弹丸侵彻钢纤维混凝土数值模拟

为了对弹丸侵彻钢纤维混凝土问题进行数值模拟研究,在有限元计算中引入了Holmquist-Johnson-Cook累积损伤材料模型以描述钢纤维混凝土的非线性变形及断裂特性,弹丸作为刚体处理.侵彻深度计算结果与在φ14.5 mm弹道炮上所获得的试验结果相吻合,并很好地模拟了在侵彻过程中钢纤维混凝土靶的成坑、层裂现象.在此基础上分析了钢纤维混凝土这种新型复合材料抗侵彻性能的影响因素.计算结果表明,HJC本构模型用来描述钢纤维混凝土的侵彻问题是可行和有效的.     

Wave Damping and Refraction-Diffraction Due to Variable Depth Porous Bottom

The refraction-diffraction of surface waves due to porous variable depth has been the subject of many investigations. In the present study, we extend the boundary-value problem of impermeable varying topography to that of a variable depth porous seabed, which is the situation most likely to be encountered in practical problems of coastal engineering. A wave-induced fluid motion is applied to the porous bottom, while the well-known linear potential theory is applied to the free-water above the bottom. Eigenfunction expansions are employed to derive the matching condition and the so-caUed modified dispersion relation. As a result of the porous bottom, the wavenumber becomes a complex value, of which the real part represents the spatial periodicity while the imaginary part refers to the energy dissipation. The characteristics of water waves over a porous bottom are studied in detail. By neglecting the non-propagating modes which only have a local effect and damp exponentially with distance, we derive a mathematical model to represent the characteristics of both the wave refraction-diffraction and wave-damping. The developed model is applied to the damping problem of waves over submerged porous breakwaters.     

Soil Erosion on a Slope without Vegetation： a Simulating Experiment on a Bare Land in Mt. Tanakami

0　IntroductionManystudieshavebeendoneonthesedimentdischargeinMt.Tanakami .Thosestudiesconcerntheamountofsedi mentsandfewdiscussionsabouttheprocessonly .Andthesedi mentyieldmechanismindevastatedslopeinMt.Tanakamiisnotfullyunderstood.Inordertorecordthewholeprocessofsoilero sionfromthebeginningofprecipitation ,totheendofsedimentmovement,asimulatingexperimentbyusingartificialrainiscon ducted .Basedonthisexperiment,andbyfurthercomparingwiththepreviousdataofsedimentsinthisarea,somebasicdataaboutc…     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

微地震监测技术综述

微地震监测技术作为一种先进的地球物理方法, 广泛应用于地热勘探、 油气田开发等多个领域, 具有广 阔的发展前景。 首先介绍了微地震形成机理及其特征和微地震监测技术的基本概念, 进而简述了微地震监测 方法的基本原理以及数据采集、 数据处理等主要技术。 去噪为数据处理的首要任务, 因而论述了一些基本的降 噪方法, 提出深度学习在微地震监测技术中的可行性以及优越性。 最后, 对监测技术的扩展应用以及发展前景 进行了总结。     

基于深度置信网络的假手指静脉图像检测算法

针对伪造的手指静脉图像能够成功攻击手指静脉识别系统,从而使得其识别系统安全性能大大降低的问题,提出了一种基于深度置信网络的手指静脉防伪检测的方法;通过逐层无监督的学习方法预训练深度网络的权值参数,以及有监督的BP神经网络微调深度网络的权值参数,从而提取到手指静脉图像的特征,用于静脉图像的检测;实验结果证明所提出的手指静脉防伪检测方法能够有效地识别出假手指静脉图像;通过对比性实验研究,发现此方法提高了手指静脉识别系统的安全性能。     

基于伪数据的机器翻译质量估计模型的训练

为向基于深度学习的机器翻译质量估计模型提供高效的训练数据, 提出面向目标数据集的伪数据构造方法, 采用基于伪数据预训练与模型精调相结合的两阶段模型训练方法对模型进行训练, 并针对不同伪数据规模设计实验。结果表明, 在构造得到的伪数据下, 利用两阶段训练方法训练得到的机器翻译质量估计模型给出的得分与人工评分的相关性有显著的提升。     

矿井MIMO-OFDM通信系统的信道建模与仿真

在已有矿井MIMO信道模型的基础上,提出了一种基于Nakagami衰落的矿井MIMO空间相关信道模型建模方法。基于Nakagami衰落的非相关MIMO信道,通过计算收发天线间的空间相关性生成MIMO空间相关信道。对所建信道模型的空间相关性及信道容量进行仿真分析。仿真结果证明:MIMO信道的空间相关性随收发端天线单元间距的增大而减小;MIMO信道容量与信道空间相关性以及收发端天线数目有关;减小信道的空间相关性或者增加天线数目,可增加MIMO信道容量。基于Nakagami衰落的矿井MIMO空间相关信道模型适用于矿井无线通信系统。     

钻井液在致密砂岩中裂缝的侵入深度模型

克深井区储层的孔隙结构与裂缝特征造成钻井过程中钻井液大量漏失,其中的固相颗粒会堵塞裂缝,使得部分生产井在完井后产量偏低甚至无产量,现场主要是通过酸压来解决这类问题。对于裂缝性气藏的酸压而言,需要知道钻井液在裂缝中的侵入深度变化,以便于设计施工参数,评价酸压效果。针对这一问题,根据牛顿流体在裂缝中的流动机理,裂缝宽度的变化以及裂缝壁面的滤失等,建立了钻井液在单一裂缝中的漏失动力模型,根据裂缝内钻井液压力的分布来定量描述钻井液的侵入深度,考虑并分析了该模型的侵入深度与侵入时间,压差和裂缝宽度之间的相互关系。最后,利用该模型计算了克深井区获得增产效果的酸压井中钻井液的侵入深度和酸液的侵入深度,通过增产井中二者之间的关系,从而间接证明了该模型。     

基于卷积核分解的深度CNN模型结构优化及其在小图像识别中的应用

小图像由于像素少、分辨率低、整幅图像包含信息较少,识别较为困难。目前优秀的深度卷积神经网络模型多为大图像而设计,而用于小图像的模型则存在着层次不够深、难以对特征进行充分抽象的不足。本文基于VGG19模型,依据卷积核分解的原理,设计了一种KDS-DCNN模型,模型深度达到31层,解决了目前超深度模型不能直接用于小图像识别的问题,实验表明该方法不但提升了识别性能,而且还降低了模型的时间复杂度。在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN三个数据集上的验证结果显示,KDS-DCNN模型性能优越,其识别错误率分别降低到29.46%、6.02%和2.17%。