A new stochastic method of reconstructing porous media

We present a new stochastic method of reconstructing porous medium from limited morphological information obtained from two-dimensional micro- images of real porous medium. The method is similar to simulated annealing method in the capability of reconstructing both isotropic and anisotropic structures of multi-phase but differs from the latter in that voxels for exchange are not selected completely randomly as their neighborhood will also be checked and this new method is much simpler to implement and program. We applied it to reconstruct real sandstone utilizing morphological information contained in porosity, two-point probability function and linear-path function. Good agreement of those references verifies our developed method’s powerful capability. The existing isolated regions of both pore phase and matrix phase do quite minor harm to their good connectivity. The lattice Boltzmann method (LBM) is used to compute the permeability of the reconstructed system and the results show its good isotropy and conductivity. However, due to the disadvantage of this method that the connectivity of the reconstructed system’s pore space will decrease when porosity becomes small, we suggest the porosity of the system to be reconstructed be no less than 0.2 to ensure its connectivity and conductivity.     

试探方程法及其在非线性发展方程中的应用

提出了一种比较系统的求解非线性发展方程精确解的新方法, 即试探方程法. 以一个带5阶 导数项的非线性发展方程为例, 利用试探方程法化成初等积分形式，再利用三阶多项式的完 全判别系统求解，由此求得的精确解包括有理函数型解, 孤波解, 三角函数型周期解, 多项 式型Jacobi椭圆函数周期解和分式型Jacobi椭圆函数周期解 关键词： 试探方程法 非线性发展方程 孤波解 Jacobi椭圆函数 周期解     

带惩罚项与随机输入的BP神经网络在线梯度学习算法的收敛性

本文对三层BP神经网络中带有惩罚项的在线梯度学习算法的收敛性问题进行了研究,在网络训练每一轮开始执行之前,对训练样本随机进行重排,以使网络学习更容易跳出局部极小,文中给出了误差函数的单调性定理以及该算法的弱收敛和强收敛性定理。     

TFM调制及其改进技术的研究

通过对TFM调制技术的研究,修正了其中预调制滤波器冲击响应波形g(f)在时间轴上的位置及其频谱G(w)的表达式.然后将TFM基带信号进行近似,即对TFM的相位路径进行进一步的控制,得到一个改进的TFM调制技术.改进后的TFM调制技术和原TFM调制技术相比,频带压缩能力提高了一倍,误码性能不变,但会出现3 dB的寄生调幅,需要提高发射机的发射功率.     

Oscillation theorems for differential equations with a nonlinear damping term

In this paper, we are concerned with a class of nonlinear second-order differential equations with a nonlinear damping term. Passage to more general class of equations allows us to remove a restrictive condition usually imposed on the nonlinearity, and, as a consequence, our results apply to wider classes of nonlinear differential equations. Two illustrative examples are considered.     

辐射传递蒙特卡洛法精度分析及数值试验

本文建立了蒙特卡洛法模拟散射参与性介质内辐射传递计算模型。对蒙特卡洛法的计算精度及运行时间进行了较为详细的分析,提出了几种判断计算精度的方法。同时,借助蒙特卡洛法模拟辐射传递过程,进行数值“辐射实验”。利用该“实验结果”进行了物性反问题研究。在已知光学厚度的前提下,得到散射反照率与后半球辐射热流之间的单值函数关系。     

基于进化人工神经网络的组合系统滤波技术

在组合系统运用Kalman滤波器技术时,准确的系统模型和可靠的观测数据是保证其性能的重要因素,否则将大大降低Kalman滤波器的估计精度,甚至导致滤波器发散.为解决上述Kalman应用中的实际问题,提出了一种新颖的基于进化人工神经网络技术的自适应Kalman滤波器.仿真试验表明该算法可以在系统模型不准确时、甚至外部观测数据短暂中断时,仍能保证Kalman滤波器的性能.     

具有算子与有界约束的无穷维规划问题的最优性条件

本文给出了当all-at-once方法用于求解最优控制问题而产生的一类同时具有算子和对部分变量具有简单界约束的无穷维最优化问题的一个一阶必要条件,构造了相应的信赖域子问题,据此,信赖域法可以用于求解无穷空间中的最优化问题。     

基于可重构FPGA技术的自适应FIR滤波器的实现

有限冲激响应(FIR)滤波器设计遇到的难题是滤波要进行大量乘法运算,即使是在全定制的专用集成电路中也会导致过大的面积与功耗.对于用硬件实现系数是常量的专用滤波器,可以通过分解系数变为应用加、减和移位而实现乘法.FIR滤波器的复杂性主要由用于系数乘法的加法器/减法器的数量决定.而对于自适应FIR滤波器,大多数场合下可用数字信号处理器(DSP)或CPU通过软件编程的方法来实现,但是对于要求高速运算的场合,VLSI实现是很好的选择.基于这一考虑,可以用符号数的正则表示(CSD)码表示系数, 再利用可重构现场可编程门阵列(FPGA)技术实现.可重构结构的应用,能保证系统的其余部分同时处于运行状态时实现FIR滤波器系数的更新.文中利用CSD码和可重构思想,提出了用FPGA实现自适应FIR滤波器的一种方案.     

弱电系统中的地线干扰与接地方法

介绍了地线的干扰机理以及减小地线干扰的对策和接地的基本方法.在电子电路中,地线不仅为电路提供一个电位公共参考点,而且也为电流提供一条能够流回源的低阻抗路径.由于地线存在阻抗,当电流流过地线时,会在地线上产生电压差,从而形成地线干扰,严重时将会影响电路的正常工作.减小或消除地线干扰的主要方法是减小地线的阻抗和地线电流.为此,可以针对不同的信号频率及干扰性质,根据系统的结构和功能采用相应的接地方式,将接地、屏蔽及滤波等措施结合使用.