考虑温度等多因素影响的拱桥吊杆张力识别

基于Euler-Bernoulli梁理论，综合考虑了抗弯刚度、长度、减振垫、附加质量、弹性支承、黏性护套和环境温度等因素的影响，建立了吊杆张力与振动频率的解析表达式。首先，提出了边界影响系数法，针对不同边界条件计算拱桥吊杆边界影响系数，给出了边界影响吊杆张力实用表达式；然后，以刘江黄河大桥为例进行验证，利用在综合考虑多因素影响的解析表达式计算吊杆张力时，长吊杆张力计算最大误差为1.10%，中、短吊杆张力计算最大误差不超过1.12%；最后，利用边界影响实用表达式计算吊杆张力时，最大相对误差不超过2.38%。结果表明:考虑温度影响时，采用复杂边界条件下的解析表达式计算精度提高了11.39%，采用实用表达式计算时精度提高了11.38%。边界影响系数法建立的实用表达式计算精度较高，且为显式形式，实用性强。     

城郊矿深部工作面切顶留巷工程试验研究

针对深部沿空留巷围岩变形剧烈、难支护的问题,基于切顶留巷技术原理,采用理论分析、数值模拟和工程试验相结合的方法,对深部切顶留巷可行性进行系统研究.通过聚能爆破切顶,可使基本顶关键块触矸点前移、触矸面积增大,提高采空区矸石支撑系统的刚度,从而缓解实体煤帮和巷旁支护体所受压力.根据深部切顶留巷围岩变形及应力分布特征,将沿空巷道划分为超前影响区、留巷变形区和留巷稳定区3个维控区域,基于区域特点,对各个区域进行详细的方案及关键参数设计.研究成果在城郊煤矿21304工作面进行现场试验,深部围岩变形得到有效控制,留巷各项指标良好,从而验证了深部切顶留巷的可行性及所设计方案的正确性.     

基于数据驱动的电力系统灾变演化及防控研究与展望

随着电力信息物理融合的深入,电力系统呈现出结构复杂化、外部致灾因子易发等发展趋势。在对电力系统灾变研究现状分析的基础上,针对电力系统灾变演化及防控问题,提出电力系统"孕灾-传灾-报灾-防灾"灾变过程理论。首先,基于大数据驱动分析致灾因子与电力系统孕灾机理及其耦合关系;其次,研究致灾因子的孕育、演化、临界态、涌现与传递机理;再次,基于对外部致灾因子的物联网实时监测技术研究致灾因子及灾变的评估和预警机制;然后,基于态势感知技术分析灾变的主动防控策略,从灾变防控手段库构建、灾变发展趋势感知预测、防控手段智能决策以及灵敏度评估等方面进行分析。最后,提出应用于电力系统灾变防控的大数据分析流程框架。     

环形闪光灯对数字近景摄影测量的影响测试

为验证环形闪光灯在数字近景摄影测量使用中的效能,直接采用闪光灯光强调节测试法,通过使用多个品牌型号的环形闪光灯分别在被测物不同距离处,调节不同光强输出,对获得的系列数字影像进行成像像素灰度值与测量准确度分析。结果表明:数字近景摄影成像像素灰度值和测量准确度均与摄影距离及闪光灯光强输出大小有密切关系,而且适度调节环形闪光灯光强大小能够使得成像质量与测量准确度达到最优,可以满足大尺寸工业测量的要求,从而为数字近景摄影测量过程中环形闪光灯及光强大小的选择提供数据依据与参考。     

中原地区古代陶器数据预处理研究

利用数据挖掘技术对中原地区古代陶器数据进行分析研究,会对探究古陶器的发展演变规律及中原地区各类型文化之间的传承源流、关系起到积极的推动作用。数据预处理作为数据挖掘过程的主要步骤,可提高数据质量和其后挖掘过程的准确率及效率。阐述了针对中原地区古代陶器数据具有的类型复杂、数据量大、不正确、不完整和不一致的特点,采用数据清理、数据集成和数据变换技术对其进行数据预处理,从而提高了数据挖掘模式的质量。     

基于改进BP神经网络的洪峰预测模型

BP神经网络擅长对数据模型进行预测,通过模拟退火遗传算法的引入,对原始BP网络进行改进,对比分析两种算法的流程及效率,同时在洪峰预测模型上进行试验,观察两者的数据结果,并分析误差和效率,发现改进BP网络优于原始BP网络,在实际工程应用中值得推广。     

煤矿突发火灾事件中矿工避难行为研究

近年来,随着国家对煤矿安全生产的日益重视,我国煤矿工业安全状况得到逐步改善。但是重特大事故依然时有发生,因而单纯依靠预测和预警来防止和杜绝煤矿事故的发生是远远不够的。把握紧急情况下矿工避难行为的特征规律,有利于对矿工的避难进行教育、引导,并进行避难设施及环境的安全设计,尽可能减小突发性灾害下人员和财产损失。对煤矿事故后矿工的逃生行为进行了研究,以便事先建立灾难后的避难硐室和逃生路线,提高受难矿工的逃生率。     

基于神经网络的枣树红蜘蛛识别研究

针对目前枣树病虫害防治过程中害虫的自动识别问题,文中以枣树害虫红蜘蛛为研究对象,介绍一种基于BP神经网络技术和图像处理进行枣树虫害识别的方法,即利用图像处理技术,结合枣虫害颜色特征、几何特征实现枣树虫害图像的特征提取。并利用Matlab完成对神经网络的训练和测试,构建图像自动分类器,实现枣树虫害图像的自动识别。同时通过对实际采集到的图像进行验证,识别率结果达到了95.3%,证明了文中所提方法的有效性和鲁棒性。     

基于多能互补的抽水蓄能电站站址选择的研究

本文介绍了目前我国抽水蓄能电站的发展情况,分别论述了常规抽水蓄能电站与新型抽水蓄能电站站址选择的依据及流程,认为基于多能互补的抽水蓄能电站不仅需要考虑水源、水头、距高比、与负荷之间的距离、地质条件等因素,还要结合多能互补系统的特点,建设在风光资源、负荷集中以及特高压落端集中区域,站址的选择流程则是在地理因素可行的范围内,筛选出满足建设条件的电站,然后进行经济比较确定最终方案.最后提出了抽水蓄能电站站址选择的技术瓶颈与未来研究方向,认为未来需要在时代发展要求以及相关政策支撑下,开展新一轮抽水蓄能的规划设计.     

物联网技术在煤矿井下机电设备状态监测中的应用

针对当前煤矿井下机电设备检测中存在的问题,分析物联网技术在煤矿井下设备监测中的应用要点,并以山西某煤矿为例深入分析物联网技术在井下设备监测中的具体应用过程,最后总结归纳物联网技术的应用优势和应用效果。