一图形处理器结构局限性,无法高效适应深度学习计算特性,从而导致运算效率低,内存吞吐量瓶颈等问题。因此,研究者们逐渐倾向于在多GPU环境下进行并行计算,以训练更大、更深的神经网络模型。针对这些问题,本文对多GPU环境下深度神经网络混合模型如何实现更快更精准的时间序列预测进行了研究。在深入分析经典神经网络模型特点和多GPU环境下的计算方式后,本文提出了一种适应多GPU环境下的混合神经网络模型(ST＿GCIN)用于时间序列数据的预测任务。将该模型设计为由GCN和Informer构成的双分支网络结构,能够有效捕捉不同节点之间的拓扑关系,同时也可以捕获多尺度时间特征和复杂序列关系。为了应对不同类型的输入数据和高效完成预测任务,本文设计了多输入模块和数据交互模块。除此之外,本文还在原始的Informer编码器的基础上提出了一种性能更好的并行编码器设计方法,使得每个编码器可以学习到不同时间尺度上的信息从而更好地捕获序列中长期依赖的关系。最后,本文创新地将概率稀疏注意力机制与Uni Drop技术结合,以优化传统的注意力机制。实验结果表明,本文提出的模型架构和编码器设计方法在训练速度和预测准确度方面优于传统模型。

关键词：时间序列预测多GPU环境混合神经网络并行编码器注意力机制