一种小波神经网络与遗传算法结合的优化方法

提出一种基于小波神经网络(简称WNN)与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值流场优化计算.小波神经网络由输入层、隐含层和输出层组成.在隐含层用Morlet小波母函数取代了误差反向传播(BP)神经网络中常用的Sigmoid激励函数.Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集.典型算例表明:该算法快速、高效,能高精度的完成非线性函数的逼近与映射,其泛化能力很强.      

麦田怪圈成形目击者报告

<正>2000年,波兰,维拉托沃BLT研究小组于2004年发表目击者:波兰维拉托沃的杰西·斯普勒基先生目击时间:2000年7月21日～7月22日,0时15分目击地点:波兰,维拉托沃采访:南希·塔尔博特,2003年7月31日摄影:米沃什·库斯翻译:斯雷韦克·帕鲁斯夫斯基事件描述:2000年7月22日凌晨,波兰中部农村地区,农夫杰西·斯普勒     

山口旺斯的奇异照片(下)

<正>我拍的数码照片则更为有趣。尽管通常只有皮埃尔能抓拍到奇异现象,但在我第一次拍到异常数码照片的那个晚上,那些异常照片从白色"光斑"到"烟"条,再到罕见的红效应,应有尽有。当时气温在16℃左右,少云,几颗星星点缀着没有月亮的天空,一点下雨的迹象都没有,也根本没有光源,除了我们相机的闪光灯。     

士壤中的磁性物质

在1993年，英格兰彻希尔发现了麦田怪圈，其中心的农作物表面覆盖着一层由熔融的陨石微粒所组成的铁釉。这层覆盖物是由赤铁（Fe2O3）和磁铁（FesO4）混合而成的氧化铁异质体，并且嵌入到了植物的某些组织内。     

罗贝特·范·登·布罗埃克近况（下）

我在那里经历的一切只能得到一个结论：罗贝特有一种能将他的意志作用于日常物体的能力，而这种作用方式超出我们目前的理解力。我也清楚地看到，认识他这么长时间以来，他的能力随着时间流逝而增长．而他也朝着这食方向努力。     

2005年碟状物体记录

<正>拍摄者:皮埃尔·比克见证者:比克夫妇事件发生时间:2005年8月8日,4时23分事件发生地点:英国威尔特郡,洛克里奇村的伯瑞汉姆郡田地事件描述:2005年6月21日,星期三,英国人麦克·布斯,像往常一样在6时30分时开始他的自行车健身运动,他的骑车路线是沿着公路经过威尔特     

钟形曲线法对低速大尺寸压气机轴向缝机匣处理扩稳效果的研究

为了降低机匣处理设计过程中的海量试验和计算成本与周期,从实际角度出发,采用了一种可快速判断不同机匣处理扩稳能力的钟形曲线法。其优势在于:不需要对机匣处理方案进行整条特性线计算,只通过比较其在光壁机匣近失速点的对应流量下动叶端区累加轴向动量,即"钟形曲线",就可以快速判断出不同机匣处理的扩稳能力。以缝式机匣处理为示例,在低速大尺寸压气机上设计了三种不同的轴向缝方案,利用钟形曲线对其扩稳能力进行了预估,并完成了实验验证。结果表明,采用钟形曲线法预测扩稳能力与实验结果趋势一致,大幅缩减了轴向缝扩稳效果的评估周期,体现了该方法在机匣处理设计方面具有良好的工程应用价值。     

熵产控制体方法对压气机近零间隙流动损失的演变规律

以澄清近零间隙流动结构及流动损失随间隙的变化规律为目标,提出熵产控制体分析方法,可精确量化流场任意位置的局部不可逆损失.数值模拟发现,间隙在0.4%叶高范围内(称近零间隙)效率水平最高且出现一对应峰值效率最高的最佳非零间隙.熵产控制体分析表明:通道内总熵产随间隙变化规律与效率一致;间隙变化对动叶端区20%~80%弦长范围内的熵产改变最为明显,主导了总熵产的变化;间隙变化时熵产改变的流动区域不同,这是由于动叶端区主导损失的流动结构发生改变造成的.进一步结合流场结构,探讨近零间隙流动损失演变的可能原因:间隙为零时壁面剪切力是造成损失的主导因素;最佳间隙时流动均匀,损失最小.      

山口旺斯的奇异照片(上)

<正>山口旺斯是法国一个与世隔绝而多石的高地,在这里经常会观察到异常现象,并拍摄到奇异照片。2004年,在欧洲的一个报告会上,我第一次遇到了风趣的法国人泽维尔·科林,他近来对麦田怪圈现象十分关注。泽维尔是一个研究奇异现象的组     

UFO着陆踪迹的报告

<正>美国麻省光球研究小组2008年2月28日发生地点:波兰北部的什切齐内克乡村发生日期:2003年8月11日发生时间:4时35分～4时50分最初目击者:莱赫翻译者:莱丝·霍顿采访日期:2006年10月和2007年2月2004年4月26日,在Rense.com网站上刊载了一篇布赖恩·维凯的"与第三类亲密接触"的文章。令我非常感兴趣的是,目击者发现当UFO离开时,