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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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利用青海省安全监督管理局数据库近六年以来矿山事故数据,采用信息扩散理论,从矿山事故概率和矿山事故人员死亡概率两个方面对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析,建立了适合本地区特殊要求的矿山事故分析模型.分析模型、参数和预测结果均与实际情况吻合,说明应用信息扩散对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析,能够预测出该地区矿山企业年均发生事故的概率及矿山事故人员死亡概率

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无人机遥感技术是融合无人机、遥感传感器、差分定位、通信等技术以实现地理环境信息快速采集处理与应用分析的新兴技术。本文介绍了无人机遥感平台构成、技术现状及工作流程，并通过大量国内外文献调研系统梳理其在矿业领域应用场景与实际案例，结合当前技术供给短板分析发展态势。研究表明：（1）无人机遥感技术具备成本低廉、机动性强、数据采集灵活、时效性强、可重复、高分辨率等无可比拟的优势；（2）当前矿业领域主要应用于露天矿生产管理、尾矿库安全监测、灾害应急救援、矿区环境监测、边坡灾害防治；（3）规范监管、简化操控方式、提升续航时间、改善成果精度、拓展应用场景是技术应用发展趋势。无人机遥感技术在矿业领域具备广阔应用前景，势必成为智慧矿山建设中不可缺少的重要组成部分

本文介绍了在某水电站发电机组处于不同运行方式下在线辨识试验结果。试验结果表明,应用伪随机信号相关仪对电力系统进行在线辨识是安全可行的,并且看出单台发电机组的动态特性与电力系统的结构和潮流有关

微机原理实验硬件部分实验报告要求 1.总结如何检测硬件实验环境的好坏(包括检测工具、检测方、检测程序、检测信号、检测波形) 2.以一简单硬件实验为例,总结硬件实验的全过程(包括软硬件设计、实验安装调试、检测程序、主要检测点及相应波形、测试结果) 3.总结四个大实验(IO、DA、AD、8255)(包括实验原理、实验电路、主要控制软件)

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