摘要：高超声速飞行器要求其伺服作动系统具有高动态高精度的特性,针对传统控制方法难以兼顾系统动态和精度的难题,本文设计了一种近似时间最优的舵机多模位置控制策略.首先建立了以一阶惯性环节串联积分器表征舵机输入输出特性的特征模型.然后以相平面为分析工具,给出了其近似时间最优控制的切换区;在切换区外以快速性为目标而采用bang-bang最优控制,在切换区内以避免振荡和超调为目标而采用bang-bang次优控制;为提高稳态性能,在小误差时时采用线性控制.实验表明,该方法响应快速,避免了振荡和超调,很好地满足了对伺服作动系统高动态高精度的要求.

摘要：破裂压力是井身结构设计的基础依据,也是水力压裂设备选型和方案设计的基础参数,通常采用测井解释获取破裂压力剖面,但其存在参数准确获取难、计算过程繁琐、普适性较差、计算精度低等问题,机器学习提供了一种解决这些问题的新方法。为此,以测井数据作为输入参数,采用4种不同的神经网络模型,建立水平井测井数据与破裂压力间的非线性关系,通过测试集预测结果的对比分析,优选出最佳的神经网络模型,并优化模型网络结构和超参数,实现水平井破裂压力的直接预测。研究结果表明:1)破裂压力与井斜角、横波时差和纵波时差表现为极强相关性,与井深、岩性密度和补偿中子表现为强相关性,与井径和自然伽马表现为弱相关性;2)不同组合的测井参数对模型预测结果具有显著影响,最优输入参数为井斜角、横波时差、纵波时差、井深、岩性密度和补偿中子;3)对比多层感知机、深度神经网络、循环神经网络和长短期记忆神经网络(LSTM)模型,发现LSTM模型的预测效果最佳;4)优化了LSTM模型的网络结构及超参数,优化后破裂压力预测的平均绝对百分比误差为0.106%、决定系数为0.996。LSTM模型能够有效构建水平井测井参数与破裂压力之间的非线性关系,可以实现水平井破裂压力的准确预测,对于准确预测破裂压力、简化破裂压力计算过程、推广机器学习在石油工程领域的应用具有重要的作用。

摘要：北京城市图书馆打造了一片既现代又经典永恒的天地,为北京丰富的文化和知识氛围提供了一处集学习、知识共享和社交等功能为一体的综合场所。在数字时代重塑图书馆的重要性为了让图书馆在21世纪重新焕发活力,设计师们对图书馆的外观、运行方式以及服务社区的方式提出了新的设想。为了重塑图书馆作为公共与知识生活重要支柱的作用,而不仅仅只是一座藏书楼,设计师将该建筑定位成学习、文化和社区中心。北京城市图书馆汲取了图书馆为满足其时代和地方需求而寻找创新对策的历史渊源,将开放式的思想交流和人际对话作为其核心宗旨。馆内还为展览、表演、会议和古籍修复等需求提供专用空间。