建筑场所精神的诠释——西南交通大学九里校区图书馆

从场所、场所精神的概念出发,结合西南交通大学九里校区图书馆的建造背景,从校园环境、气候、基地环境和人的活动四个方面对场所进行解读,西南交通大学九里校区图书馆(以下简称交大图书馆)是如何对场所进行回应的。通过对场所的解读和回应,分析了交大图书馆如何成为场所精神的诠释者。     

成都地区中小学校建筑自然通风应用研究

以成都地区为例,结合当地地理、气候条件及中小学校建筑特点,通过实地调研,总结并分析目前成都地区中小学校建筑的自然通风技术应用情况以及建筑自然通风设计中存在的问题。     

李家峡拱坝应力应变性态分析

根据混凝土拱坝应力应变计算原理及数值统计模型,分析了李家峡拱坝的应力应变规律和主要影响因素,结果表明:影响该拱坝应力应变的主要因素是温度;其应力值比较稳定,满足大坝安全要求,应力分布符合理论计算结果,但有个别测点应力有缓慢增大的趋势,时效尚未稳定,需加强监测.     

600MW超临界机组火检系统的改进

本文结合机组以往运行中出现的火检光纤和火检扫描器烧毁等缺陷进行了分析，并有针对性的对该系统进行了改造，显著提高了火检系统设备可靠性，并降低设备维护费用。     

地质缺陷对坝体结构影响分析模型研究

针对坝基及坝肩地质缺陷对大坝结构性态影响较大的问题,深入研究了地质缺陷的蠕变特性及其变化规律,据此构建了地质缺陷的法向和切向蠕变分析模型,该模型综合反映了地质缺陷的瞬时弹性变形、衰减蠕变和卸载后滞后回复变形以及不可恢复的蠕变变形。工程实例表明,所建立的地质缺陷的蠕变分析模型能较好地反映地质缺陷对大坝结构性态的影响。     

基于CEEMDAN-KELM的锅炉对流受热面状态预测研究

为了解决表征锅炉受热面表面健康状态的清洁因子在未来时间段内预测时呈现非平稳问题，以省煤器受热面为例，提出一种结合核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和自适应噪声完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)的清洁因子预测方法。首先，通过CEEMDAN分解算法对省煤器表面清洁因子序列进行分解和降低复杂程度，获得各固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)；其次，利用皮尔逊相关性分析确定主蒸汽流量、进出口烟温等9个参数为输入，建立核极限学习机模型对清洁因子的各IMF进行预测；最后，将各IMF预测结果相加获得最终预测结果。结果表明：与基本核极限学习机、支持向量机等预测模型相比，本文模型具有较高的预测精度和较优预测时间，可为基于受热面状态开展的锅炉智慧吹灰应用提供参考。