基于磁偶极子的2阶磁场梯度张量缩并方法

针对磁场定位中2阶磁场梯度张量的理论尚不够完善的现状，提出基于磁偶极子的2阶磁 场梯度张量缩并方法。给出2阶磁场梯度张量的全局模量和局部模量计算公式，分析2阶磁场梯度张量的全局模量和局部模量及相关参数的三维空间分布规律，并给出相关参数k_H、k_Hxy和k_Hz的近似计算公式，比较1阶磁场梯度张量和2阶磁场梯度张量及其模量的分布规律及与距离的关系。计算结果表明：全局模量C_H及参数k_H值在0°≤≤90°时，随着增大而减小，在=0°时最大，在=90°时最小；局部模量C_Hxy和参数k_Hxy值在0°≤≤90°时，随先增加、后减少，当=35° 时最大，当=90°时最小；局部模量C_Hz和参数k_Hz随先减少、后增加，当=0°时最大，当=71°时最小；k_H、k_Hxy和k_Hz的拟合值与理论反演值高度吻合；在距离较近时，2阶磁场梯度张量及模量更敏感；在距离较远时，1阶磁场梯度张量及模量更敏感；在实际磁场定位的应用中，可结合1阶和2阶磁场梯度张量及全局模量进行使用。     

基于交叉点支护设计对井巷支护效果优化

为进一步提升综采工作面生产的安全性,对交叉区段采取特殊的支护进行设计,以西铭矿22407工作面为例在分析其地质、水文、煤层等条件的基础上,对其支护现状进行分析,并从改进交叉区段掘进顺序、交叉点形式以及支护参数三个方面实现对交叉区段的特殊支护,并对最终的支护效果进行验证,取得理想效果.     

基于多分类支持向量机的隧道挤压大变形预测

介绍了隧道挤压大变形的危害,提出了一种基于四个参数即直径(D),埋深(H),支护刚度(K)和岩石隧道开挖质量指数(Q)的多分类支持向量机(SVM)方法,对隧道挤压大变形的预测进行了研究,解决了隧道变形多分类预测问题,提高了预测精度。     

考虑交叉销售的O2O供应链合作广告策略研究

基于网络零售平台与制造商的合作广告实践，运用Stackelberg博弈理论研究了平台交叉销售效应及合作广告引导作用对O2O供应链合作广告决策的影响，并通过数值算例对参与合作广告计划前后渠道成员的决策变量均衡结果和利润进行对比分析，研究发现平台交叉销售效应是影响网络零售平台合作广告计划制定和实施的关键因素，只有当其达到一定水平时，制造商才拥有参与网络零售平台合作广告计划的资格；在一定条件时，合作广告计划能够实现制造商和网络零售平台利润的提升；当平台交叉销售效应较大时，网络零售平台获得的利润大于制造商。     

矿井TEM与地震联合反演导水陷落柱的试验研究

陷落柱对煤矿安全生产威胁极大,矿井TEM和地震勘探是2种主要的导水陷落柱探查方法,矿井TEM对富水性敏感,地震勘探空间分辨率高,为了充分利用2种方法各自优势,提出了基于矿井TEM和地震联合反演的导水陷落柱精细探测方法。首先,提出了基于镜像2D电阻率模型和全空间1D TEM正演算法的矿井拟二维(Pseudo-2D) TEM反演算法。矿井Pseudo-2D TEM反演算法既满足交叉梯度联合反演算法对2D模型的需要,又具有较快的反演计算速度。然后,通过去掉常规联合反演目标函数中的地震正演项,只在交叉梯度项中保留地震波阻抗模型参数,建立了单向交叉梯度联合反演算法。在单向交叉梯度联合反演算法中,地震波阻抗模型只对TEM反演进行约束,电阻率模型不对地震反演进行约束,地震波阻抗反演可以通过商业软件完成,TEM反演采用矿井Pseudo-2D TEM反演算法。通过对地震波阻抗模型进行双三次插值处理,实现地震波阻抗模型和电阻率模型之间的模型网格匹配。通过基于K-means算法的地震波阻抗模型聚类分割处理方法消除地震波阻抗模型中的次要结构变化,增加联合反演稳定性。最后,建立了含导水陷落柱地质-地球物理模型,采用有限差分方法分别进行了3D矿井TEM和3D地震勘探正演计算,对正演模拟数据进行了单独反演和联合反演计算。结果表明:联合反演能够同时重建理论模型的形状和电性特征,联合反演结果不仅具有较高的空间分辨率,而且能够反映陷落柱的富水性,优于单独TEM和单独地震方法反演结果。相比传统联合反演方法主要应用于大尺度目标体探测或浅地表成像,基于矿井TEM和地震的单向交叉梯度联合反演方法可以实现大深度小尺度目标体的精细探测。     

地铁车站风道结构冻结暗挖法施工技术

以福州地铁6号线潘墩站出入口风道穿越地下高压电缆管廊工程为背景,分析了工程技术重难点,提出冻结设计方案及参数。通过对温度和变形位移的监测分析得到结论,冻结后的土层形成强度高、封闭性好的冻结帷幕,具有挡土和隔水双重作用。冻结后采用交叉中隔壁法进行施工,结构施工完成后采用双液浆进行注浆,联络通道和地下高压电缆管廊变形得到有效控制,验证了冻结法设计方案的可行性。     

消费者"最后一公里"配送模式、服务方式与配送时隙的联合选择

为描述消费者对"最后一公里"配送模式、服务方式和配送时隙的联合选择行为,选取社会经济属性、配送活动属性和配送服务属性3类变量作为效用变量,以配送模式子集合、服务方式子集合和配送时隙子集合的组合作为选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型。通过问卷调查获得的数据,对模型参数进行估计和检验,并进行配送服务属性类效用变量的直接弹性分析。参数估计结果表明,当效用变量改变时,如果配送服务发生在上午,消费者会先变更其配送时隙,然后变更配送模式,最后考虑改变服务方式;如果配送服务发生在下午,消费者会先变更配送模式,然后变更配送时隙,最后变更服务方式。直接弹性分析表明,消费者对送货上门带来的等待时间、服务水平和经济损失都比较敏感;对职业人的配送服务相对信任,而对非职业和无人的服务方式较为顾虑;对8:00～10:00送货上门服务和12:00～16:00自提货物服务的各方面都很关注。