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以大冶铁矿为工程背景,采用相似材料模型实验和数值模拟计算相结合的方法,对深凹露天转地下开采高陡边坡的变形和破坏规律进行了系统研究.首先,模型相似实验中,采用百分表、压力传感器和近景摄影测量等手段监测模型的应力应变和破坏特征,对围岩位移和破坏裂纹进行系统分析,揭示了高陡边坡的变形和破坏基本规律.其次,采用有限差分软件,从地表沉降量、应力值变化和塑性区分布等方面与相似材料实验结果进行了对比分析.结果表明,高边坡竖向最大沉降为28.2mm,围岩破坏程度随着开采深度的增加递增,塑性区范围不断扩大,剪切破坏主要集中在两侧边坡的边脚部位.相似模型实验和数值模拟相结合可以较好地揭示深凹露天转地下开采过程中高陡边坡的变形和破坏基本特征,是一种较好的理论研究方法

碳纤维增强塑料(CFRP)拉挤成型过程中固化度和温度变化为强耦合关系.通过差示扫描量热(DSC)实验计算得到模型所需的固化动力学参数,根据固化动力学和传热学理论建立了非稳态温度场与固化动力学数学模型,采用有限元与有限差分相结合的方法和ANSYS求解耦合场的间接耦合法对拉挤工艺不同工况下CFRP固化度进行数值模拟.采用特殊设计制作的铝毛细管封装的布拉格光栅光纤(FBG)传感器,屏蔽了荷载效应应变干扰,对CFRP温度场实时检测,从而计算得到实时固化度;同时采用索氏萃取实验测定CFRP制品固化度.结果表明,模拟与实验结果基本吻合

通过ALOS卫星PALSAR传感器获得的三景合成孔径雷达(SAR)数据,利用合成孔径雷达差分干涉(D-InSAR)技术对金沙江下游乌东德水电站库区内的滑坡活动进行了详细的研究,获得研究区域内地表高精度形变位移值.将其按滑动速率及位移大小进行分级显示,清晰地表明了研究区内不同区域的地面活动位移状态,辨识出研究区内可能发生滑动和发生滑动较大的区域,从而确定了滑坡活动的风险区.对库区内正处活动状态的L1R-6号滑坡进行了详细的研究.结果表明:D-InSAR技术与全球定位系统GPS在监测整体形变和运动趋势上基本一致.对D-InSAR结果存在的单点误差进行了分析,提出了D-InSAR与GPS相融合的栅格函数误差插值消减法,提高了D-InSAR技术的监测精度

以武钢程潮铁矿西区开采为工程背景,采用现场钻孔监测与相似材料模型实验相结合的方法,对无底柱分段崩落法开采过程中顶板围岩的变形和崩落规律进行了系统研究.首先,结合矿体赋存条件、地层结构和开采进程,设计两个钻孔实时监测顶板围岩的崩落规律.其次,以模型相似理论为基础,确定了所要研究模型的剖面和几何尺寸,设计制作模型,采用百分表、压力传感器和近景摄影测量等手段监测模型的应力、应变和破坏特征,并对百分表数据、应力盒数据、围岩位移和围岩破坏裂纹进行系统分析.研究成果初步揭示了金属矿山无底柱分段崩落法开采过程中,顶板围岩崩落机理和地表沉陷的基本规律

基于磁弹效应提出了采用电磁透射方式评价应力和残余应力的方法.针对冷轧带钢磁弹性应力测量方案设计了标定装置并以此对传感器输出特性展开了研究,阐述了其电磁应力检测原理.通过ANSYS有限元数值方法对标定装置结构承载能力进行了仿真分析,在此基础上,采用50 Hz的正弦交流的激磁系统研制了磁弹性应力测量系统样机,并通过搭建的测试平台对样机及标定块进行了单侧式与透射式两种实验方案的静态加载比较试验.试验结果表明:在标定块额定承载范围内,透射式磁测方案能够实现对钢板内应力的线性响应,为磁弹性应力测量技术的工业化应用开辟了一条新途径

针对不同路况和运动模式下的高维、非线性、强耦合和高时变下肢加速度信号的识别问题,提出了一种基于时——频分析的步态模式自动分类方案.利用三轴加速度传感器采集运动时小腿在矢状面、冠状面和横切面的加速度信号,利用五阶Daubechies小波基对其进行特征提取,并采用线性判别式分析进行降维,最后利用决策树和支持向量机对得到的精简步态特征进行模式分类.实验结果显示两种分类器的总体分类准确率均达到90%以上,个别步态分类可达到100%,验证了特征提取和降维方法的合理性和有效性

超高速永磁无刷电机因其低电感和高换相频率而普遍面临转子与定子过热的困扰,而发热的一个重要原因是进行脉冲宽度调制(PWM)引起的高频电流谐波.对于逆变器处直接斩波调速方式,需要通过提高斩波频率以减小电流谐波.但对于像燃料电池汽车空压机用10 kW级电机驱动器,现有功率开关器件无法同时满足开关频率和功率的要求.因此在逆变器处斩波调速并不是驱动超高速永磁无刷电机的理想方案.为了减小定转子损耗,本文从减小电流谐波的角度出发,设计了一台前置Buck变换器无位置传感器控制方波驱动器.通过反电动势滤波电路以及换相位置补偿角的优化设计将无位置控制的适用范围扩展到3000~100000 r·min-1,对开发过程中遇到的关键问题进行了分析并提出了相应解决方案.最后,通过实验验证了该驱动器的控制性能

连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖，但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题，因此，无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号，提出了一种血糖水平无创监测的方法：通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号，利用递归滤波器实现ECG信号的滤波，并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法，实现了血糖水平的十分类监测，并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明，在个体建模和群体建模的条件下，血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明，本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导