汉江上游白河流域洪水类型辨识与模拟

构建多维度洪水行为特征指标刻画洪水过程,结合主成分分析、K均值聚类和水文模型等方法,辨识并模拟白河流域主要洪水类型及其行为特征。结果表明:白河流域主要洪水类型可分为矮胖型中等洪水、剧烈变化型大洪水、尖瘦型中等洪水和单峰突发性小洪水4类;洪水类型的空间分布具有显著的区域差异,干流以矮胖型中等洪水类型为主,支流以单峰突发性小洪水类型为主;时变增益水文模型能够准确捕捉不同类型洪水的行为特征,特别对尖瘦型中等洪水和单峰突发性小洪水的量级、涨落变化等特征模拟效果较好。研究成果可为流域防洪减灾和水资源区域化科学管理等提供科学支撑。

高重频激光测距系统收发电路设计

为了满足激光雷达、三维成像等系统高采样速率,宽温度范围工作和高探测精度的需求,对激光收发电路进行了优化设计。通过优化LD驱动电路,实现了高重频、窄脉宽和大峰值功率的激光输出;通过优化APD温度补偿电路,保证了全温度范围内APD转换增益的稳定性;通过增加时变增益放大电路,完成了对不同距离目标回波的增益调节。实验结果证实了该设计的有效性,测距重频可达50kHz,工作温度范围为-20℃~80℃,测距范围大于2000m测距精度优于0.2m。

基于分布式时变增益水文模型和CN05.1降水数据的赣江流域径流模拟研究

水文模型是径流模拟的重要手段,降水是水文循环的重要组成部分,模型的选择和降水数据的质量对流域径流模拟都具有重要意义。以赣江流域为研究区域,通过对比CN05.1降水数据与站点线性插值降水数据,分析CN05.1降水数据的可靠性,评估基于分布式时变增益水文模型(DTVGM)和CN05.1降水数据在赣江流域径流模拟的适用性。研究表明:(1)CN05.1降水和站点插值降水多年月平均降水年内变化过程类似,空间分布相关性很高,R均值为0.90,CN05.1日降水与站点插值日降水相关性较高,RMSE均小于等于7.52 mm,R均大于等于0.81;(2)基于CN05.1降水和站点插值降水数据模拟了赣江流域新田等6个水文站1961—2009年的流量,模拟流量在多数大流量处大于实测流量,表明模型对于大流量的模拟存在高估现象;(3)无论是日径流还是月径流,基于CN05.1降水数据的径流模拟精度均较高,且月径流模拟要优于日径流。因此,基于DTVGM模型和CN05.1降水数据在赣江流域径流模拟具有较高的适用性。

黄河无定河流域分布式时变增益水文模型的应用研究

黄河无定河流域是典型的黄土高原沟壑地区,水文时空变化大,观测站点有限,水文过程的非线性问题和人类活动影响问题比较突出.本文针对黄河无定河流域内不同尺度水文循环模拟问题,对作者开发的分布式时变增益水文模型进行了改进,拓展到了月、日、时三个时间尺度,应用于无定河内的大理河、小理河及岔巴沟三级不同空间尺度的流域.研究表明:分布式时变增益水文模型是水文系统非线性理论与分布式流域水文模拟结合的一种新途径,水文系统模拟的精度比较满意.该模型为分析土壤湿度的时空分布与变化以及人类活动的影响,提供了一种量化分析的有效工具.

黄河流域时变增益分布式水文模型(Ⅰ)——模型的原理与结构

针对黄河流域气候变化与人类活动对流域水资源量的变化影响问题,建立了一大尺度分布式时变增益水文模型(DTVGM).DTVGM是系统论与物理机制相结合的水文模型.它能够在一定程度上解决无资料(缺资料)地区的水文问题(PUB).模型主要分为自然情况下产流与人类活动影响两大模块.

一种新的混沌神经网络模型及其动力学分析

提出了一种混沌神经网络模型．通过引入暂态混沌和时变增益，该网络比Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特性，从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力．它可以用于求解各种复杂的优化问题．大量的数字模拟表明网络能较好地解决Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型网络的局部极值问题．

一种具有暂态混沌和时变增益的神经网络及其在优化计算中的应用

本文提出了一种具有暂态混沌和时变增益的神经网络．通过引入暂态混沌和时变增益，该网络比Hopfield型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特征，从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力．网络经过一个短暂的例分叉过程逐渐趋近一个常规的Hopfield神经网络，并为其提供了一个在全局最优解附近的初值．它可以用于求解各种复杂的优化问题．大量的数字模拟表明网络能很好地解决Hopfield型网络的局部极值问题．最后我们已将这种神经网络成功地应用于空间信号源的最大似然方向估计．

