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以云南磷化集团晋宁磷矿6号坑口东采区深部缓倾斜中厚磷矿层露天转地下开采为工程背景,利用底摩擦模型实验仪,进行了不同露天坑境界顶柱厚度边坡高度下的底摩擦模拟模型实验.结果表明:边坡的变形破坏响应特征可分为边坡岩体小范围微破裂和松动→边坡岩体局部范围失稳破坏→边坡岩体整体向采空区滑落失稳破坏三个阶段,边坡岩体变形破坏模式主要是采动边坡岩体向采空的拉裂、破断和滑移破坏.在边坡高度一定情况下,随着露天境界顶柱的厚度由30 m逐渐减小到20 m和10m,边坡的稳定性与境界顶柱的厚度呈正比关系,20~30m是露天境界顶柱比较合理的厚度.在境界顶柱的厚度一定情况下,边坡高度由60 m增大到108 m,边坡的稳定性与坡高的厚度呈反比关系,108 m边坡转入地下开采后是不稳定的

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寻找物质世界的最基本单元和基本相互作用，一直是物理学的最前沿——粒子物理的根本任务。由于不断有更深的物质层次被发现，因此粒子的概念是随时间变化的。人们曾使用“基本粒子”的说法，但现在已不多见，原因是不断出现“基本粒子”不基本的现象

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一、轴系的纵向振动及危害 1轴系纵向振动：轴系在外力作用下沿轴线方向产生的周期性变形现象 2轴系纵振力学简化模型

本文从建模方法出发,讨论了实现多交量自校正调节的一种方法。采用适当的模型类型,可以直接用解析法计算最小方差控制律,并在自校正调节时,使需要在线辨识的参数个数减少,便于在小型机上实现实时控制。用此法对电加热炉进行控制的结果表明:其控制精度较PID和LQG法为高

针对高超声速飞行器X——38,基于Java和虚拟现实建模语言(VRML),提出并具体实现了一个基于客户机/服务器模型的分布式虚拟仿真系统,重点讨论了其中的三维场景建立与动作事件建模、分布式网络结构设计与数据库管理、场景接口实现等关键技术.虚拟仿真系统实际运行效果良好.该系统具有良好的可移植性和可扩展性,易于大规模部署,也可方便地进行二次开发

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

传统 PM2.5 预测方法获取污染物浓度数据需要大型精密仪器，成本较高. 本文尝试利用图像数据进行 PM2.5 浓度预 测. 大气 PM2.5 浓度的变化与图像的暗通道强度、对比度和 HSI（Hue-saturation-intensity）颜色差异有密切联系. 大气中 PM2.5 浓度的升高会导致非天空区域的暗通道强度值下降，图像对比度下降和 HSI 空间颜色差异变小. 通过分析 PM2.5 浓度 与图像特征的关系，提出了一种基于图像混合核的列生成空气质量 PM2.5 预测模型