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在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计
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近年来,无人机入侵的事件经常发生,无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜,在人群密集的地方容易引发安全事故,所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案,但大多成本高昂,实施困难。在5G背景下,针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法,基于深度学习的算法进行无人机目标检测,进而识别无人机,并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机,YOLOv3算法是YOLO(You only look once,一次到位)系列的第三代版本,属于one-stage目标检测算法这一类,在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID(Proportion integration differentiation,比例积分微分)算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机,再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标,从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集,并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注,数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练,训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率,在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度,可实现实时追踪
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金属锰湿法电冶过程是一个典型的远离平衡态的非线性体系,直流作用下会出现电化学振荡、金属分形等非线性行为而引发体系额外的能耗。本文提出一种超混沌电流电解的新模式,通过引入超混沌电路代替原有直流电源来实现。超混沌电流作用下,采用恒电流极化曲线、阳极极化曲线、塔菲尔测试等分析方法和X射线衍射分析、扫描电子显微镜的表征方法,研究铅合金阳极电化学振荡行为与阳极沉积的锰氧化物之间的关联。研究结果表明,在电流密度为350 A·m?2恒电流极化30 min后,超混沌电流极化作用下电位振荡的平均振荡周期较直流极化提高5.6 s,平均振幅降低 38 mV;超混沌电流作用下阳极生成的MnO2,其表面较为致密平整,在一定程度上可以提高铅合金阳极析氧反应活性和耐腐蚀性。综合分析可知,将超混沌电流运用于金属锰电解过程,可以实现对阳极电化学振荡的有效调控,为进一步降低电解过程能耗和污染排放提供新思路
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随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路
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已学过的知识:我们前面已经学习了使用表格来进行网页中元素的布局,通过表格 实现网页中元素的布局。 问题:使用表格布局时,大家都发现一个这 样的问题:有些元素规格大小一致的用表 格很方便,但是对于一些不规则的、位置随意的网页元素表格的布局也是不理想。 用表格进行布局并不是很方便。 Dreamweaver MX提供了另外的一个工具: 图层,它可以实现网页元素的布局
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相变诱导塑性钢(TRansformation induced plasticity, TRIP)作为常用的先进高强钢在汽车等交通工具的轻量化方面有广泛的应用前景。而对于其复杂零件的成形过程,韧性断裂是不可忽视的问题之一。本文针对现有实验装置不易诱发薄板承受面内压剪时断裂失效,从而无法研究板料负应力三轴度区间断裂行为的问题,以高强钢TRIP800薄板为研究对象,设计了可在单向试验机完成压剪实验的试样和夹具。通过调整夹具旋转角度和试样装夹位置可以实现同一种试样在广泛的负应力三轴度范围内进行压剪断裂分析。基于ABAQUS/Explicit平台建立了三个典型加载方向20°、30°和45°对应的压剪过程有限元模型,分析表明:三种情况的试样局部变形区域的应力三轴度都小于0且断裂点的应力三轴度低至?0.485,验证了设计的装置可实现负应力三轴度区间的断裂失效分析,同时基于MMC断裂准则分析了不同应力状态的初始损伤情况及损伤扩展路径
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基于炼钢生产过程中残余元素砷较难脱除的特点,并结合以往实验室热态脱砷研究结果。通过钢包精炼炉(Ladle furnace refining furnace, LF炉)钢液脱砷工业试验,研究了LF精炼炼钢过程中有关砷的脱除方法。采用Al–Mg–Ca合金作为脱砷剂,研究发现,LF炉可以实现钢液精炼脱砷,但钢液精炼过程中硫和钙的含量是实现工业条件下脱砷的限制环节。因此,必须控制钢液中硫和钙的含量以保证钢液脱砷效果。LF炉精炼脱砷之前必须将钢液中的硫含量降至低于0.01%,加入Al–Mg–Ca合金后钢液中钙含量需高于0.0055%
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由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂,副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性,导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低,是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题,提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先,利用烟气分析得到连续监测的实时数据,以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后,根据熔池反应所处的不同阶段,利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上,按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数,从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例,证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力,对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性,可以实现全过程的熔池碳含量动态预测,终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是,在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下,采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤,从而降低生产成本,提高产品质量和生产效率,具有广泛的工业应用前景
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中国的页岩气田属于非常规气藏,采用体积压裂工程技术才可以实现有效开采。不过,页岩储层与一般储层的性质不同,纳米级孔隙大量分布,其孔隙和渗透率十分微小,同时还分布有微裂缝,气体在其中的流动具有解吸、扩散、滑脱和渗流等多种微观机理,并且呈现出基质?微裂缝?人工裂缝的跨尺度多流态流动。常规的油气开发理论与技术并不适用于页岩气藏,因此需要有针对性的研究,并建立页岩气开发的理论与技术,才能实现我国页岩气藏的高效地开发。从页岩气流动的基本规律出发,总结了页岩气流动的多流态?多尺度?多场耦合输运机理和渗流规律,归纳了考虑解吸?扩散?滑移?渗流的多尺度非线性渗流统一方程,给出了多尺度全流态图版。通过页岩气多级压裂水平井多区耦合非线性渗流理论、多场耦合非线性渗流理论,形成页岩气藏流场区域储量动用与开发动态变化规律,针对我国页岩气特点构建了页岩气产量递减模型。基于上述理论提出了开发设计方法,提出了我国储层分级评价及优选目标评价方法,并且建立了适合我国储层的分级评价及优选目标方法与指标,对中国页岩气压裂开发工艺适应性技术进展进行了归纳总结。在此基础上,对未来页岩气高效开发理论的发展方向进行了展望,以期对我国页岩气理论和技术研究提供指导
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为了降低硬件开销,越来越多的加法器电路采用传输管逻辑来减少晶体管数量,同时导致阈值损失、性能降低等问题。本文通过对摆幅恢复逻辑与全加器电路的研究,提出一种基于摆幅恢复传输管逻辑(Swing restored pass transistor logic, SRPL)的全加器设计方案。该方案首先分析电路的阈值损失机理,结合晶体管传输高、低电平的特性,提出一种摆幅恢复传输管逻辑的设计方法;然后,采用对称结构设计无延时偏差输出的异或/同或电路,利用MOS管补偿阈值损失的方式,实现异或/同或电路的全摆幅输出;最后,将异或/同或电路融合于全加器结构,结合4T XOR求和电路与改进的传输门进位电路实现摆幅恢复的高性能全加器。在TSMC 65 nm工艺下,本文采用HSPICE仿真验证所设计的逻辑功能,与文献相比延时降低10.8%,功耗延时积(Power-delay product, PDP)减少13.5%以上
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