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1.1概述 ◼ 1.1.1 流体流动的考察方法 ◼ 1.1.2 流体流动中的作用力 ◼ 1.1.3 流体流动中的机械能 1.2 流体静力学 ◼ 1.2.1 静压强在空间的分布 ◼ 1.2.2 压强能与位能 ◼ 1.2.3 压强的表示方法 ◼ 1.2.4 压强的静力学测量方法 1.3 流体流动中的守恒原理 ◼ 1.3.1 质量守恒 ◼ 1.3.2 机械能守恒 ◼ 1.3.3 动量守恒 1.4 流体流动的内部结构 1.4.1 流体的形态 1.4.2 湍流的基本特征 1.4.3 边界层及边界层脱体（分离） 1.4.4 圆管内流体运动的数学描述 1.5 阻力损失 ◼ 1.5.1 两种阻力损失 ◼ 1.5.2 湍流时直管阻力损失的试验研究方法——因次分析法 1.6 流体输送管路的计算 1.6.1 简单管路计算 1.6.2 复杂管路计算 1.7 流速和流量的测定 ◼ 1.7.1 毕托管 ◼ 1.7.2 孔板流量计 ◼ 1.7.3转子流量计

针对多目标进化算法搜索效率低和收敛性差的问题,提出了基于精英重组的混合多目标进化算法,将多目标优化问题分解为多个单目标优化问题单独求解,并采用基于遗传算法的精英重组策略将多个相异解重组生成唯一的精英解.提出区域化的种群初始化方法,改进局部搜索及群体选择机制,采用以优化子群为核心的分组交叉策略及自适应多位变异算子,并引入基于混沌优化的重启机制,有效克服了精英保存的固有缺陷,以及现有多目标进化算法存在的目标空间解拥挤、收敛慢、易早熟等问题.多目标测试函数的数值仿真和关键步骤的性能分析证明了本文算法的有效性和优越性

对于网络诱导延迟的上界大于或小于一个采样周期的两种不同情况的连续时间网络控制系统,采用离散化与增广状态空间方法,建立了统一的Markov链离散时间跳变模型.由于模型含有反映系统的网络诱导延迟的大小与计算精度的参数,因此它具有更广泛的适应性.应用离散时间线性跳变系统理论,分析了保证系统均方稳定的充要条件.在所论及的保证系统均方稳定的设计算法中,给出了一种求内点法初始可行解的方法.在延迟带有一定任意性的车载倒立摆的网络控制设计中,该改进算法得到了有效应用

鉴于传统图像加密技术和低维混沌加密技术各自的局限性,将Lorenz混沌系统与数字图像置乱技术相结合,设计了一种基于三维混沌系统的数字图像加密算法.首先,对系统输出的实数值混沌序列进行预处理;其次,以此实数值混沌序列直接构造图像置乱索引矩阵;最后,以8×8块为单位实现数字图像的空域加密.分析与仿真结果表明:预处理后的实数值混沌序列具有更强的伪随机特性,更理想的相关特性;三维混沌系统有更大的密钥空间,使算法具有很强的抗破译性和抗攻击性;系统三维输出的同时利用,可实现三个或多幅图像的并行加密,提高了算法的加密效率

含蜡凝析气藏开采过程中伴有凝析液、蜡析出呈气-液-固变相态多相复杂流动.在渗流机理的实验研究基础上,对气-液-固复杂渗流的数学模型进行描述,以期揭示伴有蜡沉积的凝析气-液-固变相态复杂渗流规律.根据相的变化受析蜡线、露点线的相态变化规律控制,分析相变特性会导致储层内油气饱和度的变化,揭示蜡沉积在多孔介质表面引起孔隙性质改变和气、液、固在储集层中的微观空间分布会影响凝析气的流动特征.在蜡沉积变相态渗流实验和渗流数学模型的研究基础上,引入蜡沉积数学模型、考虑毛管力和表面张力的相对渗透率模型等,建立了相应的多孔介质中气-液-固变相态多相流-固耦合渗流数学模型.数值模拟结果表明,蜡沉积可使部分区域孔隙减少,流动阻力增大.不考虑蜡沉积会对产量预测明显偏大,蜡沉积可使产量下降.该模型较好地反映了凝析气-液-固变相态复杂渗流的物理实质

岩爆破坏以其突发性与瞬间破坏性等特点,在工程中很难予以预防.本研究基于动力学与能量作用原理,通过固有振动频率等振动特征指标实现对边界剪切弹性系数的计算.在物理模型试验中,应用多普勒激光测振仪对岩爆体破坏全过程进行远程振动特征监测.试验得出,结构面强度的非协调弱化效应是岩爆发生的必要条件,结构面弱化的时空差异是发生瞬时性岩爆还是迟滞型岩爆的主要因素.当结构面弱化较慢时,则为迟滞型岩爆,反之,则为瞬时性岩爆.基于固有振动频率可识别岩体结构面的弱化速率,岩爆发生全过程中,结构面的总耗散能仅为赋存弹性能的0.06%,使得几乎所有的弹性动能都将转化为冲击动能,表现为岩爆体以高速的形式弹射出来.基于频率下降速率等监测数据分析,可识别岩爆结构面强度的非协调弱化特征.因此,增加固有振动频率等动力特征监测指标,无疑会进一步提高对岩爆孕育演化特征规律的认识,并在地下空间工程岩爆预警监测方面发挥重大作用

浅层黄土滑坡是黄土高原广泛分布和频繁发生的地质灾害,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.尽管二维确定性模型已被广泛用于浅层滑坡稳定性预测,但不能充分考虑岩土性质、地层结构、地下水等条件的三维空间变化,这可能与实际的斜坡稳定性不相符.因此,利用能考虑复杂斜坡环境的三维确定性模型评价滑坡稳定性,对获取更真实的评价结果以及指导滑坡防治工作具有重要意义.本文利用Scoops3D三维确定性模型评价了在浅层黄土滑坡稳定性预测中的适应性和可靠性.首先,模型计算参数敏感性的分析发现黏聚力、滑动视倾角和栅格单元重量对安全系数准确度影响较大,并用于指导获取详细的关键参数.然后,选取不同分辨率的数字高程模型(DEM)数据,利用Scoops3D模型对典型黄土沟壑中的浅层黄土滑坡稳定性进行预测,并通过详细的点状和面状滑坡分布图与预测结果的对比发现,该模型对黄土沟壑区的浅层滑坡稳定性预测准确度较高,且点状滑坡分布图可能更适合模型适应性的检验.最后,混淆矩阵法和成功率曲线法对不同分辨率数字高程模型预测结果可靠性的检验显示,该模型能够有效地预测黄土浅层滑坡的稳定性,且在高分辨率数字高程模型数据下可以获得可靠的预测精度

金属管材是工业领域中结构承重、输送气体和液体的重要部件。自由弯管成形技术有助于实现管件生产的高精度、高性能、高效率和数字化，其精度控制理论和成形技术的研究具有重要的工业应用价值。本文选择直径 30 mm 壁厚 2.0 mm 的铝合金管材6061为仿真优化对象，通过相关基础实验获得材料的基本力学数据，用于仿真模型参数的表征。同时，结合管材压弯实验验证本构模型成形预测的有效性。在完成仿真模型表征和验证的基础上，对铝合金管材的自由弯曲成形过程进行仿真模拟，分析对比了影响自由弯曲成形的各工艺参数，确定了该工况下最优的移动模与管材间隙大小、摩擦系数和进给速度等。该研究有助于优化管材空间自由弯曲成形工艺，具有一定的工业应用价值

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响