针对厂坝铅锌露天矿高陡边坡的特点,确定了以\GPS监测手段为主,以水准仪、裂缝仪等监测手段为辅\的监测方案,详细介绍了该方案的设计与布设.以北帮边坡1500 m台阶的监测数据为例进行了变形规律分析,并评价了北帮边坡的综合监测结果.结果表明:在监测点B03～B06的北帮边坡稳定性最差,近600 d的最大位移量为231.1 mm,存在着滑移岩体;1500 m边坡岩体的变形速率曲线显现出明显的S形,凸起段表现为由雨季降水引起的加速变形期;裂缝的累积变形阶段呈现出初期的相对稳定期、中期的变形触发期和第3阶段的稳定变形持续期;北帮中部台阶1500 m边坡的变形较其他台阶边坡显著,稳定性最差.因此,该监测系统的应用效果较好,是高陡边坡变形监测的重要方法之一

快速(真空)变压吸附循环周期较短,床层压力周期性变化快,使吸附床内流动及传热传质特性变化较大,本文研究吸附及解吸压力对快速变压吸附制氧床内速度及循环性能的影响.快速变压吸附(rapid pressure swing adsorption,RPSA)循环中原料气充压阶段气流速度远大于顺流的气体流速极限值,快速真空变压吸附(rapid vacuum pressure swing adsorption,RVPSA)循环中原料气充压阶段气流速度略大于顺流的气体流速极限值,而RPSA循环和RVPSA循环中放空降压阶段气流速度均较大.在所研究的吸附和解吸压力范围内,RPSA循环和RVPSA循环中气体温度在循环周期内变化均约为10℃,而RVPSA循环中气体温度在循环周期内温度梯度更大.RPSA循环中吸附压力越高,氧气回收率越高,床层因子越小;而RVPSA循环中解吸压力越低,氧气回收率越高,床层因子越小

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类

针对浙江华能玉环电厂脱硝工程,应用有限元分析方法对烟道结构进行小变形弹性和大变形弹性模拟,对钢结构烟道在实际荷载作用下的力学性能进行了分析,探讨了烟道长度变化对烟道结构应力和变形的影响.考虑大变形影响时,烟道的应力分布均匀,其应力值较不考虑大变形的应力值小5%~50%,烟道长度的变化对应力值的影响不超过20%.结合现场监测验证了数值模拟的可靠性

一、单项选择题(在每小题的四个备选答案中,选出一个正确的答案,并将其代号写在题干后的括号内。答案选错或未选者,该题不得分。每小题1分,共15分) 1.逻辑数据独立性是指() A.模式变,用户不变 B.模式变,应用程序不变 C.应用程序变,模式不变 D.子模式变,应用程序不变

利用Gleeble-1500热模拟试验机对AZ31镁合金在变形温度为250~400℃、变形速率为0.5~3.0s-1下进行热变形模拟实验,得到了AZ31镁合金真实应力-真实应变曲线,并通过光学显微镜观察了试样在变形中的微观组织.结果表明,动态再结晶是该实验条件下晶粒细化的主要机制,变形参数影响了再结晶的程度

在扫描电镜下原位观察了两种钢的拉伸变形过程，两种钢分别为以铁素体为主、含少量珠光体的纯净高强钢和以珠光体为主、含少量先共析铁素体的车轮钢.纯净钢拉伸时，不论试样厚度满足平面应变与否，均以铁素体的滑移变形为主，并最终导致韧性开裂，裂纹连续扩展，少量的珠光体对整个变形断裂过程几乎没有影响；断口呈现韧窝状.对于车轮钢，当试样厚度很薄不满足平面应变条件时，尽管先共析铁素体很少，拉伸时，仍以先共析铁素体的变形为先导过程，并在先共析铁素体与珠光体的界面处优先开裂，成为不连续微裂纹，断口呈现韧窝和准解理两种混合特征；当试样厚度满足平面应变条件时，则以珠光体中渗碳体片层的脆性开裂为主，断口呈现准解理特征

通过建立连铸板坯凝固过程的传热模型和采用实测温度数据进行检验,获得了铸坯温度及坯壳厚度的数据.在此基础上建立了凝固过程的应变分析模型,得到了实际工况条件下坯壳所受的拉应变.结果表明,在正常工况下,连铸坯凝固前沿所受的应变很小,铸坯不会产生内部裂纹;当导辊开口度的偏差大于2 mm时,其引起的应变大于鼓肚应变,且凝固前沿所受的应变大于临界应变,内部裂纹发生的可能性很大.支撑辊对中精度是产生内部裂纹的重要影响因素

因子分析(factor analysis)是一种数据简化的技术 。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数 据中的基本结构,并用少数几个假想变量来表示其基本的 数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要 信息。原始的变量是可观测的显在变量,而假想变量是不 可观测的潜在变量,称为因子。 例如,在企业形象或品牌形象的研究中,消费者可以 通过一个有24个指标构成的评价体系,评价百货商场的24 个方面的优劣

将单轴压缩条件下遭受到剪切带(峰值应力之后呈现线性应变软化行为)形式的单一剪切破坏普通混凝土试样的峰后应力-应变曲线斜率的解析解推广为非线性情形.在峰值应力之前,采用Scott模型描述非线性的本构关系.剪切带的非线性应变软化本构关系由导出的最短普通混凝土试样峰后斜率反算.利用得到的峰后本构关系,对其他较长的普通混凝土试样的应力-应变曲线进行了预测.预测的峰后应力-应变曲线依赖于试样的高度,且与实验结果吻合.估算的剪切带内部平均塑性剪切应变远大于在单轴压缩条件下测得的轴向应变的极限值.若测得的峰后应力-应变曲线被视为本构关系,则普通混凝土柱的峰后延性将被极大地低估