水文变异条件下潦河生态流量计算研究

气候变化和高强度人类活动改变了流域的自然水文循环过程,导致水文序列出现变异,严重影响了流域水文生态系统的稳定性.目前,基于水文变异条件下的河道内生态流量计算已成为当前变化环境下生态水文学研究的热点问题之一.以江西鄱阳湖西北部的潦河为例,采用水文时间序列变异检验方法分析径流变异性及成因,应用水文模型对水文变异后的径流进行还原,以Kolmogorov-Smirnov(K-S)、Anderson Darling(A-D)和概率点据相关系数(PPCC)3种检验法确定月径流的最优概率分布函数,进而提出水文变异条件下最适宜的潦河生态流量计算方法.结果表明:①潦河万家埠站径流在1972年发生水文变异,突变点后流域年径流增加了12%,降水量的增加和蒸发量的减少是其主要驱动要素.②采用分布式时变增益模型(DTVGM)对径流进行还原,率定期和验证期的相关系数和Nash-Sutchliffe效率系数均大于0.78,径流模拟值和实测值拟合程度较高,表明基于DTVGM进行径流还原是可行的.③基于还原后的径流,对5种概率分布函数进行拟合优度综合检验,确定逐月最优分布函数,并估算月河道生态流量.与Tennant法、最枯月平均流量法、7Q10法等方法比较,基于最优分布函数的生态流量结果更具确定性与合理性.在气候变化和人类活动引起径流变异的背景下,考虑水文变异的河道内生态需水计算方法能够更科学地体现水文变异对生态需水过程的影响,研究结果可为潦河流域水生态保护和水资源管理提供数据支撑,也可为变化环境下水资源规划和配置提供科学依据.

交叉耦合算法的超精密数控机床伺服控制

超精密加工的轮廓精度控制直接影响到工件的加工精度 ,交叉耦合控制算法通过对两轴进行协调而影响轮廓控制精度。文章在分析超精密数控机床误差模型的基础上 ,将变增益交叉耦合控制算法引入超精密数控机床的伺服控制。实验结果表明 :变增益交叉耦合控制算法可以在不改变位置环的情况下 ,有效地提高系统的轮廓精度。

一种新的基于混沌神经网络的组播路由算法

探讨了在高速包交换计算机网络中 ,具有端到端时延及时延抖动限制的组播路由问题 ,提出了基于混沌神经网络的组播路由优化算法 .所提出的方法具有许多优良特性 ,即暂态混沌特性和平稳收敛特性 ,能有效地避免传统 Hopfield神经网络极易陷入局部极值的缺陷 .它通过短暂的倒分叉过程 ,能很快进入稳定收敛状态 .通过计算机仿真 ,和其它的一些方法进行了对比 ,结果表明 :该算法能根据组播应用对时延和时延抖动的要求 ,快速、有效地构造最优组播树 ,具有较强的实时性 .

一种改进的星载SAR俯仰向DBF处理技术

在星载SAR系统的高分辨率宽测绘带成像应用中,为了增大接收增益,提高回波的信噪比,可利用数字波束形成(DBF)技术实现俯仰向多通道接收并处理回波信号。该文分析并推导出了俯仰向通道的响应函数。基于这一结果,提出了一种时变加权与FIR滤波相结合的DBF处理方法,并且给出了系统实现框图。与其它DBF方法相比,该方法能在不增加系统实现复杂度的前提下,实现对长脉冲的接收增益最大化与系统性能最优化。仿真结果表明,该方法能够近似达到理论上的系统性能最优值。

基于AD603的时变增益控制系统设计

时变增益控制是探地雷达信号处理中的一种常用方式。为了达到抵消土壤等介质对电磁波损耗的目的,采用了时域有限差分方法(FDTD)模拟电磁波在系统参数和介质条件确定的情况下在介质中的传播并获得其衰减曲线。采用了探地雷达接收系统自动增益的控制方法。设计了基于AD603的自动增益模块的电路。实验测试结果表明,所提到的方法及设计的电路能够满足预期的要求,抵消了介质的衰减。极大的增加接收机的灵敏度和动态范围,抑制接收机过饱和的产生,达到了保护接收机和提高探地雷达性能的作用。

