内热式金属镁冶炼真空炉温度机理研究

对新型内热式金属镁冶炼真空炉炉内温度机理进行了研究,采用迦辽金法和环形区域矩形化等方法,推导得出内热式真空炉的温度分布方程,从理论上给出了真空冶炼炉内温度传递的影响因素.并指出采用迦辽金法和有限差分法可以求解温度矩阵,可以得出各个时刻的温度场.     

永宁水库工程主坝左坝肩软弱夹层基础处理设计

永宁水库工程主坝为重力坝，左坝肩基础为软弱夹层全风化土层。为解决变形协调问题，通过延长渗径加强帷幕和固结灌浆等措施，满足结构及渗透稳定的要求，节省工程投资，加快施工进度，解决变形问题。分析水库2017—2020年的监测数据，发现基础沉降量和渗流量均较小，表明工程设计合理。     

改进温度分量的拱坝变形时空分布模型

通过对混凝土拱坝变形滞后特性的研究,分析了温度效应对坝体位移影响规律,并引入瑞利分布函数建立了改进温度分量的拱坝变形监控统计模型。再通过引入空间坐标,考虑变形值在空间的连续性,建立了改进温度分量的拱坝时空分布模型。由于所建立的监控模型因子较多,因此应用粒子群算法和逐步回归分析法进行参数寻优。最后将所建立的拱坝变形时空分布模型应用于某拱坝变形监控中,结果显示:影响因子的个数减少,复相关系数及剩余标准差均优于传统模型,所建立的模型较传统大坝变形监控模型精度更高、拟合效果更好。     

基于AdaBoost集成的WPSO-RBF大坝变形监控模型

变形监测是大坝安全监测的必设项目,由于影响因子众多,常利用神经网络(如BP,RBF等)进行参数选取和模型建立。传统的径向基函数(RBF)神经网络因网络结构简单、收敛速度快而被广泛运用,但其在预测中易陷入局部最优且参数选取不当会对其收敛性产生影响。因此,首先利用动态权重粒子群算法(WPSO)对RBF神经网络的3个参数(隐含层基函数的中心c、宽度d及隐含层到输出层的权值w)进行优化,建立基于WPSO-RBF的大坝变形监控模型,然后将WPSO-RBF模型作为弱分类器,采用AdaBoost算法进行集成,建立基于WPSO-RBF-AdaBoost的大坝变形监控模型。将该模型运用到工程实例中,实例结果显示该模型具有收敛速度快、分类精度高、泛化能力好,可建立较优的大坝变形监控模型。     

内置式复合射孔装药量优化设计

内置式复合射孔器火药燃烧受井下环境影响较小,压力上升速度快,可产生多条裂缝.火药燃烧时间内产生的最高压力必须高于地层破裂压力1.2倍以上才对地层产生有效作用,峰值压力越高,产生的裂缝越长,对地层效果越好,但它不能超过套管极限抗压强度,否则将损坏套管.通过岩石破裂压力和套管安全性评价分析,借鉴内弹道密闭容器火药燃烧和压裂...