增材制造设计(DfAM)下的金刚石晶格结构研究

基于机械零件的增材制造设计,用仿自然式方法设计了一种金刚石晶格结构,对晶胞相对密度和等效弹性模量建立了数学模型,并拟合得到二者关系式,一系列的仿真验证结果显示理论研究所得关系式具有一定的正确性;对金刚石晶格填充结构提出变密度假设,并用仿真和压缩试验的方法进行了验证,结果显示,填充单元密度以受力点为中心渐渐减小的变密度结构拥有更好的抗压性能,同时验证了本文得出的等效弹性模量数学模型具有一定的正确性和适用性.本研究结果可应用于承压机械零件的实体夹层填充,对机械零件进行应力匹配变密度设计,以达到机械结构轻量化的目标.     

井约束振幅保真评价技术在春光探区的应用

春光探区的油气藏类型以岩性油气藏为主,对地震资料的分辨率、保真度有很高的要求。井约束振幅保真评价技术是一套行之有效的振幅保真评价手段。以井资料作为约束控制点,结合地震剖面形成二维的波阻抗模型,以波阻抗模型检验处理过程中目的层的保真情况,确保处理过程和最终成果的保真度。通过利用井资料和地震剖面相结合,描述主要目标层的各种振幅属性,在处理过程中通过验证振幅的保真性来选择处理方法和优选参数等,确保了地震数据处理过程中的保真度。在识别春光探区的岩性油气藏应用中起到较好的效果。     

通过! 我国出台长江保护法守护母亲河

历经三次审议,长江保护法来了!12月26日,十三届全国人大常委会第二十四次会议表决通过长江保护法。这部法律将从2021年3月1日起施行。长江保护法包括总则、规划与管控、资源保护、水污染防治、生态环境修复、绿色发展、保障与监督、法律责任和附则9章,共96条。为了加强长江流域生态环境保护和修复,促进资源合理高效利用,保障生态安全,实现人与自然和谐共生、中华民族永续发展,长江保护法的出台施行将形成保护母亲河的硬约束机制。     

化学微发泡成型外观表面技术研究

从汽车内饰轻量化方向考虑,研究了化学微发泡技术,从成核和气泡长大阶段进行研究,通过特殊的柔性后退core-back工艺,在充模过程中控制气泡的变形和破裂以保证成型制品的表面质量,实现化学微发泡成型制品无外观缺陷、质量减轻20%以上的目的。     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究

为提高洪水过程预报的准确性，将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中，构建了GR4J-LSTM混合模型，并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012～2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集，并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品，驱动GR4J-LSTM混合模型，预报陆水水库3～12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明：GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力，但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优，既可以学习GR4J模型的产汇流过程，又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。     

乌兰木伦煤矿空巷围岩破坏特征分析及稳定性控制

针对乌兰木伦煤矿12405工作面过空巷导致空巷围岩严重破坏的问题,采用理论分析、数值模拟等研究方法,对空巷受工作面采动影响情况下的顶板破断特征、空巷应力分布规律、围岩破坏特征进行了研究。结果表明:在叠加应力作用下,老顶将产生3种破坏形式,即老顶在空巷后方、上方、空巷实体煤帮上方发生断裂;工作面与空巷间距离小于5 m时,空巷受工作面前方应力影响达到最大;当工作面与空巷贯通时,顶板破坏深度达到7.5 m。针对性地提出"锚索+钢带"、布置柔模泵送支柱支护顶板及采取停采让压措施控制顶板破断的综合围岩控制方案。     

基于离线参数调整的古籍图像二值化算法

古籍退化对古籍图像二值化带来较大挑战,为此,提出一种基于离线参数调整的古籍图像二值化算法。算法分为两步,估计古籍图像背景局部均值,结合基于拉普拉斯能量的二值化算法对古籍进行二值化;根据迭代弗里德曼竞赛算法设计一种离线参数调整方法优化算法中的参数配置。所提算法在H-DIBCO 2016和H-DIBCO 2018数据集上的综合实验结果均优于其它二值化算法,验证了所提算法的有效性。     

基于SVD和SSA-VMD降噪的轴承故障特征提取

针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题，提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD)：首先，对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)处理，运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号；其次，为防止故障信息丢失，将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD）算法处理，得到最佳的模态个数K和惩罚参数α，选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号，并对信号进行包络分析；最后，通过仿真和试验数据分析得出，该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征，为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。