吴浩江
- 作品数：21 被引量：157H指数：10
- 供职机构：西安交通大学生命科学与技术学院生物医学工程研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：理学石油与天然气工程医药卫生机械工程更多>>
- 弧面分度凸轮机构的动力学分析被引量：13
- 1999年
- 本文首先对弧面分度凸轮机构进行了静力分析，给出了弧面分度凸轮机构的受力状况，并在此基础上对弧面分度凸轮机构进行了动力学分析。利用集中质量法分别对弧面分度凸轮机构的定位段、上升段的残余振动、强迫振动建立了振动方程；最后对ＧＴ１５０型分度机构进行了实例计算。
- 蔡正敏刘华吴浩江周芳德
- 关键词：凸轮机构动力学分析弧面分度凸轮机构
- 利用小波变换消除多相流流型信号中的噪声被引量：10
- 1999年
- 通过对油气水多相流流型信号小波变换特性的研究,阐明噪声与多相流流型真实信号小波变换的模极大值特性之间存在着较大的差别,提出一种利用自适应小波变换来区分真实信号和噪声的方法.实验结果显示,该方法能有效地消除多相流流型信号中存在的噪声,提取出真实信号.
- 吴浩江蔡正敏周芳德
- 关键词：小波变换模极大值多相流噪声
- 虚拟神经元动作电位信号记录仪
- 本文针对神经元动作电位信号的特征和采集记录要求,充分利用个人多媒体计算机的声卡和Windows9X的DirectXAPI软件接口,在不增加任何额外开销的情况下,实现了Windows9X下的虚拟神经元动作电位记录仪。使用适...
- 张辉吴浩江郑崇勋闫相国
- 关键词：虚拟仪器DIRECTX
- 文献传递
- 水平管内油-气-水三相流流型的实验研究被引量：20
- 1999年
- 在内径为40mm的水平管内、0.4MPa压力下进行了油-气-水三相流流型可视化的实验。描述了所观察到的各种流型的特征,并给出了流型图。可视化实验中观察到的流型有7种类型,分别为水基和油基的波状流、弹状流和分层—环状流。实验中还发现了许多在两相流动中所观察不到的新的流型结构。
- 吴浩江李斌周芳德
- 关键词：三相流动流型水平管水下管道海上油气田
- 应用神经网络法智能识别油气水多相流流型被引量：1
- 2000年
- 采用分形理论和神经网络技术来实现智能识别油气水多相流流型 .测量了水平管内油气水多相流的压差 ,应用分形理论中的重构相空间算法 (Grassberger Procaccia算法 ) ,算出压差信号的关联维数 ,然后将关联维数作为径向基函数神经网络的输入 ,从而实现对流型的智能识别 .实验结果证明 ,该识别方法十分有效 .
- 吴浩江蔡正敏周芳德
- 关键词：神经网络多相流流型识别油气水
- 水平及倾斜管内间歇流向环状流转变的研究被引量：2
- 2001年
- 对水平及倾斜管内油气两相间歇流向环状流的流型转变进行了实验和理论研究,根据实验中观察到的现象,提出了一个新的机理模型,并依据此机理模型合理地解释了环状流的形成。理论结果与实验数据吻合良好。
- 胡志华吴浩江钱焕群周芳德
- 关键词：油气输送水平管间歇流环状流
- 分形理论在油气水多相流流型识别中的应用被引量：19
- 1999年
- 用分形的特征参数———关联维数来表征油气水多相流流动的分形性质．对水平管内油气水多相流流动的瞬态压差信号序列运用相空间重构法进行处理，计算出各种流型的压差信号的关联维数．分析结果表明，各种流型的信号序列在重构的伪相空间中具有不同的关联维数，反映了各个流型的动力学形成机制的不同，所以关联维数可用于多相流流型的识别．实验结果证明。
- 吴浩江吴浩扬周芳德
- 关键词：分形关联维数多相流流型识别
- 改进BP神经网络在流型智能识别中的应用被引量：18
- 2000年
- 为了克服ＢＰ神经网络的易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点，利用非线性最小二乘法对其进行了改进．改进后的ＢＰ 神经网络的收敛速度提高了１ ～２ 个数量级．同时，利用压阻式压差传感器测得了水平管内油气水多相流压差信号，根据分形理论中的重构相空间法提取出压差信号的特征向量，再将特征向量送入改进的ＢＰ 神经网络中，从而完成对油气水多相流流型的智能识别．结果证明，改进的ＢＰ神经网络能有效地自动识别出油气水多相流的流型．
- 吴浩江胡志华周芳德
- 关键词：多相流流型模式识别BP神经网络
- 应用RBF神经网络智能识别油气水多相流流型被引量：14
- 2000年
- 传统的流型识别方法对流型特征没有一个量化的评价指标，只能由识别者采用模糊的语言描述每种工况的特征，在 很大程度上依赖于每个识者的主观判断，很难实现流型的在线自动识别。为了克服传统流型识别方法的缺点，本文在实验 室采用机油、空气和水作为工质来模拟现场的水平管内的油气水多相流流动，采用压阻式压差传感器对水平管内的油气 水多相流流动的压差进行测量，得到反映油气水多相流流动波动特性的压差信号。运用分形理论中的重构相空间算法（即 Ｇｒａｓｓｂｅｒｇｅｒ－Ｐｒｏｃａｃｃｉａ算法），算出经过滤噪处理后的油气水多相流流动的压差信号序列的关联维数，以不同流型不同工 况的关联维数为基础构成不同流型不同工况下的多相流的特征向量，从而量化了油气水多相流的特征。将特征向量输入 径向基函数（Ｒａｄｉｕｓ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ，简称ＲＢＦ）神经网络，通过学习样本的学习，即可用来对测试样本（未知流型的压差信 号）进行自动在线的流型识别。结果显示，该识别方法具有高精度、快速及不需人工干预等优点，在石化、核能等行业必将 有广阔的应用前景。
- 吴浩江周芳德
- 关键词：多相流油气水流型RBF神经网络
- 小波变换在管道泄漏在线监测中去噪的应用被引量：25
- 2001年
- 对小波变换的基本理论进行了简要的阐述 ,并提出了利用小波变换模极大值消除工程背景噪声的方法 ,给出了小波变换模极大值的算法。最后本文将小波分析方法与波动法结合起来应用到管道泄漏的在线监测中 ,实验结果证明了该方法可以有效地提高波动法对管道泄漏诊断的精度 ,显示了小波变换对信号的去噪声、滤波以及定位等方面具有广泛的应用前景。
- 蔡正敏吴浩江黄上恒胡时岳
- 关键词：小波变换模极大值应力波在线监测噪声
