油品管输带电问题

以油品管输带电问题为专题,参考大量国外文献,结合笔者近年的研究,以便于石油储运工程技术人员掌握、应用和研究为目的,阐明油流带电的原因是油品与管壁接触后产生双电层,油流带走扩散层中的电荷形成冲动电流;论述冲动电流大小与油品物性、管道结构、油流速度等因素的关系;指出金属管道接地可消除管壁电荷、防止电荷聚积,但不能导走油流里的电荷;说明绝缘管道的要害是管壁会聚积电荷,可能导致刷形放电和击穿放电,缩短管子寿命,危及管输安全。     

四球摩擦试验机的智能化升级改造

四球摩擦试验机是石油化工领域中最常见的试验评定设备之一。着重介绍所在实验室对原有的四球摩擦试验机进行智能化升级改造,其核心是四球摩擦试验机的控制系统采用PLC控制模块来完成对设备的各个工作过程进行控制和监控,为四球摩擦试验机的控制形式提供了一种新的方法,并为组态可视化升级奠定了一定的基础。     

一种搜索鲁棒的中国余数定理的多基线相位解缠绕技术

多基线相位解缠绕的性能深受噪声水平制约,比如基于经典中国余数定理的相位解缠方法,由于其糟糕的抗噪声性能,限制了其在实际中的广泛运用。基于搜索鲁棒的余数定理,通过引入公因子,构建新的同余方程组,提出了一种搜索鲁棒的中国余数定理的相位解缠方法。仿真实验验证了该方法的有效性,并表明选择合理的公因子可以有效提高算法的抗噪声性能。     

基于异环境重要性采样的增强DDRQN网络

针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。     

基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估

在现代化海战中,大力发展水下作战集群是海军信息化发展的必然途径,针对这种新的作战样式,对其作战效能进行准确可靠的评估至关重要。Elman神经网络能克服传统评估方法依赖于专家经验的缺点,但其自身的权值更新方法易陷入局部极小,为此,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对Elman网络进行全局优化,构建基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估模型,并应用实例对模型进行仿真验证。仿真结果表明该模型可以准确有效地对水下集群作战效能进行评估。     

联合作战体系对抗效能评估探索性分析框架

联合作战体系对抗效能评估问题是一个战略层次上的复杂系统问题,研究意义重大。本文分析了联合作战体系对抗效能评估问题的复杂性,基于复杂系统理论和探索性分析方法,构建了一种包括“三个空间”、“两个体系”、“两层评估”和“一层分析”的联合作战体系对抗效能评估探索性分析框架,并对该框架中的一些重要的具体过程进行了阐述。     

仿真模型置信度分析方法研究

对于武器装备论证仿真模型,模型的可信度受到关注。本文根据模型输出数据的置信区间法原理,建立了模型置信度检验模型,对已有装备论证模型进行了置信度检验演算,并就该检验模型的适用情况进行了讨论,最后提出了改进意见。     

基于离散余弦变换的数字水印技术

针对当前在开放的网络环境下对数字产品版权保护和认证来源及完整性的需求,在人们寻求办法保护他们在网络上传输的信息时,数字水印变得越来越重要,提出了基于离散余弦变换的数字图像水印方案。利用离散余弦变换嵌入的数字水印具有感官上的不可见性,并且原图像信息丢失量少,根据离散余弦变换抗几何变换的性质,使水印图像能够抵抗缩放和剪切等一系列攻击。具有很好的鲁棒性。并且能使用密钥较高精度地恢复水印。     

有关因素对导管终点压力振幅的影响

导管-气室系统可以引发水力共振,提高脉冲射流的强度。影响水力共振的因素很多,针对一特定的水力共振系统,就导管长度、导管内径、喷嘴出口内径、调制频率、气室初始容积等因素对水力共振的影响逐一进行了计算机模拟分析,得到了各因素对导管终点压力振幅的影响趋势图,为开展实验研究提供了有力的理论指导。     

轮式车辆装备保障力量战场运用系统

通过分析轮式车辆装备保障力量战场运用系统的总体功能、开发原则及其基本构成,建立起整个系统的逻辑结构图,包括保障模块数据库、保障模块匹配分系统以及数据映射分系统3个主要部分。在此基础上,采用数据库技术开发出一套较为完善的系统,实现了从保障参数录入到模块化保障力量编组方案生成的全部功能。最后进行了实例验证。