橢圓形油罐中油料貯量測算實用方法

橢圓形油罐中油料貯量測算實用方法

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被引用次數：畢珍平， 韓八曉， 聶武軍， Bi Zhen-ping， Han Ba-xiao， Nie Wu-jun內蒙古公路工程局,呼和浩特,010010內蒙古公路與運輸HIGHWAYS & TRANSPORTATION IN INNER MONGOLIA2001，""(1)0次

相似文獻(10條)

1.學位論文 李慧 配電系統(tǒng)負荷數據處理方法的研究 2005

本文對非量測負荷修正、測點布置、不良數據的辨識與修正等幾個問題進行研究，提出了一系列配電負荷數據處理方法，得到了比較滿意的結果。　　本文首次提出采用狀態(tài)估計的數學方法對配電系統(tǒng)非量測負荷數據進行修正，使非量測負荷數據的準確度達到或接近實測負荷數據的準確度；提出了處理電壓量測的變換方法，從而增加了量測冗余度、提高了估計精度；針對配電系統(tǒng)中非量測負荷精度差導致加權最小二乘估計器失效的問題，提出了基于支路電流的抗差估計方法抵御粗差的不利影響；在實際應用中杠桿量測對非量測負荷估計的影響不容忽略，提出基于支路電流的全面抗差估計方法較好地解決了非量測負荷估計中杠桿量測問題。

本文詳細分析了測量精度(或量測方差)對量測估計誤差總方差的影響，定義了偽量測點對量測估計誤差總方差的靈敏度因子，提出了基于靈敏度因子的配電系統(tǒng)測點布置方法，并用實例證實了該方法簡單實用；提出了基于信號奇異性檢測的配電系統(tǒng)不良數據辨識方法。

本文針對實測負荷功率作為可疑不良數據被剔除后的修正問題，采用了短期負荷預測方法來解決。對GM(1，1)基本建模過程中第一個數據不起作用的結論作了全新的簡潔的推導，提出了計及第一個數據的零加數GM(1，1)組合預測方法。該方法從兩個角度選取原始序列進行零加數建模，采用關聯(lián)度的分析方法，將預測值進行線性組合，提高了短數據序列的預測精度，且預測精度滿足實際應用的要求；研究和開發(fā)了“10kV架空線路運行分析與自動化管理系統(tǒng)”項目中的配電負荷數據處理模塊。

2.期刊論文 徐臣.余貽鑫.XU Chen.YU Yixin 提高配電網狀態(tài)估計精度的量測配置優(yōu)化方法 -電力自動化設備2009,29(7)

為適應配電網的智能化要求,達到提高配電網狀態(tài)估計精度的目的,應用M-P廣義逆矩陣和加權最小二乘問題的唯一極小最小二乘解等數學方法,推導出量測誤差和狀態(tài)向量估計誤差之間的數學關系表達式:提出了一種新穎的量測評估和配置優(yōu)化的方法.利用評估算法對待考察的量測集合進行評估后,從評估結果中選出排序靠前的量測類型和安裝位置,從而得到量測裝置的配置優(yōu)化方案.對于算例系統(tǒng),應用該方法獲得的量測配置優(yōu)化方案,僅需安裝少量量測裝置就可以提高狀態(tài)估計精度在60%以上.

3.學位論文 劉蒙蒙 騾坪隧道施工監(jiān)測及其圍巖參數的智能反分析研究 2009

隧道工程信息化動態(tài)設計與施工的觀念已經越來越被人們所接受和采用，如何正確給定隧www.dameics.com道圍巖的計算力學參數，-直是個比較棘手的問題，位移反分析方法為圍巖參數的獲取提供了一條比較有效的途徑。本文以重慶市巫奉高速公路的騾坪隧道為研究載體，以現場監(jiān)控量測資料為依據，建立了-個基于MATLAB神經網絡工具箱的隧道圍巖參數的智能反分析系統(tǒng)，并將之應用于實際工程中，對同類隧道工程的設計、施工、監(jiān)測都具有重要的指導意義。 本文的主要內容與研究成果有：

1、根據騾坪隧道的工程概況、工程地質條件、水文地質條件及該隧道的主體工程設計方法等內容，著重分析總結了騾坪隧道實施監(jiān)控量測的必要性、量測方案的設計、量測頻率的確定以及量測數據的處理與應用，并根據現場的實際情況合理地制定了監(jiān)控量測實施方案；通過對騾坪隧道動態(tài)施工過程的現場監(jiān)控量測，獲得其在開挖過程中的第一手量測數據，掌握隧道在開挖過程中圍巖和襯砌的應力和變形的變化情況，應用回歸分析等數學方法找出圍巖位移的內在變化規(guī)律，確定圍巖變形收斂趨于穩(wěn)定的時間和最終的總變形量，為二次襯砌提供合理的支護時機。

