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基于BP神经网络的大坝新多测点位移模型 被引量:13
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作者 季威 刘晓青 +1 位作者 林潮宁 陶园 《水利水电技术》 北大核心 2019年第2期112-117,共6页
大坝位移监测资料分析大多以单一测点得到的数据建立模型,这种单测点模型无法反映大坝作为一个整体各点位移之间的相互联系,也就不能真实地反映坝体的整体安全性态。为此,将多个同源测点联合考虑,通过测点之间的相关性对目标测点建模,... 大坝位移监测资料分析大多以单一测点得到的数据建立模型,这种单测点模型无法反映大坝作为一个整体各点位移之间的相互联系,也就不能真实地反映坝体的整体安全性态。为此,将多个同源测点联合考虑,通过测点之间的相关性对目标测点建模,再通过该模型推求未布置测点位置的大坝位移值,为推求大坝整体单向位移创造条件。经实例验证,这种新模型在对目标测点的位移预测和补全缺失数据两方面相对常规的单测点模型效果更佳,而且在对未知点的位移值进行预测方面也具有良好效果。 展开更多
关键词 多测点模型 大坝安全监测 同源测点 BP神经网络 位移
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恒定水头供水瓶的性能分析 被引量:1
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作者 季威 刘子尚 +2 位作者 缴锡云 安云浩 卢佳 《安徽农业科学》 CAS 2017年第16期198-199,共2页
恒定水头供水瓶的弹性构件弹簧竖立在敞口容器和支座之间,该装置通过水体自重与弹簧弹力相互作用使敞口容器内的上液面保持绝对高程不变,使水头保持稳定。在实际应用中,可以在一定限度内自由增减敞口容器内水量,避免了马氏瓶在实验前需... 恒定水头供水瓶的弹性构件弹簧竖立在敞口容器和支座之间,该装置通过水体自重与弹簧弹力相互作用使敞口容器内的上液面保持绝对高程不变,使水头保持稳定。在实际应用中,可以在一定限度内自由增减敞口容器内水量,避免了马氏瓶在实验前需要放水以维持水头稳定与实验过程中不能对瓶内水量做任何控制以及该仪器不适于高温环境中使用的弊端,且该仪器可以缩小体积,方便拆装与携带。经计算,该装置系统误差在4%以内。研究提出的恒定水头供水瓶,原理简单,适应性强,可在各种入渗、蒸发实验中用于控制水头高度的恒定,具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 马氏瓶 恒定水头 弹簧 敞口容器
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实时可控的数据备份与维护技术在大型集装箱检查系统中的应用
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作者 季威 张丽 +3 位作者 徐丹 陈志强 高文焕 康克军 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期389-391,403,共4页
对大型集装箱检查系统中产生了大量辐射成像数据 ,如何对数据进行有效的管理 ,对整个系统的稳定、可靠运行起着重要的作用。介绍了一种实时可控的磁带备份。
关键词 大型集装箱检查系统 文件备份系统 客户机/服务器 数据备份 数据维护 磁盘 数据管理 数据存储
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HCM-PSO-GRU组合预测模型在大坝变形预测中的应用 被引量:17
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作者 黄永涛 刘晓青 +1 位作者 季威 王雪红 《水电能源科学》 北大核心 2021年第12期120-123,61,共5页
鉴于传统统计模型未能充分挖掘各监测变量在空间和时间。上的相关性,构建了HCM-PSO-GRU组合预测模型预测混凝土坝变形,该模型利用基于Ward准则的系统聚类法(HCM)分析混凝土坝监测数据的空间聚集情况,对变形及温度进行分组作为模型变量,... 鉴于传统统计模型未能充分挖掘各监测变量在空间和时间。上的相关性,构建了HCM-PSO-GRU组合预测模型预测混凝土坝变形,该模型利用基于Ward准则的系统聚类法(HCM)分析混凝土坝监测数据的空间聚集情况,对变形及温度进行分组作为模型变量,并基于粒子群算法(PSO算法)参数优化后的门限循环神经网络(GRU)在处理复杂时间序列数据问题的优势,对混凝土坝变形进行多步预测。对某混凝土重力拱坝变形的多步预测结果表明,HCM-PSO-GRU组合预测模型能准确地反映监测数据变化趋势,且模型的预测精度较高。 展开更多
关键词 HCM PSO GRU 组合模型 变形 预测 混凝土重力拱坝
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新型扫描微波显微术 被引量:2
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作者 许瑞 郑志月 +1 位作者 季威 程志海 《物理学进展》 CSCD 北大核心 2015年第6期241-256,共16页
微波是整个电磁频谱非常重要的组成部分,可以与物质发生丰富的相互作用;而原子力显微术(Atomic Force Microscopy,AFM)有超高的空间分辨率,是纳米研究的核心工具。将微波技术与AFM结合将实现一种全新的扫描微波显微术(Scanning Microwav... 微波是整个电磁频谱非常重要的组成部分,可以与物质发生丰富的相互作用;而原子力显微术(Atomic Force Microscopy,AFM)有超高的空间分辨率,是纳米研究的核心工具。将微波技术与AFM结合将实现一种全新的扫描微波显微术(Scanning Microwave Microscopy,SMM)。该技术可以探测各种样品(包括导体、半导体、绝缘体及其它新型材料)在微纳米尺度的多种电学性质,如载流子类型、介电常数、电导率和导磁系数等;以及实现微纳米尺度下微波探测技术,如NMR、ESR等,具有非常广阔的应用前景。文中综述了SMM的基本原理,仪器组成,并介绍了其在电学性质探测、各种新型材料、生物等方面的前沿应用实例。最后,文章展望了扫描微波显微术的进一步技术发展和应用研究。 展开更多
