基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

悬浮抱杆组塔无线监测系统的设计与应用

抱杆系统是悬浮式内拉线抱杆分解组塔施工安全的决定性影响因素，但由于其受力复杂且难以实时感知，造成铁塔组立施工难度过大甚至产生事故。为此，结合当前发展的无线物联技术，提出了一种基于无线传感器网络的悬浮抱杆组塔无线监测系统。通过对悬浮式内拉线抱杆分解组塔工艺的分析，获取了抱杆系统的安全薄弱点，从而明确了系统功能原理与模块组成。针对抱杆及其拉线系统的受力、倾角、风速、高度、距离等数据特点，选择相应传感器进行实时数据监测与采集；并针对监测点分布广、层级多的特点，采用LoRa树型组网模式，形成以上位机为网络总节点的一主多从无线传输方式。系统采用阵列巡检应答通信模式，各信道通过时分进行有序利用，数据延迟控制在ms级以内，并通过临限预警功能将各危险点数值控制在安全范围之内，保证施工全过程的安全稳定。     

立柱加固型框架大楼的爆破拆除

采用定向控制爆破技术拆除立柱加固型7层框架大楼。为了彻底炸毁加固立柱,确保大楼顺利定向倾倒,通过多次爆破试验确定了炸药单耗、布孔参数和装药结构。为了控制大楼塌落时的触地震动,采取了秒差分区爆破、空中解体、铺垫缓冲层和开挖减震沟等技术措施。爆破过程中进行了震动监测。此外还介绍了起爆顺序、安全防护措施及爆破结果。     

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.     

变压器内部故障在线检测方法仿真及误差分析

为研究变压器内部故障在线检测方法的有效性及抗干扰性,搭建实际变压器的非线性三维有限元模型.对变压器常见几种类型的内部故障进行详细的结构仿真,通过"场-路耦合法"构建各类型故障的ΔV-I1轨迹.同时,通过对正常绕组的测量信号设置一定的误差,构建了考虑测量误差时的误差轨迹.在此基础上,将正常时的标准轨迹、误差轨迹和各种类型的故障轨迹进行对比分析,通过对ΔV-I1轨迹特征差异的定性分析与定量计算,验证该方法在实际应用中的有效性,总结判断各类型故障的规则,同时针对测量误差所造成的干扰提出了建议.     

塔里木河干流标准水量监测断面试点建设分析

基于塔里木河部分水量监测断面未采取防护措施出现变化较大,不能确定水位流量关系曲线的情况,选取喀尔曲尕水库进水闸、新沙吉里克闸、墩阔坦干渠三个典型测水断面,对塔里木河干流标准水量监测断面试点建设进行分析。通过实践和分析提出对塔里木河干流标准水量监测断面应采用无纺布+土工格室防护形式,可有效增强边坡的承载能力和分散荷载作用,使其达到标准水量监测断面测水的基本要求;流速过大时可根据实际采用干砌块石防护或混凝土板防护形式。     

煤矿井下通风监测与预警系统的研究

针对现有通风监测系统因存在的风量监测波动量大、可靠性差而无法对井下突发的瓦斯、粉尘突出事故进行及时报警和控制的现状,提出了一种新的煤矿井下通风监测与预警系统。该系统能够准确地对井下巷道内的空气质量进行监测,自动调整通风系统的运行情况,确保巷道内的空气质量安全,同时能够及时进行报警,指引人员疏散到安全区域,可有效确保煤矿井下综采作业的安全性。     

基于现场监测与数值模拟的浅层采空区稳定性分析

隐患采空区是目前影响露天开采矿山安全生产的主要危害源之一。随着台阶开采的不断剥离,露天开采境界内各台阶与地下空区群的隔离层厚度越来越薄,随时有可能发生采空区顶板坍塌事故。考虑到露天矿采空区地质赋存条件和围岩稳固性等特征,以弓长岭露天铁矿浅层采空区为工程背景,运用现场监测和数值模拟相结合的手段综合分析了浅层采空区的稳定性。将液体静力水准地表沉降监测系统的监测数据与FLAC数值模拟结果对比,调整蠕变参数使得数值模拟的蠕变速率与现场监测结果一致,而后据此进行未来结果的预测。最终根据地表沉降数据确定的蠕变参数取值为A=1.0×10^-12、m=1.75、n=0.35。研究表明:静力水准测点地表最大沉降位移为-9.8 mm,蠕变计算结果顶板最大垂直位移约20.4 mm,应力最大值约25 MPa,综合分析显示该采空区较稳定。上述研究提供了一种基于采空区现场监测数据的数值模拟蠕变分析方法,可为类似矿山采空区稳定性分析提供借鉴。