2、針對隧道工程的特點，分析了隧道圍巖位移的各種影響因素，初步確定隧道圍巖的待反演參數，利用ANSYS數值模擬軟件建立合理的隧道圍巖參數反演驗證模型。

3、著重分析概括了神經網絡、神經元的概念及其所具有的特性、人工神經元的模型；然后重點研究了神經網絡的學習行為和學習算法，神經網絡模型的分類。通過分析研究BP網絡的程序設計流程和設計方法，總結了BP網絡的不足及其相關的改進措施。

4、設計不同的反演參數初始值彈性模量E和泊松比μ，采用正交設計、均勻設計方法和ANSYS數值模型對其進行分組模擬試驗，利用BP人工神經網絡對非線性函數強大的映射能力、推廣能力和自學習能力，構造了人工智能算法的學習樣本和測試樣本與現場量測數據進行對比分析，得到反演參數的最優(yōu)解。

5、在已確定反演參數的基礎上，將所有參數代入建立的隧道圍巖參數驗證模型中，正演模擬計算得到的拱頂下沉和水平收斂位移值基本上與現場實際量測值相符合。進而可對未開挖處隧道圍巖變形的收斂值進行預測，為后續(xù)隧道工程的設計、施工和監(jiān)控量測提供依據。

4.期刊論文 劉恒奇.樸海龍 數字攝像機視覺中的定標方法 -中國有線電視2001,""(23)

攝像測量學中攝像機定標技術使用數學解析分析方法,在定標過程中通常要利用數學方法對從數字圖像中獲取的數據進行處理.通過數學處理手段,攝像機定標提供了專業(yè)測量攝像機與非量測攝像的關系.非量測攝像機的內部參數完全未知、部分未知或者原則上不穩(wěn)定.數字攝像機的內部參數指的是攝像機成像的基本參數,如主點(指的是圖像的中心點)、焦距、徑向鏡頭畸變、偏軸鏡頭畸變以及其他系統(tǒng)誤差參數.

當前,計算機視覺的基本任務之一是從攝像機獲取的圖像信息出發(fā)計算三維空間中物體的幾何信息,并由此重建和識別物體,而空間物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應點之間的相互關系是由攝像機成像幾何模型決定的,這些幾何模型參數就是攝像機定標.攝像機定標在理論和實踐中有著重要價值,應用極為廣泛.

5.學位論文 許青松 化學計量學基礎算法研究 2001

化學計量是一門新興發(fā)展的交叉學科,它從化學的角度,運用和發(fā)展數學、統(tǒng)計學和計算數學方法,并且充分利用計算機這個現代化工具來設計或選取最優(yōu)化學量測方法,通過對化學數據的分析處理,最大限度地獲取物質的化學組成及其相關結構信息.該論文針對數學、統(tǒng)計學和優(yōu)化理論中與化學計量學關系密切的幾個問題進行了深入研究.這些問題也是目前化學計量學的難點以及化學計量學家普遍關心的問題,具體分為三個部分:1、多元校正和定量結構與保留指數關系研究中模型的建立與預測.2、復雜體系的多元分辨方法的研究.3、數論方法在試驗設計和優(yōu)化方法應用研究.數論優(yōu)化方法作為一種全局優(yōu)化算法,近年來受到相當的關注.其改進后的序貫數論優(yōu)化算法的收斂速度大大加快.該部分最后提出聚類多重序貫數論優(yōu)化算法,利用新的聚類方法,得到若干最可能為全局最優(yōu)潛在點,然后,以這若干點為中心進行序貫.這一算法,改變了序貫數論優(yōu)化算法過去依賴于第一次均勻布點的缺陷,使得算法收斂到局部最優(yōu)的可能性進一步降低.

6.會議論文 夏偉.劉雁春.金紹華.肖付民.翟國君 確定海道測量測深線布設方向的數學方法 2003

本文提出了確定海區(qū)等深線總方向的數學方法,研究了海區(qū)梯度分布和等深線總方向的關系.仿真分析及實例計算結果驗證了方法的有效性.

