环境敏感因子是沉积环境演化研究中的重要参数,其提取方法有多种,不同方法在海湾内应用成果相对较少。文章根据山东半岛威海湾WH-05岩心(钻探深度18.2 m)高分辨率(2 cm)粒度分析结果,采用基本端元模拟算法(BasEMMA)、粒级—标准偏差法...环境敏感因子是沉积环境演化研究中的重要参数,其提取方法有多种,不同方法在海湾内应用成果相对较少。文章根据山东半岛威海湾WH-05岩心(钻探深度18.2 m)高分辨率(2 cm)粒度分析结果,采用基本端元模拟算法(BasEMMA)、粒级—标准偏差法和粒级旋转主成分分析法(V-PCA)提取了环境敏感因子,结合AMS14C数据,对不同方法提取的环境敏感因子进行了对比分析,探讨了其对季风强度变化的响应关系。结果表明:8.4 ka B.P.以来威海湾沉积物类型均为粉砂,粉砂含量为主、黏土含量次之、砂含量较少,以跳跃组分为主,悬浮组分次之。BasEMMA和粒级—标准偏差法提取的3个敏感粒级范围(2.6~11.0μm、31.3~63.4μm、256.9~500.0μm)总体一致,能较好地反映东亚季风长周期变化事件(8.4~6.5 ka B.P.东亚季风强度减弱;6.5 ka B.P.至今东亚季风强度增强);V-PCA提取的环境敏感因子,能较好地反映东亚季风短周期变化事件(如明清小冰期、西汉小冰期事件等)。以上三种方法提取的环境敏感因子指示了研究区气候变化,对研究区沉积环境具有较好的指示作用。展开更多
针对高级量测体系中的海量数据问题,首次引入压缩感知以克服传统数据压缩方法的不足,深入探索了基于压缩感知的高级量测体系(advanced metering infrastructure based on compressed sensing,AMI-CS)。首先,在分析各类数据特点的基础上...针对高级量测体系中的海量数据问题,首次引入压缩感知以克服传统数据压缩方法的不足,深入探索了基于压缩感知的高级量测体系(advanced metering infrastructure based on compressed sensing,AMI-CS)。首先,在分析各类数据特点的基础上,提出了基于时间和基于空间的2种基本模型及其选取原则;然后,设计模型中的关键要素,提出分类K-SVD稀疏基和适用于时间模型的优选重构算法,并设置二进稀疏测量方式、通用重构算法及适用采集参数;基于此,形成了AMI-CS具体构建方案。实验结果表明,所提出的AMI-CS方案关键要素均具合理性,优于CS传统要素且较传统压缩提升了抗丢包性,通过合理选择压缩比,数据重构信噪比在58 dB以上、重构误差在0.24%以下,满足AMI要求。展开更多
为了解决模型水轮机观察窗结构尺寸求解困难的问题,笔者基于一种改进的遗传算法,利用V isual B asic和M A TLA B混合编程技术,开发结构设计软件求解观察窗的最优解,计算观察窗的结构尺寸。试验结果表明:基于遗传算法开发的模型水轮机观...为了解决模型水轮机观察窗结构尺寸求解困难的问题,笔者基于一种改进的遗传算法,利用V isual B asic和M A TLA B混合编程技术,开发结构设计软件求解观察窗的最优解,计算观察窗的结构尺寸。试验结果表明:基于遗传算法开发的模型水轮机观察窗设计软件,完全满足空化试验要求,提高了设计效率和准确性,减轻了设计人员的工作负担。展开更多
文摘环境敏感因子是沉积环境演化研究中的重要参数,其提取方法有多种,不同方法在海湾内应用成果相对较少。文章根据山东半岛威海湾WH-05岩心(钻探深度18.2 m)高分辨率(2 cm)粒度分析结果,采用基本端元模拟算法(BasEMMA)、粒级—标准偏差法和粒级旋转主成分分析法(V-PCA)提取了环境敏感因子,结合AMS14C数据,对不同方法提取的环境敏感因子进行了对比分析,探讨了其对季风强度变化的响应关系。结果表明:8.4 ka B.P.以来威海湾沉积物类型均为粉砂,粉砂含量为主、黏土含量次之、砂含量较少,以跳跃组分为主,悬浮组分次之。BasEMMA和粒级—标准偏差法提取的3个敏感粒级范围(2.6~11.0μm、31.3~63.4μm、256.9~500.0μm)总体一致,能较好地反映东亚季风长周期变化事件(8.4~6.5 ka B.P.东亚季风强度减弱;6.5 ka B.P.至今东亚季风强度增强);V-PCA提取的环境敏感因子,能较好地反映东亚季风短周期变化事件(如明清小冰期、西汉小冰期事件等)。以上三种方法提取的环境敏感因子指示了研究区气候变化,对研究区沉积环境具有较好的指示作用。
文摘针对高级量测体系中的海量数据问题,首次引入压缩感知以克服传统数据压缩方法的不足,深入探索了基于压缩感知的高级量测体系(advanced metering infrastructure based on compressed sensing,AMI-CS)。首先,在分析各类数据特点的基础上,提出了基于时间和基于空间的2种基本模型及其选取原则;然后,设计模型中的关键要素,提出分类K-SVD稀疏基和适用于时间模型的优选重构算法,并设置二进稀疏测量方式、通用重构算法及适用采集参数;基于此,形成了AMI-CS具体构建方案。实验结果表明,所提出的AMI-CS方案关键要素均具合理性,优于CS传统要素且较传统压缩提升了抗丢包性,通过合理选择压缩比,数据重构信噪比在58 dB以上、重构误差在0.24%以下,满足AMI要求。
文摘为了解决模型水轮机观察窗结构尺寸求解困难的问题,笔者基于一种改进的遗传算法,利用V isual B asic和M A TLA B混合编程技术,开发结构设计软件求解观察窗的最优解,计算观察窗的结构尺寸。试验结果表明:基于遗传算法开发的模型水轮机观察窗设计软件,完全满足空化试验要求,提高了设计效率和准确性,减轻了设计人员的工作负担。
