南芬露天铁矿高陡边坡失稳全过程物理模型试验研究

利用自主研发的深部地质工程灾害模型试验系统进行试验,模拟滑坡大变形失稳破坏的全过程。在模型内部布设小型NPR锚索进行力学监测,同时采用数字散斑技术对边坡位移进行监测,从试验角度研究滑坡大变形破坏时的边坡内部应力变化规律及NPR锚索在大变形破坏条件下表现出的力学特性。试验结果表明:边坡破坏表现出明显的阶段性演化过程,大致可划分为四个阶段:软化压密阶段、裂纹产生阶段、裂纹扩展阶段、滑动面贯通阶段。边坡失稳破坏过程中,NPR锚索发生较大变形但未发生破断失效,表明锚索能够在滑坡全过程中对其进行持续监测和加固。NPR锚索在试验过程中的受力特征与现场滑坡牛顿力监测结果相吻合,证明NPR锚索在滑坡超前预警方面具有有效性及合理性。     

输液泵检定中的常见问题及注意事项

一、流量最大时允许误差的问题 在实际工作中,输液泵最重要的功能就是流量控制、声光报警。其中流量控制方面的性能要求是：输液泵注射流量的最大允许误差为±8%（包括注射器误差）。测量方法是：将输液泵流量分别调节到20m L/h、100m L/h、30m L/h用输液泵检定仪进行检定,每个检定点重复测量4次,取其平均值作为测量结果,按式（1）计算出注射流量的示值误差。     

基于SOM神经网络的煤矿智能变电站故障录波启动判据算法

由于传统故障录波启动判据算法具有一定局限性,论文提出一种基于SOM神经网络的算法。以A相电流越限为例进行了算法的研究,依次完成SOM神经网络的构建,网络训练以及聚类预测,将输入向量归一化后输入到训练好的SOM网络中,输出结果会在二维平面阵列中显示出来,网络拓扑结构中的蓝色神经元代表A相越限,此时需要启动录波。为了验证模型的正确性,依次将维数不同的两组向量输入网络模型中,输出结果表明,基于SOM神经网络的故障录波启动判据算法自适应能力较强,能有效地完成录波启动,误差较小。     

JCCI发动机预混合着火与燃烧过程的模拟

结合实机试验数据,运用AVL FIRE程序分析了射流控制压缩着火燃烧方式的着火过程及废气再循环(EGR)率和柴汽油掺混比例对燃烧过程的影响.结果表明:主燃烧室内的柴油预混合气被从点火室内喷出的燃烧产物迅速引燃,实现了柴油预混合燃烧着火相位的主动控制;主燃烧室内的柴油预混合气具有预混合多点自燃和低温燃烧的特点;随着EGR率的增加,主燃烧室内着火时刻略有延迟,NOx排放下降;随着汽油比例的增加,放热减缓,火焰传播越来越显著,NOx排放下降.