关键词 原子力显微术 扫描微波显微术 微波与物质相互作用 近场相互作用
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基于聚类算法的海洋石油固井设备红外监测大数据预警模型 被引量:5
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作者 张冉 侯林 +4 位作者 陈峰 雷彪 邵振友 蔡宝 季威 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第11期190-193,共4页
传统的海洋石油固井设备预警准确率较低,大数据聚类存在误差。为了解决这一问题,提出基于聚类算法的海洋石油固井设备红外监测大数据预警模型。构建海洋石油固井设备红外监测大数据参数采集模型,对采集的海洋石油固井设备红外监测大数... 传统的海洋石油固井设备预警准确率较低,大数据聚类存在误差。为了解决这一问题,提出基于聚类算法的海洋石油固井设备红外监测大数据预警模型。构建海洋石油固井设备红外监测大数据参数采集模型,对采集的海洋石油固井设备红外监测大数据进行特征分组,建立并行模糊特征组合控制模型,采用模糊C均值聚类的方法,实现对海洋石油固井设备红外监测大数据聚类分析,通过并行特征分布式重组,根据差分进化方法和遍历寻优的方法,实现海洋石油固井设备红外监测大数据的聚类中心寻优,根据聚类特征的差异性水平,实现对海洋石油固井设备红外监测大数据预警。结果表明,本方法大数据聚类时间较短仅为24 s,特征数据收敛误差较小,为0.016 3,预警准确率水平较高,异常数据特征分析准确率为90.5%,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 聚类算法 海洋石油 固井设备 红外监测 大数据预警
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浅析满汉文化交融在清代满族丧葬习俗中的体现
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作者 张双双 季威 《黑龙江生态工程职业学院学报》 2016年第6期143-144,153,共3页
清代丧葬习俗的交融让满汉文化在互相碰撞、吸收的过程中保存着各自的特点,最终形成了多元化的丧葬习俗。通过满族丧葬习俗的形式、礼仪、陵墓等的发展演变,浅析清代满族丧葬习俗中所体现的满汉文化交融。
关键词 清代满族 丧葬习俗 文化交融 特点
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固井连续混浆自动控制系统开发及应用测试 被引量:2
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作者 侯林 陈春霞 +4 位作者 耿艳峰 陈峰 季威 蒋荣星 雷彪 《石油机械》 北大核心 2023年第9期26-33,共8页
针对我国固井作业自动化水平不高、控制软件缺乏,以及国外同类先进技术严格封锁的现状,设计开发了适应我国面向“一键式”全自动固井作业的连续混浆控制系统,并在模拟实际固井作业工况下进行了应用测试。该系统由涵盖11个阶段的固井作... 针对我国固井作业自动化水平不高、控制软件缺乏,以及国外同类先进技术严格封锁的现状,设计开发了适应我国面向“一键式”全自动固井作业的连续混浆控制系统,并在模拟实际固井作业工况下进行了应用测试。该系统由涵盖11个阶段的固井作业全流程、混浆密度/料位协调和包括5个阶段的自动清洗控制等子控制系统构成,实现了作业设备运行参数的实时采集全覆盖,并在统一的信息平台上实现供液、供灰、混浆和泵注等多设备的集成管理与控制。应用测试结果表明,所开发的控制系统能够显著提高固井装备自动化能力和精准连续施工水平,混浆密度的超调量和调节时间分别小于0.5%和68 s,水泥浆密度控制偏差≤±0.01 g/cm^(3)。所得结论可为固井作业工艺和操作的智能化提供理论参考。 展开更多
关键词 固井控制 连续混浆 全自动 测试 水泥浆密度
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基于GA-BPNN混合智能模型的钻速预测 被引量:3
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作者 邱腾煌 钱玉宝 季威 《电子测量技术》 北大核心 2024年第15期177-186,共10页
石油勘探和开发领域中,准确预测机械钻速对于提高钻井效率和降低工程风险至关重要。准确的机械钻速预测为制定钻井方案、评估钻井风险提供重要依据,但对于复杂的非线性的钻井系统,传统的钻速方程和机器学习方法无法全面考虑影响机械钻... 石油勘探和开发领域中,准确预测机械钻速对于提高钻井效率和降低工程风险至关重要。准确的机械钻速预测为制定钻井方案、评估钻井风险提供重要依据,但对于复杂的非线性的钻井系统,传统的钻速方程和机器学习方法无法全面考虑影响机械钻速的因素。本文基于一种遗传算法优化的反向传播神经网络的机械钻速预测模型,以中国南海某油田历史钻井数据为基础,通过SG平滑处理,归一化处理和Pearson、Spearman和Kendall相关系数综合分析进行特征参数选择的数据预处理,与BP、RBF、MEA-BP神经网络模型以及ELM、RF、SVM、KNN等传统机器学习方法进行比较验证。实验结果表明,GA-BP的R 2为0.967,预测值与实测值具有良好的一致性,比标准BP神经网络预测R 2精确提高了17.64%,也较其他模型具有更准确的预测结果。这种混合智能预测模型能够准确预警和预防钻井事故,为指导油田钻井施工参数提供有效数据,从而提高钻井施工的经济效益。 展开更多
关键词 SG平滑处理 机械钻速 相关系数 反向传播神经网络 遗传算法 机器学习
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二维材料最新研究进展 被引量:25