7.學位論文 張雅雄 人工神經元網絡方法在色譜及毛細管電泳分離體系中的應用研究 2005

毛細管電泳與色譜方法以及蒸餾、重結晶、溶劑萃取、化學沉淀、電解沉積、離心分離等方法構成化學學科領域內的重要分離分析方法。經過長期的發(fā)展，毛細管電泳與色譜分離分析方法已成為分析化學學科的最重要分支之一。隨著現代科學技術的發(fā)展，新型高維聯(lián)用的色譜和毛細管電泳儀器廣泛應用于化學及分析化學領域，因而使獲取大量高維化學量測數據成為可能和必然。從二十世紀七十年代起，在分析測試或化學量測中，獲取大量的數

據已不再是困難的一步，而更應引起重視的是對大量化學量測數據的解析及從大量化學量測數據集中提取有用信息。同樣的問題也發(fā)生在色譜及毛細管電泳分離分析領域。要對復雜的多維量測數據進行解析，必須借助計算機以實現許多復雜的數學方法，包括一些相關學科領域中的數據與信號處理方法。因此，化學計量學學科得以于二十世紀七十年代創(chuàng)立。

人工神經網絡方法是化學計量學的一個重要分支。由于該方法具有較強的非線性映射能力，因而可用于非線性過程的模型化、非線性體系的多元校正分辨以及化學模式識別等方面。在色譜及毛細管電泳分離分析體系中，一般意義上來講，非線性過程(或體系)比線性過程(或體系)更為普遍，甚至有些過程(或體系)尚難找到適宜的數學模型進行描述。在這種情況下，將神經網絡方法引入色譜及毛細管電泳分離分析體系進行相關研究無疑是適宜的和必要的。目前，已有大量相關研究工作報道。

有必要指出的是，盡管人工神經網絡方法的研究已取得了較大的進展，但總體來看，對神經網絡方法的研究無論在應用上還是在理論上均處于初級階段。還存在很多值得深入探討的問題，如網絡的訓練速度問題、過擬合問題、網絡結構與網絡模型化能力等均存在不確定因素。因而，本研究工作將神經網絡方法運用于色譜及毛細管電泳分離分析體系中的保留或遷移行為的模型化研究，重疊峰中相關組分的定量分析研究以及對色譜或毛細管電泳分析數據進行臨床模式識別分析研究。作者在相關研究工作中，采用了不同的神經網絡輸入變量選擇策略以提高相關神經網絡的模型化能力，同時簡化了神經網絡結構。同時，作者還對不同神經網絡模型對某些分離分析體系的模型化能力進行了比較。

本研究工作主要分為三大部分：

一、色譜或毛細管電泳中遷移或保留行為的模型化研究

1.毛細管區(qū)帶電泳中電滲流與相關分離參數之間的神經網絡模型化研究在該部分通過對毛細管區(qū)帶電泳中某些分離操作參數進行標準正態(tài)分布模擬和主成分分析處理，借助神經網絡模型較成功地預測了毛細管區(qū)帶電泳中電滲流標記物的遷移時間。操作電壓、毛細管溫度、背景電解質溶液的酸度和離子強度作為神經網絡的輸入變量。所研究操作電壓的范圍為15kV-27kV，毛細管溫度范圍為20℃-30℃，背景電解質的pH范圍為5.15-8.04，背景電解質的離子強度范圍為0.040-0.097。同時，對神經網絡輸入變量進行不同前處理后所得的神經網絡模型的預測能力進行了比較。在相同的電泳操作條件下，根據所建議的電滲流預測方法，電滲流標記物的遷移時間的10次優(yōu)化神經網絡模型的平均預測誤差為5.46％，相對標準偏差(RSDn-1)為1.76％。在不同的電泳操作條件下，根據所建議的電滲流預測方法，10次優(yōu)化神經網絡模型的平均預測誤差為12.95％，相對標準偏差(RSDn-1)為2.29％。研究結果表明，所建議的方法可以較好地預測毛細管區(qū)帶電泳中的電滲流。

2.人工神經網絡方法用于拓撲指數Am與烴類化合物氣相色譜保留指數相關性的研究

在該部分，新發(fā)展的分子拓撲指數Am1-Am3和分子聯(lián)接性指數mX被用于結構-性質相關性研究中。由一些烴類化合物的化學結構計算所得的分子拓撲指數被用以描述分子結構。運用人工神經網絡方法與多元線性回歸模型可成功預測一些烴類化合物在三種氣相色譜固定相上的保留指數。人工神經網絡方法的計算結果與多元線性回歸模型的計算結果進行了比較。本文的研究結果表明，人工神經網絡方法的模型化能力要優(yōu)于多元線性回歸模型。拓撲指數2X與Am1可提高烴類化合物在本文所研究的三種氣相色譜固定相上的保留指數的預測準確度。

