基准平面垂直断面法在爆破漏斗试验中的应用

系统阐述了基准平面垂直断面法在爆破漏斗试验中测量爆破漏斗体积的基本原理,并将隧道激光断面仪应用于金厂河矿1 750 m水平15^#采场底部切割巷道爆破漏斗试验爆破漏斗体积测量中。通过与传统体重法等计算法所得漏斗体积分析比较,结果表明基于隧道激光断面仪与3D Mine软件分析的基准平面垂直断面法实用性强、操作方便、结果直观可靠,达到试验预期目的。     

基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.     

基于产品语义分析的汽车仪表盘设计方法研究

针对汽车仪表盘设计过程中无法有效满足用户需求的问题,提出了基于产品语义分析的仪表盘设计方法。采用词语逆频率加权算法(TF-IWF)提取用户对产品需求评价中的关键词,利用Word2vec词向量模型计算使其向量化;利用K-Means将用户关键词进行聚类,选取高权重的关键词作为产品特征来设计汽车仪表盘。该方法能够有效指导汽车仪表盘造型和界面的特征设计,帮助设计人员更好地把握产品开发方向,满足用户期望,为汽车仪表盘设计研究提供了一种新的思路与方法。     

长走向平行钒铁矿体协同开采方案研究

七角井矿区的钒、铁双层矿体走向长度超4 km且呈近似平行产出，下盘铁矿开采时损失贫化率高且上盘钒矿资源保护难度大。根据钒铁矿体走向长、近平行产出、厚度负相关、空区隐患大的开采技术条件 特征，采用平面分区、开采时序规划、采矿方法优化、区域稳定性控制等技术来实现钒铁矿协同开采。根据铁矿“中间厚、两端薄”、钒矿“中间薄、两端厚”的形态特征，将长走向的钒铁矿体分为东区、中区及西 区。工程空间上，双层矿体共用一套开拓、采准、运输等开采系统；开采时序上，在提高铁矿生产能力的同时保证了钒矿开采的时间灵活性；采矿方法上，东区及西区铁矿采用阶段矿房嗣后膏体微胶结充填法，中区 铁矿采用阶段矿房法转崩落法；此外，通过中区崩落顶板及上盘围岩，东、西区膏体充填方式保证了矿区开采时及开采后的区域稳定性。研究表明：所提出的协同开采方案使矿山铁矿设计开采储量增加了1 064.7万t ，膏体充填每年消耗干抛层、尾矿等矿山固废86万t以上，矿山安全及经济效益明显。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

湾头水电站露顶式平面钢闸门设计探讨

水电站金属结构(尤其是露顶式平面钢闸门)的设计对整个电站系统的安全经济运行具有十分重要的意义。以广东湾头水电站为例,主要就其露顶式平面钢闸门设计进行了探讨。以期对水电站金属结构设计有所启发和帮助。     

基于PCA-GWO-SVM的矿山边坡变形预测

针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。