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1.
由于导波损伤诊断方法在碳纤维增强复合材料(carbon fiber reinforced polymer,简称CFRP)损伤监测领域的结构不确定性和专家经验缺乏,提出了一种基于能量图谱和孪生卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)的导波损伤识别和定位方法。以导波监测网络的能量图谱作为模型的学习样本,消除样本标签质量对专家水平的严重依赖,同时为深度学习模型提供丰富的有效信息。设计了权值共享的孪生网络以避免模型参数过多导致的过拟合现象,并利用CNN和长短记忆网络自动挖掘导波信号的高层特征。此外,对深度学习模型提取的特征进行可视化分析并讨论其物理意义,为解释神经网络的工作原理提供基础。实验结果表明,该方法在考虑结构不确定性的情况下,损伤识别和损伤定位的准确率分别达到88%和85%,相较于基于专家经验的传统方法优势明显。 相似文献
2.
晋城寺河井区煤矿采空区煤层气地面抽采关键技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
随着煤层气勘探的不断深入,煤矿采空区煤层气已成为煤矿区煤层气重要资源之一。基于晋城矿区寺河井区煤矿采空区分布特征,通过地质分析、采空区煤层气成分、浓度试验和资源量模型计算等方法系统研究了煤矿采空区煤层气资源条件及地面抽采关键技术,揭示了采空区煤层气赋存规律,给出了不同赋存状态下煤层气资源量计算模型和方法,探索了煤矿采空区煤层气地面抽采关键技术。研究表明,煤矿采空区煤层气来源于煤柱及残留煤层、邻近未采煤层和围岩中的游离气和吸附气。根据吸附气和游离气资源量计算模型计算寺河井区煤层气总资源为213.016×108m3,其中游离气资源为0.102×108m3,吸附气资源为212.914×108m3。采煤方法和采空区密闭性对采空区煤层气的来源和富集程度有重要影响。针对采空区上部岩体裂隙发育特征,将采空区煤层气抽采井身结构由二开优化为三开结构,实现了二开固井封闭断裂带上部含水层,三开下入割缝套管护壁,有效解决了采空区上部含水层涌水对钻井井身稳定性影响及抽采效果等问题。在此基础上,研发了潜孔锤+压缩空气(氮气)钻井工艺,用氮气取代空气作为循环介质,形成了安全揭露含气断裂带钻井工艺技术,为采空区煤层气安全抽采探索了有效途径。 相似文献
3.
采用天然黄原胶对黏土进行加固,通过一系列无侧限抗压强度试验,对不同养护时间和黄原胶掺量条件下改良黏土的无侧限抗压强度特性进行试验研究,并对其加固机理进行较为深入的分析。试验结果表明:黄原胶作为添加剂可以在很大程度上提高黏土的无侧限抗压强度;随着黄原胶掺量和养护时间的增加,改良黏土试样的抗压强度也随之增加,并最终趋于稳定;黄原胶改良黏土的最适宜掺量是1.5%,最佳养护时间是14 d,当养护时间为14 d时,黄原胶掺量0.5%、1.0%、1.5%和2.0%的改良黏土样抗压强度相对素土样分别增加13.43%、20.85%、29.87%和34.70%。黄原胶基质通过增强黏土颗粒相互间的粘聚作用,增强了土样的整体性,从而达到增强黏土样抗压强度的目的。 相似文献
4.
为提高粘质沙雷氏菌S3菌株的灵菌红素产率,本研究对粘质沙雷氏菌S3发酵过程中重要的发酵条件参数和关键组分进行逐项优化,并验证了发酵液灵菌红素提取物对本氏烟草病毒的抑制效果。结果表明,最佳培养基配方为:丙三醇0.5%,蛋白胨1.5%,氯化钠0.5%,氯化钾0.25%;最佳发酵条件为:接种量为10%,装液量为60%~70%,pH恒定为6.0,培养温度为28℃,振摇速度160r/min,发酵周期为60h。在该发酵条件下,既有利于粘质沙雷氏菌菌体生长,又能够使灵菌红素的产量达到最大化。按照该优化条件进行发酵后,其灵菌红素提取物溶液喷施于接种TMV、CMV和PVY的本氏烟,烟叶中TMV、CMV和PVY病毒量分别为空白对照的12.61%、29.41%和17.69%,对病毒的抑制效果优于氨基寡糖素。试验所得的发酵制备条件能够提高灵菌红素产量,提取物具备显著抗病毒特性,具有产业化开发潜力和经济应用价值。 相似文献
5.
6.
采用原位观测试验、鱼类分布水声学探测调查与流场数值模拟相结合的方法,分析鱼类洄游对流场特性的偏好特征。构建崔家营枢纽坝下流场数值模拟模型,对洄游季枢纽不同运行条件下的下游流场进行计算,统计水深、流速等水力要素分布特征;结合同期下游鱼类集群分布探测,通过对鱼类聚集分布与流场分布特征的综合比对分析,揭示鱼类集群对流场的响应关系,提出鱼类对流场特征的偏好性曲线,为科学制定崔家营枢纽生态调度方案和其他类似生态调度工程建设提供参考和借鉴。 相似文献
7.
8.
长输管道多用于输送油气等战略物资,由于施工条件和恶劣气候的影响,时常会出现一些常见的问题。本文对长输管道的施工特点和存在问题进行分析,提出多项解决措施。 相似文献
9.
10.
自适应最稀疏时频分析(adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA)方法以分解得到的单分量个数最少为优化目标,以单分量的瞬时频率具有物理意义为约束条件,使得到的分量更加合理;结合盲源分离,提出了一种基于ASTFA的盲源分离方法并应用于齿轮箱复合故障诊断中。该方法首先利用ASTFA将单通道源信号进行分解,然后利用占优特征值法进行源数估计,根据源数重组观测信号,最后对观测信号进行盲源分离得到源信号的估计。实验结果表明,该方法可以有效地对齿轮箱复合故障信号进行分离进而实现齿轮箱的复合故障诊断。 相似文献