二、毛細管電泳分離分析中重疊峰中相關組分的定量分析研究

1.基于不同類型神經網絡方法的毛細管電泳重疊峰中相關組分的定量分析研究在該部分，作者考察了四種神經網絡模型對膠束電動毛細管色譜部分重疊峰中相關組分進行定量分析的能力的差異。所采用的相關神經網絡模型為：線性神經網絡模型、徑向基函數神經網絡模型、通用回歸神經網絡模型以及多層感知器神經網絡模型。研究結果表明，在毛細管電泳峰部分重疊的情況下，運用以上四種神經網絡模型均可對重疊峰中的相關組分進行定量分析。未完全分離組分的光譜數據或電泳譜圖數據均可作為相關神經網絡模型的多元輸入變量，該兩類數據均適宜對重疊毛細管電泳峰中的相關組分進行定量分析。該部分的研究結果還表明，線性神經網絡模型可在膠束電動毛細管色譜部分重疊峰的情況下給出相關組分的最佳定量分析結果。

2.基于遺傳算法輸入變量選擇的人工神經網絡方法用于毛細管電泳重疊峰中相關組分的定量分析

在該部分，基于遺傳算法輸入變量選擇的多層感知器人工神經網絡方法用于膠束電動毛細管色譜重疊峰中相關組分的定量分析研究。在該研究工作中，作者提出了一種基于遺傳算法的輸入變量優(yōu)化選擇策略。當相關組分的毛細管電泳峰不能(或較難)僅僅通過分離技術獲得完全分辨時，基于遺傳算法輸入變量選擇的多層感知器人工神經網絡方法是一種解決該類問題的適宜方法。未分離組分的光譜數據或電泳譜圖數據均可用作神經網絡的多元輸入變量，從而均可用于對重疊毛細管電泳峰中相關組分的定量分析。研究結果還表明，運用遺傳算法輸入變量選擇策略的多層感知器人工神經網絡方法可在一定程度上提高對相關組分的定量分析準確度。無論在部分重疊或完全重疊的毛細管電泳峰的情況下均可得到相同的結論。

3.基于主成分分析輸入選擇的人工神經網絡方法用于毛細管電泳重疊峰中相關組分的定量分析

三種基于主成分分析輸入變量選擇的人工神經網絡方法(徑向基函數人工神經網絡、通用回歸人工神經網絡以及線性人工神經網絡)用于膠束電動毛細管色譜重疊峰中相關組分的定量分析。在毛細管電泳重疊峰的情況下，基于主成分分析輸入變量選擇的人工神經網絡方法被證明是對相關組分進行定量分析的適宜方法。未分離組分的光譜數據或電泳譜圖數據均可用作相關基于主成分分析輸入變量選擇的神經網絡的多元輸入變量，進而對相關組分進行定量分析。該研究工作表明，無論在完全重疊還是在部分重疊的毛細管電泳峰的情況下，基于主成分分析的輸入變量選擇方法可使所考察的神經網絡模型對相關組分的定量分析結果有不同程度地改善。

三、色譜或毛細管電泳分離分析體系中的模式識別分析研究

1.基于主成分分析輸入變量選擇的人工神經網絡方法用于臨床模式識別分析的研究

本文采用了兩組臨床樣本分析數據進行神經網絡模式識別分析，以研究臨床尿核苷樣本與腫瘤發(fā)生之間的相關關系。一組數據包含二十四個臨床樣本，其中十二個樣本屬于女性甲狀腺癌患者，其余樣本則采自健康女性。另一組數據則包含二十八個臨床樣本，在所有樣本當中，宮頸癌患者與健康女性樣本各有十個，其余八個樣本屬于子宮肌瘤患者。該兩組樣本中的臨床尿核苷的分析由毛細管電泳方法進行。樣本的模式識別分析由基于共軛梯度下降訓練方法的多層感知器人工神經網絡方法完成。此外，當對多層感知器神經網絡模型采用基于主成分分析的輸入變量選擇程序時，在神經網絡的結構得以簡化的同時，也可使模式識別分析的正確分類率在一定程度上得以提高(或沒有降低)。該部分的研究結果表明，基于主成分分析輸入變量選擇的多層感知器神經網絡方法是進行模式識別分析的有力工具。