一种新的基于混沌神经网络的动态路由选择算法

针对通信网的路由选择问题,提出了一种动态路由选择的混沌神经网络实现方法。所提出的此方法具有许多优良特性,即暂态混沌特性和平稳收敛特性,能有效地避免传统Hopfield神经网络极易陷入局部极值的缺陷。它通过短暂的倒分叉过程,能很快进入稳定收敛状态。实验证明了本算法能实时、有效地实现通信网的路由选择,并且当通信网中的业务量发生变化时,算法能自动调整最短路径和负载平衡之间的关系。

非线性时变结构随机地震响应最优多项式控制

以随机地震动作用下具有Bouc-Wen滞回特性的非线性结构系统为受控对象,开展了最优多项式控制算法研究:包括系统矩阵中Maclaurin展开取初始零值衍生的具有时不变增益矩阵的控制律,和系统矩阵中Maclaurin一阶展开衍生的具有时变增益矩阵的控制律。研究表明,受控结构层间位移响应的变异性明显降低,结构的安全性显著提高。同时,基于时不变增益矩阵的控制律的控制效果在一定程度上受制于控制力施加的大小与系统稳定性之间的平衡关系,而考虑了每一个时间步位移和速度对增益矩阵影响、基于时变增益矩阵的控制律则能以较小的控制出力获得较好的控制效果。

超精密机床的变增益交叉耦合控制研究

超精密加工的轮廓精度控制直接影响到工件的加工精度 ,交叉耦合控制算法通过对 2轴进行协调而影响轮廓控制精度。在分析超精密数控机床误差模型的基础上 ,将变增益交叉耦合控制算法引入超精密数控机床的伺服控制。实验结果表明 :变增益交叉耦合控制算法可以在不改变位置环的情况下 ,有效提高系统的轮廓精度。

气象水文模型耦合在黄河三花间洪水预报中的应用

水文预报的有效预见期越长,预报精度越高,其对防洪减灾的价值就越大,而气象水文模型的耦合是延长水文预报有效预见期的一个重要研究方向。选取黄河流域三门峡水库以下、花园口水文站以上集水面积为研究区域,基于空间分辨率为90 m×90 m的数字高程模型数据构建数字流域水系,利用中尺度非静力模式MM5进行降雨预报和气温预报,并将之作为分布式时变增益水文模型降雨和蒸发计算的输入进行关键站点的水文预报,实现了分布式时变增益水文模型与大气中尺度非静力模式MM5的单向耦合及定量降水预报与洪水预报的结合,为花园口防汛工作提供了一定的参考价值。2012年与2010年的流量滚动预报结果相比,2012年预报结果的效率系数较大,径流深相对误差较小,说明2012年预报效果较好。对预报结果分析表明,实测的水情资料完整性直接影响预报结果,而滚动预报时间段的增加,水文预报的初始场对径流预报的影响逐渐减弱,水文预报的精确度逐渐提高,预报的效果变好。

全自动化学发光免疫分析仪取样平台运动控制器设计

本文设计了全自动化学发光免疫分析仪取样平台的运动控制器。单轴控制器采用速度内环、位置外环的双闭环结构。其中位置控制环采用模糊控制,并进行前馈补偿,构成复合控制。同时考虑两轴联动的动态配合,设计了变增益交叉耦合控制器,补偿轮廓误差。实验结果表明,采用此控制策略不仅有效的提高了系统的单轴跟踪性能,而且轮廓误差明显降低。

应用事件研究方法分析季报对股票价格的影响

应用事件研究方法就季报对股票价格是否存在影响进行实证分析,结果表明,相当一部分股票的优良季报业绩对其价格产生正面影响,同样相当一部分股票差的季报业绩对其价格产生负面影响;也有一部分股票的季报业绩对其价格不产生影响,或者说影响较小、不明显;而且,还有少数股票的季报业绩对其价格产生相反的影响。

基于特征输入的数控车床在线编程系统的研究

介绍了基于特征输入的数控车床在线编程系统。该系统包括图形输入和编辑 ,切削加工处理以及动态模拟等部分。研究了特征输入模式下零件图的处理以及刀具干涉的处理 ,并给出了系统实际应用的示例 ,其结果和 FANUC1 0 T的 SFAPT处理的结果相同 。

一种空间分割信号源方向估计器的神经网络实现

本文在介绍了空间分割信号源方向估计方法后，提出了一种空间分割信号源方向估计器的神经网络实现方法。所提出的这种网络具有许多优良特性，即暂态混沌特性和平稳收敛特性，能有效地避免传统Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络极易陷入局部极值的缺陷。它通过短暂的倒分叉过程，能很快进入稳定收敛状态。稳定状态时网络的输出给出了空间信号源方向的最优估计。所给出的数值仿真实验都证明了本文方法的有效性。