RCS测试中的低散射载体设计及仿真分析

在雷达散射截面（RCS）测试中,低散射载体的设计结果取决于被测目标的RCS量级。为进行细节性隐身设计,获得台阶与缝隙排除载体干扰后的RCS水平,提出一种在台阶与缝隙RCS测试中的低散射载体设计方法。采用多层快速多极子算法,对低散射载体相邻曲面连接方式、台阶与缝隙在载体上的位置、前缘尖削度、倒圆半径对散射特性的影响进行了仿真分析。仿真结果表明,控制载体表面曲率的变化、加大前缘尖削度、减小拼接曲面倒圆半径能有效降低载体前向散射水平,由于载体曲面一侧的散射水平低于平面一侧散射水平,台阶与缝隙特征应位于曲面上。对RCS测试中低散射载体设计具有指导意义。     

链网模型与Si_3N_4陶瓷材料宏细观力学行为模拟

假定原位增强陶瓷材料中存在的众多微裂纹将基体分割成块，增强体长颗粒的桥联是块间的传力机制，提出了一种链网模型，用于模拟材料宏观力学行为与细观损伤演化．论述了模型参量与材料细观组元几何，物理参数之间的关系，给出了典型的数值模拟结果并进行了统计分析     

基于克隆选择支持向量机高光谱遥感影像分类技术

作为支持向量机(support vector machine, SVM)高光谱影像分类的一个重要环节,参数设置的效率和精度直接影响到SVM模型训练效率和最终分类精度。本文首先建立一个SVM高光谱影像分类器,提出了利用免疫克隆选择算法优化的交叉验证进行核函数参数和惩罚因子C的优化选择的方法,得到了一种基于克隆选择优化的支持向量机(clonal selection SVM, CSSVM)高光谱影像分类器。然后将CSSVM与传统的基于网格搜索交叉验证的支持向量机（gird search SVM, GSSVM）分类器进行了对比评价,评价指标包括模型训练时间和分类精度等。最后基于AVIRIS高光谱遥感影像进行了两算法分类对比试验,结果表明：提出的CSSVM测试样本总分类精度超过85.1%和Kappa系数超过0.821 3,影像总分类精度超过81.58%和Kappa系数超过0.772 8,CSSVM与GSSVM的分类精度差别在0.08%以内,Kappa系数差别在0.001以内;CSSVM的模型训练时间是GSSVM的1/6至1/10,得到显著缩短;CSSVM方法在保持传统GSSVM优良分类精度的基础上,极大提高了模型的训练效率。     

一种红外光谱免疫计算的矿物组分定量提取方法

近红外/短波红外光谱的矿物组分快速鉴定技术可以大大提高野外矿产勘查、遥感矿物填图、岩芯矿物组分分析等工作的效率,成为目前高光谱技术研究的热点之一。文章给出了一个基于光谱相似度评价约束的联合目标岩石样品光谱和矿物光谱端元库进行矿物组分光谱反演的统一模型,然后以矿物光谱线性混合模型和光谱夹角相似度评价为例,建立了一个具体的组分反演模型;针对模型求解过程中的组合优化问题,提出了一种人工免疫克隆选择计算的矿物组分光谱(ICSFSLIM)识别方法;利用在中国新疆包古图地区选取的22个野外岩石样品的实测近红外/短波红外光谱进行了矿物组分提取试验,以样品薄片鉴定结果为准,将ICSFSLIM识别结果与组合特征光谱线性反演模型(CFSLIM)识别结果进行了定量的对比分析。结果表明：ICSFSLIM比CFSLIM的识别正确率提高了2.26%,有效率提高了18.6%,并且具有更高的识别稳定性。     

CCS工程中盖层渗透率对CO_2逃逸的影响

针对CO_2埋存后可能存在的逃逸问题进行了分析.在对ABAQUS商用软件进行二次开发的基础上,针对各个因素进行了计算;并对简单情况进行了理论推导,验证了数值模型的正确性.考虑到CO_2逃逸过程中可能发生相态变化,数值模拟时分别采用理想气体状态方程和范德华方程以对结果进行比较.结果表明,在盖层均匀和通常的气藏条件下,CO_2完全渗漏需要15×10~4年以上;盖层含井或有裂缝时会导致CO_2快速逃逸,完全逃逸在1×10~4年左右,在选址时应该尽量避免.     

基于BP算法和ACO算法的故障诊断推理研究

BP算法在故障诊断领域已取得广泛应用,但其存在收敛速度慢且容易陷入局部最小值的缺陷,限制了其进一步的发展;ACO(Ant colony optimization)算法是一种模拟进化算法,已很好地应用于解决旅行商和资源两次分配等经典的优化问题,具有启发式收敛、正反馈以及分布式计算等优点;为此,将ACO算法引入BP算法故障诊断方法中,使用ACO算法对BP网络中的参数即权值、阈值以及学习率等进行优化,定义了一种结合ACO算法和BP算法能对故障进行诊断的新算法,并将其应用于具体的故障诊断实例中,最后,通过100组样本中的95组进行训练,并对剩余5组进行故障诊断,实验证明结合ACO算法和BP算法的新算法较传统的仅使用BP算法的诊断方法具有收敛速度快、诊断精确高以及训练性能好的优点。     

裂隙多孔介质双重逾渗模型的算法实现

简要介绍基于孔隙逾渗和裂隙逾渗叠加的双重逾渗模型,阐述模型的原理、算法及其实现过程.初步研究模型的分形特性,认为分形维数D是能够衡量模型连通性的重要参数.最后探讨模型的蒙特卡洛数值计算方法,兼顾计算精度与计算耗时,提出可操作的计算规模.