2.人工神經網絡法用于臨床數據的模式識別分析：幾種不同輸入變量選擇方法的比較

該部分運用基于共軛梯度下將訓練方法的多層感知器人工神經網絡方法對一組文獻報道的臨床尿樣氣相色譜分析數據進行了模式識別分析研究。共收集臨床尿樣樣本二十六個，其中十二個樣本來自子宮肌瘤患者，其余十四個樣本采集自宮頸癌患者。在每一個樣本中分別測定了五十種有機酸的含量。通過運用主成分分析、逐步回歸分析、前向回歸分析、后向回歸分析以及遺傳算法等輸入變量選擇方法，神經網絡的模式識別分析結果得到了一定程度地改善，同時神經網絡的結構得以簡化。研究表明，對于本文所采用的臨床數據樣本，運用逐步回歸分析與前向回歸分析進行輸入變量的選擇，可以得到較為理想的模式識別分析結果。

8.期刊論文 王國博.王美芳.姚麗.郭長民.Wang Guobo.Wang Miefang.Yao Li.Guo Chengmin 隧道位移監(jiān)控量測成果分析 -遼寧省交通高等�？茖W校學報2009,11(1)

本文以阜新至朝陽高速公路大窯溝I號隧道監(jiān)控量測的實測數據,按新奧法基本原理中巖體開挖的時間效應,利用數學方法對量測所得的周邊收斂和拱頂下沉數據進行回歸分析,指出在隧道開挖過程中圍巖變形與時間的關系,為修改設計與指導施工提供理論依據,同時也為同類隧道的設計、施工積累經驗.

9.學位論文 戴宏偉 公路隧道滲漏水成因、危害機理和凍害問題研究 2006

隨著我國高速公路的發(fā)展，公路隧道越來越多，滲漏水作為公路隧道最主要的質量通病之一，得到了廣泛的關注。深入研究隧道滲漏水問題，已成為十分重要而又亟須解決的課題。

本文通過總結國內外大量資料，結合公路隧道現場調查實際，對隧道滲漏水的量測技術做了全面研究；應用粗集理論、數據挖掘等前沿數學方法以及邏輯診斷方法，結合實測資料，對隧道滲漏水成因進行了系統(tǒng)的研究；從鋼筋銹蝕、侵蝕環(huán)境的物理化學作用和寒冷氣候下的凍害等三個方面，分析了滲漏水對隧道結構的危害機理。主要研究內容如下：

1.從資料收集、調查儀器、洞外檢查、水源判別、滲漏水狀態(tài)、滲漏水部位、漏水量測定、水質分析、防排水系統(tǒng)、凍害狀況觀測等方面系統(tǒng)地研究了隧道滲漏水的量測技術，特別是對隧道滲漏水中兩大重要指標——水量計算和水質判定作了詳細分析，設計了一套較完整的隧道滲漏水專項調查表格，最終建立了可操作的隧道滲漏水專項調查方法。

2.融合邏輯診斷、粗集理論和數據挖掘等理論和方法，提出了滲漏水成因挖掘分析方法。在研究邏輯診斷方法的基礎上，建立了隧道結構滲漏水成因的故障樹，由此分析了滲漏水產生的可能原因；結合故障樹分析成果，提出了滲漏水成因挖掘的粗集方法，對滲漏水成因的潛在規(guī)律性和主要成因進

行挖掘，分析滲漏水產生的主要原因。

3.從水的角度研究鋼筋銹蝕的機理、動力和速度，分析了滲漏水對隧道襯砌鋼筋銹蝕的影響；按襯砌結構的特定環(huán)境及侵蝕性介質對襯砌作用的機理不同，從溶出性侵蝕、分解性侵蝕、膨脹性侵蝕及鹽類析晶等方面研究了滲漏水對混凝土腐蝕的危害及作用機理。

4.分析滲漏水引起的隧道凍害問題，建立了滲漏水引起的隧道凍脹力計算模型。通過對不同部位水體，襯砌厚度，水體環(huán)向長度及水體深度等敏感性因素的分析比較，得出了不同因素對隧道凍脹力的影響程度。成果可為進一步研究隧道凍脹壓力提供一定的依據。

10.會議論文 王爾祺.宋德慧 儀器精度自動分配數學方法探討 1995

本文鏈接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_nmgglyys200101010.aspx

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下載時間：2010年9月10日

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