对混凝土同条件养护试件强度检验结构实体的理解与探讨

本文通过实际工作,结合规范规定对用混凝土同条件养护试件强度检验结构实体进行了理解性总结,对执行过程中容易出现的偏差进行了探讨性阐述。     

气相聚能压裂煤层的三维效应研究北大核心

液体二氧化碳相变气爆是一种点式气相聚能压裂技术,其对煤体致裂的三维效应是探究增透效果的重要判据。基于自主设计搭建的物理实验平台,实验研究得出了气爆压降的时空演化规律,气爆气体压力峰值与爆破口距离的空间关系呈二次抛物线形式,拟合关系式为y=0.04x2-5.86x+227.6;气爆气体压力上升时间与爆破口距离的时间关系呈幂函数形式,拟合关系式为y=8.78x0.143 7。数值模拟分析得出气相聚能压裂煤体的塑性区呈现以爆破孔轴向为长轴的近似椭圆体发育的分布规律;当气爆峰值压力为160 MPa和200 MPa时,2种工况对应的最大有效致裂半径分别为0.50 m和0.60 m,最大致裂半径增加约20%;致裂体积分别为0.50 m3和0.95 m3,致裂体积增加近1倍。     

沉井在流塑状淤泥中的应用及关键施工技术

浙北地区某污水处理厂粗格栅及提升泵站位于流塑状淤泥质黏土层,原设计未考虑施工方案,造成无法实施。后来,针对该类地质条件采用了沉井,并进行了优化设计,结合施工经验,阐述了关键施工技术控制措施,为同类工程提供参考。     

基于仿射变换和B样条的参数曲面变形方法

发展了一种新的参数曲面变形方法:采用一种特殊的二元B样条展开式作为变换的伸缩函数,构造了具有明确几何意义的变换矩阵,对于待变形的曲面部分,逐点施行仿射变换,B样条展开式的系数可作为变形的控制参数,每个参数具有局部可控性,可分别定量地控制变形的发生区域、变形区域边界处的连续性与光滑性、变形方向和变形幅度等。实验表明,该方法数学模型简单,计算量小,通过交互改变控制参数,可获得预期的丰富的形状修改和变形效果。适用于几何造型、计算机动画、CAD等领域。     

动态调节因子的邻域搜索人工蜂群算法

自人工蜂群算法(ABC)提出以来,因其算法简单、控制参数少、全局收敛能力强、便于实现等优点得到了广泛的关注。然而,ABC算法仍然存在收敛精度低、收敛速度慢等不足之处。针对此问题,受到生物个体邻域规则的启发,提出一种基于生物邻域最优个体的人工蜂群算法(NABC),通过食物源向邻域最优食物源周围搜索,提高了种群的搜索速度;同时,为了动态调节算法的搜索过程,使算法早期侧重于全局搜索,后期侧重于深度搜索,提出了基于三角函数调节因子的邻域搜索人工蜂群算法(DNABC)。对12个测试函数的实验结果表明,NABC算法在函数优化时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度,而且基于三角函数的调节因子能够对NABC算法的搜索过程进行调节,促进了NABC算法的改善。     

不同开采时期井田瓦斯赋存特征研究

根据对下霍井田3#煤层瓦斯含量分布规律和瓦斯赋存的分析研究,绘制了井田内瓦斯含量等值线图,并对矿井不同开采时期的瓦斯涌出量进行了预测,确定了矿井不同开采时期的瓦斯涌出等级,指出矿井开采二、三、四采区时需要进行瓦斯抽放,对矿井安全工作具有指导意义。     

Bezier分形曲线的细分叠加生成方法

给出了一种由Bezier曲线生成分形曲线的细分叠加方法。将参数二周期化后的Bezier曲线进行递归细分,得到细分曲线序列,再依次将此细分曲线序列无限叠加,构造出处处连续而处处不可微的分形曲线,具有某种自相似性。此Bezier分形曲线可表示为原Bezier曲线控制顶点的线性组合,其调配函数由参数二周期化后的Bernstein基函数无限细分叠加生成,处处连续而处处不可微,且有某种自相似性。数值实验表明此细分叠加方法所生成的曲线具有分形特征。     

Cr12MoV模具钢搅拌摩擦加工超细晶表面层性能研究

采用不同旋转速度进行搅拌摩擦加工Cr12MoV模具钢超细晶表面层的制备,并测试分析超细晶表面层的组织与性能。结果表明,采用搅拌摩擦加工方法可在Cr12MoV模具钢表面制备出晶粒尺寸为4~8μm的超细晶表面层。与常规氮化处理Cr12MoV模具钢相比,采用搅拌摩擦加工处理的Cr12MoV模具钢磨损体积减小68%、冲击吸收功增大72%。随旋转速度从200 r/min增大至1 000 r/min,超细晶模具钢的晶粒先细化后粗化,耐磨损性能和抗冲击性能均先提高后下降。搅拌摩擦加工时的旋转速度优选为600 r/min。     

人工蜂群算法的改进

为改善人工蜂群算法(ABC)的深度搜索能力,提出一种改进的人工蜂群算法(SABC)。借鉴混合蛙跳算法(SFLA)的进化机制,将蜂群划分为多个模因组,使每个新个体与自身所在模因组的最坏个体进行优劣比较,能够更加容易保存群体中的"新生"个体,改善群体的整体质量,增加算法的深度搜索能力。通过7个测试函数进行实验,统计结果表明了SABC算法在求解函数优化问题时具有较好的算法性能。     

人工蜂群改进算法及其在参数估计中的应用

为提高新安江模型中参数估计的优化精度和算法性能,提出一种改进的人工蜂群(ABC)算法。设计基于最优个体的寻优和保优策略,采用寻优策略提高观察蜂的深度搜索能力,通过保优策略确保侦察蜂不会丢弃当前最优解,从而使算法能够在较短时间内得到收敛。将改进算法应用于新安江模型的参数估计中,并与ABC算法和SCPSO算法的参数估计结果进行对比。实验结果表明,改进算法得到的参数优化精度比ABC算法提高约4%,比SCPSO算法提高约1%,并且具有较快的收敛速度。