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岩石多场耦合作用的研究已经开展了数十年,包括岩石在单一物理场、两场耦合或三场耦合作用效应的研究。然而深部矿产资源开采和地下空间开发中岩体的赋存环境非常复杂,岩体在高温、高渗透压、高应力及复杂水化学环境中将发生温度–水流–应力–化学(THMC)多场耦合作用。综合分析岩石多场耦合作用下的裂隙演化、变形力学机制、力学本构和耦合模型构建等方面的研究,在分析岩石强度理论的基础上得出岩石多场耦合本构模型以及岩石蠕变本构模型。不同行业对岩石多场耦合作用的研究重点存在一定的差异,岩石多场耦合作用不仅涉及到矿产资源开发、油气田开采、地热资源开发等资源能源领域,其在水利水电工程、高寒工程、地下工程、地下核废料处置及深埋能源储库等领域也是研究的重点。岩石在高应力、水流、高温和化学作用下,不仅会发生耦合作用,而且会对岩石本身的物理力学性能产生影响。分析研究多场耦合作用下岩石的力学性能对于预防事故发生和保障工程安全开展具有重要的现实意义。最后探讨分析了岩石多场耦合研究的重点、难点和今后研究的方向,为工程实践和相关问题的解决提供参考
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在输电场景中,吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题,从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究,设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet,其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet,VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享,并利用模型压缩的方式压缩模型体积,提升检测效率,从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题,利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究,综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明,随着网格数目的增加,准确率也随之增加,而召回率有先增加后降低的趋势,检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度,确定9×9为最优网格划分方案;随着输入图像尺寸的增加,检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降,综合检测准确率和效率,选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明,相对于其他的轻量级目标检测算法,该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率,满足实际应用的需要
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以有效解决钾盐矿尾盐和尾液导致的环境污染、资源浪费、安全隐患等问题为出发点,以改善钾盐矿充填料流动度和强度为目的,利用钢渣水化反应缓慢持久的特点,制备了以钢渣为胶结剂的钾盐矿充填料,初步证明钢渣细度和养护温度对充填料的性能有较大影响.所制备的充填料8 h内流动度保持在200 mm以上,28 d抗压强度可达2 MPa,满足充填料的性能要求.本文着重从微观角度分析了其固化机理,X射线衍射技术、扫描电子显微镜、热重分析、红外分析等分析结果表明:钢渣粉与钾盐矿尾液水化反应的产物主要为C-S-H凝胶、水铝钙石(或称费里德尔盐)、类水滑石等,在水化反应过程中水化产物之间相互穿插包裹使体系结构的致密度和强度不断增长.在微观结构呈层状的水铝钙石和类水滑石中出现类质同象代替现象,Ca2+、Mg2+、Fe2+,Fe3+、Al3+和Si4+都可相互取代而使得OH-和Cl-参与其中,这对体系中的杂质离子起到固定作用,对充填料的稳定性有利.该研究结果初步表明钢渣具有充当钾盐矿充填料胶结剂的潜力
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基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统有助于兼顾汽车的安全性与驾驶员的舒适性,分析了该系统在车道偏离决策模型、驾驶权动态分配及性能评估等方面的研究现状和发展趋势。在车道偏离决策模型方面,应根据驾驶员的状态制定不同的决策模型,既可以建立自适应调节的决策模型,又应允许驾驶员根据自己的喜好和外部驾驶环境手动调整决策模型中预设的参数;在驾驶权分配方面,应探索更加合理的驾驶权动态分配方式,设计智能的优化算法或控制模型;在性能评估指标方面,应加入与降低人机冲突及减少驾驶员控制量相关的评估指标,制定科学完善的主观评估体系。未来研究应该深度融合驾驶员因素,实时发出警报与主动干预,并能够对系统进行完善的测试与评估
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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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与行驶速度较高的其他无人驾驶工况相比, 自动泊车时参考路径的曲率较大, 因此车辆转向轮转角速度的限制等系统约束条件会严重影响自动泊车路径跟踪控制器的性能. 为了解决这一问题, 提出了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪控制器, 并在MATLAB/Simulink和PreScan联合仿真环境中将该控制器与基于线性时变模型预测控制的控制器进行了对比. 仿真结果表明非线性模型预测控制器可以实现多约束条件下的自动泊车, 泊车完成后车辆航向与车位中线的夹角为0.0189 rad, 车辆后桥中点与车位中线的距离为0.1045 m, 仅为车身宽度的5.56%. 相比线性时变模型预测控制器, 非线性模型预测控制器具有泊车精度更高、安全裕度更大、泊车耗时更少等优势. 在实时性方面, 该控制器也能够满足自动泊车的需求
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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
文档格式:PDF 文档大小:4.74MB 文档页数:14
为实现汽车轻量化,同时保证其具有较好的碰撞安全性,高强度-质量比金属板材在汽车制造领域得到了广泛的应用.然而,在传统冲压成形过程中,上述板材(如先进高强钢、铝合金和镁合金等)会出现无明显缩颈的韧性断裂行为.特别是发生在纯剪切加载路径附近的剪切型韧性断裂行为超出了传统缩颈型成形极限图的预测范围.此外,在近些年来快速发展的单点渐进成形中,缩颈失稳被抑制,取而代之的则是无明显缩颈的韧性断裂.以上问题对基于缩颈失稳的传统成形极限分析方法提出了新的挑战,同时也限制了高强度-质量比金属板材的应用及其新型成形工艺的研发.为此,世界各国学者开始普遍关注金属材料韧性断裂预测模型的开发及其应用研究.本文首先从孔洞的演化行为方面出发,对金属韧性断裂的微观机理研究进行了介绍.随后重点评述了韧性断裂预测模型的研究进展和应用现状.最后,对韧性断裂研究的发展趋势进行了展望.本文可以为金属韧性断裂模型的选择、应用及其开发提供有益参考
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楼板的存在对梁柱节点的局部受力影响显著, 在梁柱节点设计中, 若仅仅把楼板与钢梁的组合效应作为安全储备, 可能会产生结构由\强柱弱梁\转变成\强梁弱柱\的颠覆性结果, 因此忽略混凝土楼板对节点承载力及刚度的影响是造成破坏的重要原因.基于已完成的带楼板的T型梁柱节点低周往复荷载试验, 建立了非线性有限元分析模型.为了更加全面地了解钢梁-楼板组合节点的工作机制, 进一步补充完善试验研究的不足, 模型考虑了楼板与钢梁之间的栓钉连接以及材料非线性等因素, 模型的计算结果与试验结果具有高吻合度.在此基础上, 通过有限元参数分析, 详细分析了构件尺寸效应、轴压比、楼板厚度、楼板强度和柱宽厚比共五个参数对考虑楼板影响的外环板式梁柱节点抗震性能的影响.结果表明尺寸效应、轴压比对梁端抗弯承载力及刚度的影响小到可以忽略, 楼板厚度、楼板强度和柱宽厚比对梁端抗弯承载力有显著影响.结合理论分析进一步提出了考虑楼板影响的外环板式梁柱节点梁端抗弯承载力计算公式, 通过对比公式计算结果与试验、有限元分析结果可得, 该计算公式可较好的计算带楼板外环板式梁柱节点梁端抗弯承载力
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