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作者 常诚 陈伟 +64 位作者 陈也 陈永华 陈雨 丁峰 樊春海 范红金 范战西 龚成 宫勇吉 何其远 洪勋 胡晟 胡伟达 黄维 黄元 季威 李德慧 李连忠 李强 林立 凌崇益 刘鸣华 刘楠 刘庄 Kian Ping Loh 马建民 缪峰 彭海琳 邵明飞 宋礼 苏邵 孙硕 谭超良 唐智勇 王定胜 王欢 王金兰 王欣 王欣然 Andrew T.S.Wee 魏钟鸣 吴宇恩 吴忠帅 熊杰 熊启华 徐伟高 尹鹏 曾海波 曾志远 翟天佑 张晗 张辉 张其春 张铁锐 张翔 赵立东 赵美廷 赵伟杰 赵运宣 周凯歌 周兴 周喻 朱宏伟 张华 刘忠范 《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1-151,共151页
Research on two-dimensional(2D) materials has been explosively increasing in last seventeen years in varying subjects including condensed matter physics, electronic engineering, materials science, and chemistry since ... Research on two-dimensional(2D) materials has been explosively increasing in last seventeen years in varying subjects including condensed matter physics, electronic engineering, materials science, and chemistry since the mechanical exfoliation of graphene in 2004. Starting from graphene, 2D materials now have become a big family with numerous members and diverse categories. The unique structural features and physicochemical properties of 2D materials make them one class of the most appealing candidates for a wide range of potential applications. In particular, we have seen some major breakthroughs made in the field of 2D materials in last five years not only in developing novel synthetic methods and exploring new structures/properties but also in identifying innovative applications and pushing forward commercialisation. In this review, we provide a critical summary on the recent progress made in the field of 2D materials with a particular focus on last five years. After a brief backgroundintroduction, we first discuss the major synthetic methods for 2D materials, including the mechanical exfoliation, liquid exfoliation, vapor phase deposition, and wet-chemical synthesis as well as phase engineering of 2D materials belonging to the field of phase engineering of nanomaterials(PEN). We then introduce the superconducting/optical/magnetic properties and chirality of 2D materials along with newly emerging magic angle 2D superlattices. Following that, the promising applications of 2D materials in electronics, optoelectronics, catalysis, energy storage, solar cells, biomedicine, sensors, environments, etc. are described sequentially. Thereafter, we present the theoretic calculations and simulations of 2D materials. Finally, after concluding the current progress, we provide some personal discussions on the existing challenges and future outlooks in this rapidly developing field. 展开更多
关键词 Two-dimensional materials Transition metal dichalcogenides Phase engineering of nanomaterials ELECTRONICS OPTOELECTRONICS CATALYSIS Energy storage and conversion
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