顶板诱导崩落及应用的数值分析

诱导崩落处理空区顶板,其关键技术是运用采矿过程产生的应力释放,合理确定顶板诱导崩落的时空位置。运用突变失稳原理分析了基于矿山连续开采空区顶板处理的诱导崩落各种扰动因素,如采场顶板围岩的力学性质、采空区的面积、拉应力作用区范围和大小等对采场顶板失稳时的影响,研究确定了顶板诱导崩落技术的关键,即确定合理的空区面积。针对铜坑矿非重叠区域下矿块的地质和采矿活动,建立了三维数值有限元计算模型,研究了顶板失稳的影响因素对顶板诱导崩落的时空影响,合理设计回采步序与空区顶板处理时间。     

挤压态镁合金热压缩微观组织预测模型

在变形温度为250～450℃、应变速率为0.005～5 s-1的条件下,采用热模拟压缩实验得到流动应力-应变曲线,研究了挤压态镁合金热变形和动态再结晶行为.结果表明:AZ31镁合金发生动态再结晶的临界应变随着变形温度的升高或应变速率的减小而降低;镁合金变形初期发生动态再结晶所需要的激活能为191.2 kJ·mol-1....     

黄河龙羊峡水库长期低水位运行的原因分析

龙羊峡水库是黄河干流上的骨干控制性工程之一,在黄河水资源优化配置中具有非常重要的地位,但龙羊峡水库建成运行后,水库一直没有蓄满,且长时期在死水位附近运行,这一问题已引起各界人士的关注。根据实测资料,并结合模型计算成果,认为龙羊峡水库的调节特性和入库水量年际分配是造成水库长期低水位运行的关键因素;多年平均入库水量、水库调度因素仅是水库蓄水位偏低的原因之一。     

无缝钢管斜轧穿孔管形多目标预测北大核心CSCD

针对无缝钢管斜轧穿孔生产中工艺参数对毛管尺寸精度的影响问题,考虑生产工艺以及生产需求优化等因素,建立了基于最小二乘支持向量回归的多目标预测模型。通过灰色关联分析法对影响因素进行分析筛选,以前伸量、轧辊间距、导板间距、顶头直径、坯料直径5个工艺参数作为预测模型的输入,以毛管壁厚和外径2个管形参数作为预测模型的输出;考虑到数据样本小且输入和输出参数之间的交叉相关性问题,构建了多输入多输出最小二乘支持向量回归模型对毛管管形进行预测。将实际采集的数据作为训练样本,通过仿真实验证明了模型的有效性,研究结果可为无缝钢管斜轧穿孔生产过程中所需的工艺参数调整与优化提供参考。     

不完整张量上基于流形学习和张量分解的特征提取

针对不完整张量数据的特征提取问题，传统的“两步走”方法，即先张量补全再特征提取，难以避免无关特征增大填补误差，进而影响特征提取的效果；而近年提出的TDVM方法尽管可以同时进行张量补全和特征提取，但由于没有考虑数据的局部结构特点，特征提取效果仍不理想.因此，本文提出一个基于流形学习和张量分解的不完整张量特征提取方法：MLTD.首先，利用“部分距离法”和非负对称矩阵分解得到完整的样本相似矩阵，进而得到样本近邻图；然后，根据近邻图建立基于流形学习和张量分解的特征提取模型，主要思想是将方差最大化和局部保持投影策略融入张量分解中.该方法可以直接从不完整张量中提取有效特征，同时保留数据的局部结构特点.本文在4个图像数据集上与5种较新的方法进行对比.实验结果表明，新提出的方法在张量补全和利用所提取的特征进行分类时性能上都有显著的优越性.     

