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1.
为进一步研究节理三维形貌特征与节理峰值抗剪强度的关系,首先采用巴西劈裂试验获取了自然劈裂岩石表面,通过三维扫描技术获取了节理面形态的高精度点云,通过逆向建模得到了自然岩石表面的立体模型,结合3D打印技术制作出了与自然岩石表面一致的PLA模具,以3D打印获得的底模通过水泥砂浆浇筑了含有自然结构面形貌的相似节理面试样。PLA模具与复制材料差异较大,复制材料在凝结过程中不易与PLA模具黏结,进而使脱模过程较为方便,不会破坏节理面。同时PLA模具可重复进行相似材料复制工作,具有可重复使用的优点。然后进行了具有5组形貌面的20个水泥砂浆节理面在4种不同法向荷载情况下的结构面剪切试验,得到了结构面剪切位移-荷载曲线。研究了结构面峰值抗剪强度、峰值位移、剪切刚度影响因素。节理经过剪切后形貌面出现不同程度的磨损,其磨损范围与等效高差分布范围基本一致,并且在等效高差为剪断破坏模式且成片的区域磨损较为严重。在新粗糙度指标基础上提出了新的峰值抗剪强度模型,经试验对比显示出新模型的有效性。在新模型基础上提出了一个简化模型。对比发现新模型简化后其计算精度较新模型有所降低但由于所需参数减小计算较为方便,新模型简化结果精度虽然有所下降但是还是比Barton公式精度高。 相似文献
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无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)电力巡检时的图像数据量急剧增加,为使深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCN-N)在低功耗的前提下仍能准确识别出电力缺陷,将重点改进传统DCNN算法,以减少机载前端平台中DCNN模型的计算成本,有效提高电力缺陷识别的运行速度,进而延长巡检无人机的续航里程.首先将卷积网络中的浮点运算进行定点化近似,然后通过快速机器学习算法对DCNN模型的输入图像进行自适应选择,最后通过实验对所提方法进行了验证.实验结果证明,DCNN模型经8比特定点优化和自适应选择选择策略后的准确率达88.2%,推理时间缩短了65.9%,能耗减少了71.9%,查准率提高了9.8%.所设计的定点化DCNN模型自适应选择策略不仅能节约电力巡检系统的功耗,而且能提高电力缺陷识别的精度. 相似文献
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针对智能电表与表后断路器大多依赖人工掌机扫码进行配对,配对过程过度依赖人工,成本高,且容易发生误配对串户等问题,提出了面向新一代智能电表的微电流指纹自动配对技术。该技术通过在蓝牙断路器内置开关电容模块和编码电路,将配对特征码信息调制成无功电流信号,利用电力线传输至智能电表,并与蓝牙断路器广播发送的配对特征码信息进行比对,从而实现智能电表与表后断路器的自动配对。该配对过程无需依赖人工,极大地降低了人工成本,提高了配对的准确性。最后,实验验证了所提的微电流指纹自动配对技术的正确性和有效性。 相似文献
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针对目前居民用微型断路器故障频发和灭弧能力严重不足的问题,开展微型断路器灭弧失效分析及性能优化研究。在分析微型断路器灭弧失效机理的基础上,提出优化设计技术路线图,建立微型断路器失效仿真模型,分析燃弧时间与栅片数量之间的关系,分析并给出模型关键优化参数的取值,对提出的4种设计方案进行仿真分析,得出最佳优化设计方案。通过对优化前、后的微型断路器样品进行实验分析可知,与优化前相比,试品优化后的分断时间和燃弧时间均显著减少,焦耳积分明显降低。实验结果与仿真结果相符,表明该优化设计方案可明显提升微型断路器的灭弧性能和分断能力,有效提高微型断路器的可靠性、安全性和稳定性,解决微型断路器灭弧失效的难题。 相似文献