煤矿锚杆机除尘马达改进

针对煤矿进口锚杆机除尘马达频繁出现故障的情况,通过排查除尘装置的安装方式和监测马达工作时的压力状态,查找故障原因,并制定解决方案。通过马达外接单向阀,可满足马达进油口最低安全压力限制的要求,解决了马达频繁损坏的问题,保障了设备工作的稳定性,提高了工作效率。     

基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.     

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。     

基于互联网的基础课程线上线下教学实践

阐述课程教学中的线上线下混合教学模式，存在的问题，应对的措施，通过对现有网络资源的充分利用，将前沿理论知识以及行业热点融入线上课程教学中，从而促进对于课程的主动学习。     

开式与闭式液压系统在TRD工法机上的设计应用

在TRD工法机在使用过程中,驱动装置需要长时间连续高功率高负荷运转,一套可靠的液压系统,在整个设计及使用的环节上显得尤为重要。     

非对称独塔混合梁斜拉桥的异形索塔不同状态力学性能分析

以一座跨度为314 m的不对称混合梁独塔斜拉桥为工程背景,首选建立整体桥梁有限元模型研究了不同施工阶段的桥梁结构受力特征;再通过实体有限元分析了"佛手"型曲线性索塔锚固区的局部应力分布规律.结果表明:最大悬臂状态的桥塔最大位移和应力要明显大于桥塔自立状态和满堂支架状态;桥塔最大变形在塔顶第一个锚固区,约为0.742 m;锚固区混凝土塔应力分布规律为从上到下、顺桥向从左到右应力增大,施工和成桥阶段最大应力分别为70.1 MPa和76.2 MPa.     

机织物触感性能仪器测定与主观评价的比较研究

选取12种不同类型和规格的机织物面料,分别采用织物触感测试仪进行柔软度、光滑度和冷暖感指数测试,同时开展人员评分,换算得到主观评价指数。通过数据对比,分别分析了两种评价方式所得结果的差异程度,结果表明,仪器测试的客观评价结果与主观评价结果没有存在显著性差异,为后续进行织物触感特性评价方法标准化研究提供实践基础。