示踪试验分析方法在地下工程水害治理中的应用研究

 为查明地下水补给与运移规律,指导地下工程涌水注浆治理设计与施工,将用于大区域水文特征研究的水文示踪试验方法引入到地下工程涌水治理中。研究紫外光谱扫描精确测定超低浓度有色示踪剂的试验方法与数据分析技术,提出地下工程涌水区域的水力连通时间、补给相关系数、裂隙空间体积、地下水流速及压力等水文信息的获取方法;基于水文示踪试验数据分析结果,建立注浆治理中注浆材料选择依据与注浆参数确定方法。以某铁矿涌水工程治理为例,详细阐述水文示踪试验在涌水工程治理中的应用方法、数据处理过程及应用效果,希望对类似工程具有一定的借鉴意义。     

保护气体成分对双丝旁路耦合电弧GMAW旁路熔滴过渡形式的影响

双丝旁路耦合电弧GMAW的旁路焊枪选择了正极性接法即焊丝接电源负极,旁路熔滴仅依靠重力向熔池过渡,旁路熔滴尺寸较大且过渡过程并不稳定.针对这一问题,采用已建立的双丝旁路耦合电弧焊接过程信号控制与高速摄像采集系统,采集了纯氩气保护时旁路熔滴过渡形式,并分析了旁路熔滴尺寸较大且过渡过程不稳定的原因.在此基础上,采用80% Ar+20% CO₂为保护气体进行了焊接试验.结果表明,焊接过程中,保护气体中的O元素在旁路熔滴表面形成了氧化膜,旁路电弧在旁路熔滴表面的氧化膜上稳定燃烧,从而使电磁收缩力重新作用在旁路熔滴上并促进旁路熔滴向熔池过渡,因此焊接过程中旁路熔滴尺寸明显减小,熔滴过渡过程更加稳定.     

改进的BOMP算法在人脸识别中的应用

采用组稀疏表示分类方法时,同类样本同时参与对测试样本的表示,忽略了类内样本间的相关性。提出了一种改进方法,该方法在块正交匹配追踪算法基础上,将样本间的相干系数作为参数,设置适当的阈值,对每次选取的样本进行判别,剔除与测试样本相关性较差的样本,优化算法的重建性能。在Yale B和ORL的数据库上的实验表明,与原有方法相比,改进后的方法得到的识别率较高,实验结果证明了该方法的有效性。     

静压桩施工利弊刍议

结合工程实例,介绍了静压桩施工的受力情况、施工要点和挤土变形的机理,分析了其施工对工程自身和周邻环境产生的利益、弊端,提出了施工建议和预防措施。     

Nb和热处理对Ti-V-Cr贮氢合金滞后性能的影响

研究了Nb合金化及1 473 K×8 h热处理对Ti_(1-y)V_(0.9-x)Cr_(1.3)Nb_xZr_y(0≤x≤0.6,0≤y≤0.2)贮氢合金滞后性能的影响。研究结果表明:Nb合金化使Ti-V-Cr系合金的滞后系数减小,热处理使滞后系数增大。随着Nb含量x的增加,合金的滞后系数H_f呈减小趋势,并在x=0.3时取得最小值H_f=1.20;合金经1 473 K×8 h热处理,滞后系数H_f从1.20增大到1.75。Nb的合金化使合金吸氢前后弹性应变、体积膨胀率减小,滞后系数减小;热处理使合金在吸放氢过程中弹性应变、体积膨胀率增大,滞后系数增大。     

钛-铝复合板加工性能研究

对钛-铝复合板在380～470℃、应变速率10-3～10-1/s下进行高温拉伸试验,制定了复合板的热轧工艺,确定了复合板的应力应变本构方程。结果表明,钛-铝复合板在单向拉伸时,出现翘曲现象;并发现随变形速率的增大,其伸长率增大。     

TRT安装技术要点

TRT是我国当前钢铁工业重大节能、降噪环保措施之一,同时TRT发电机组安装也是一个多专业、多系统的综合施工,本文通过对多组TRT设备安装的简要总结,对TRT及相关设备安装的一些重点进行了介绍。     

高效液相色谱法测定茶饮料中苯甲酸结果不确定度评定

本文采用分层建模方法建立了高效液相色谱法测定茶饮料中苯甲酸结果不确定度评定的数学模型,对测量过程中的不确定度来源进行逐层分析和合成,运用最小二乘法对外标曲线拟合的不确定度进行了评定,采用极差法评定测量次数较少时引起的测量不确定度。本方法对采用外标法定量的高效液相色谱、气相色谱等测定结果的不确定度评定具有参考作用。     

金属合金等温相变的体激活能及相变机制I.钢的中温(贝氏体)等温相变

钢的中温(贝氏体)等温处理获得的上、下贝氏体和粒状组织,都具有各自独立的C曲线;在转变初期均能获得单一的组织,而在转变的中、后期通常可获得相邻两组织的复合体.必须用单一组织和Arrhenius关系求相变产物的体激活能.将体激活能、组织形貌和体自由能曲线相结合可诠释下述论点:下或上贝氏体是碳原子扩散控制下在奥氏体中的贫碳或极贫碳区,进行"军队型"(队列式)原子无扩散马氏体样切变相变;而粒状组织是碳原子扩散控制下在奥氏体中的最贫碳区,发生"平民型"(非队列式)原子无扩散界面控制相变.     

支持增量学习的文本单类别分类算法

目前的文本单类别分类算法在进行增量学习时需要进行大量的重复计算,提出了一种新的用于文本的单类别分类算法,在不降低分类效果的同时,有效地减少了加入新样本学习时所需的计算量,从而比较适合于需要进行增量学习的情况。该方法已进行了测试实验,获得了较好的实验结果。