挑水河磷矿胶结充填体强度需求研究

充填体强度是保证采空区稳定的关键因素，有必要对充填体强度进行计算。利用Terzaghi模型法和卢平计算模型2种理论计算方法对挑水河磷矿的充填体强度进行理论计算，为确保矿山开采安全，安全系数取2.0,其结果为0.76～1.84 MPa。为确保其准确性，利用Flac^3D软件进行强度模拟验证，其结果为1.5 MPa,在理论计算范围内。2种计算方法相互印证，说明该强度需求计算合理。     

基于深度神经网络的斜轧穿孔机调整参数预测

针对无缝钢管二辊斜轧穿孔生产工艺中轧机调整参数对钢管质量影响较大，且传统机理公式计算的设定值精度不高的问题，提出了基于深度神经网络的斜轧穿孔机调整参数预测模型。首先，综合分析了传统的调整参数的数学模型，并在此基础上确定了调整参数的主要影响因素。依据现场收集的数据集，训练了二辊斜轧穿孔时轧机参数的深度神经网络预测模型。在训练深度神经网络时，运用小批量梯度下降法和Adam算法相结合的方法进行了梯度估计修正，优化了训练速度。仿真结果表明：经深度神经网络模型预测的轧机调整参数与实测数据比较，预测模型的R-squared值控制在0.98左右，调整参数的相对误差均可控制在5%以内。相比于传统数学模型，该预测模型具有更高的预测精度，能够实现轧机调整参数高精度预测并用于指导生产。     

20碳钢/316L不锈钢复合材料热压缩试验与有限元模拟北大核心CSCD

对20碳钢/316L不锈钢复合材料在Gleeble-3500热模拟试验机上进行了热压缩试验,并结合DEFORM-3D有限元软件分析了应变变化趋势和微观结构演变规律,建立了其Arrhenius本构模型。试验过程中碳钢体积占2/3,不锈钢体积占1/3,应变速率为0.1~10 s^(-1),变形温度为1000~1100℃。通过比较模拟和试验结果,发现碳钢与不锈钢双金属材料的应力-应变曲线与试验结果存在一定的比例关系而且复合材料中间区域的变形量大于两端。通过模拟可得出整体过程中不锈钢的平均晶粒比碳钢大。由于试验结果跟模拟结果存在一定的差别,在物块外表面不能明确看出物体内部是否存在变化,因此本模拟是有必要的。     

基于改进DCNN法的微震信号自动识别模型及应用

为精准识别矿山微震信号，采用改进深度卷积神经网络（DCNN）法，通过傅里叶变换得到的频谱图叠加原始图像的空间域图作为微震信号的识别对象，提出了一种基于改进DCNN法的微震信号自动识别与分类模型，建立了某铅锌矿的IMS微震监测信号数据库的训练集、验证集和测试集，并通过实际工程数据验证了方法的可靠性。结果表明：利用频谱图和空间域图在BGR通道上堆叠的特征值作为DCNN输入的方法，构建的微震信号自动识别模型精度更高且泛化能力更强，该模型能够高效地提取微震信号特征；采用F1值、ROC曲线和AUC值3种性能度量进行评价，验证了改进方法的可行性、有效性和可靠性。     

基于差分傅里叶算法和滤波技术的过电压保护装置检测法

为解决火电厂发电机过电压侵害威胁发电机定子及变压器安全的问题，提出一种基于差分傅里叶算法和滤波技术的发电机转子过电压保护装置检测方法。首先，在现场采集发电机过电压保护测试仪的电压结构参数。其次，应用脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)技术和大功率绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)器件及其驱动技术，解决了传统过电压保护测试仪输出电压和直流输出不够稳定的问题。在此基础上，引入差分傅里叶算法和滤波技术，实现信号的完全输出以及控制的分析、处理、保护等功能，解决了传统过电压保护测试仪信号输出不全以及无法滤波的问题。最后，选取不同电厂机组励磁系统进行过电压保护试验。试验结果表明，所提方法能有效地完成转子过电压保护校验工作，其电压输出值远小于转子绕组出厂工频试验电压幅值的70%，机组励磁系统转子过电压保护逻辑动作正确，动作电压值符合要求，验证了所设计测试方法的有效性和准确性。