学生参与电气人才创新能力培养的探索

基于“以学生为本”的OBE教育理念，本文对电气人才创新能力培养进行了探索。整个过程将专业课程体系契合学业规划以明确学生学习目标；学生参与理论、实践教学和平台搭建，在夯实其理论知识的同时丰富教学资源；在创新考核中采用“螺旋递进式”的师生互动模式，全程培养学生自主的创新能力。多年实践探索表明学生在课程实践、学科竞赛、论文发表和申报专利等方面的创新能力得到显著提升。     

锻造工艺对Ti-1300合金棒材组织和性能的影响

研究了α+β锻造、近β锻造、β锻造3种锻造工艺对Ti-1300合金棒材组织和力学性能的影响。结果表明,锻造工艺对Ti-1300合金显微组织影响较大。经α+β锻造后,Ti-1300合金棒材的初生α相为细小等轴状,近β锻造后多为短棒状,β锻造后为沿晶界分布的尺寸较大的块状α相。经不同工艺锻造的Ti-1300合金棒材热处理后,近β锻造和β锻造的抗拉强度明显高于α+β锻造,同时β锻造后棒材的断裂韧性最高,近β锻造次之。本实验条件下,经β锻造的Ti-1300合金棒材抗拉强度达到1390 MPa,断裂韧性超过70 MPa·m~(1/2),是最优的锻造工艺。     

综采工作面缩面工艺研究应用

文章以鹿洼煤矿2305(3)工作面为缩面研究对象,全面分析了现场地质条件及设备安装参数,以减少扰动现场矿山压力为原则,制订了安全可靠设备缩面回撤技术方案,实现了2305(3)工作面在受到断层及再生顶板影响压力破坏严重后安全可靠回采目标,取得了较大的经济效益,为矿井后续缩面提供了可靠技术经验.     

腾讯滨海大厦连接体楼板刚度的影响研究

腾讯滨海大厦为连体巨型结构,3道连接体与两栋塔楼形成整体刚度,以抵御侧向荷载。楼板是连接体的重要组成部分,在荷载组合作用下,楼板出现裂缝,将出现刚度退化,进而导致连接体出现内力重分布。以中区和高区连接体为研究对象,分析楼板刚度退化所带来的结构整体性能变化和连接体构件的内力重分布情况。结果表明,连接体楼板刚度退化对结构整体性能影响较小,但在连接体内会出现明显的内力重分布,内力重分布具有显著的特征,连体结构的不同楼层其内力重分布程度不一样,不同类型和不同部位构件内力重分布程度也不一样,在连体子结构的设计中应充分考虑其影响。     

中间相沥青的调制及其大直径炭纤维制备

以萘沥青为原料,分别采用常压聚合、加压聚合以及甲苯可溶组分加压聚合3种方式调制中间相沥青,并对制备的3种中间相沥青进行熔融纺丝、氧化稳定化和炭化处理制备大直径(约20μm)炭纤维,再利用相关测试仪器对制得的不同中间相沥青及其炭纤维进行分析和表征。结果表明:相同热处理条件下,加压聚合制备的中间相沥青较常压聚合的沥青液晶相转化程度高,分子取向优异,以其为原料制备的大直径炭纤维拉伸强度为840 MPa,明显高于常压聚合沥青所制炭纤维的拉伸强度(540 MPa)。萘沥青经甲苯抽提后灰分从790×10~(-6)降至180×10~(-6),以其可溶组分加压聚合制备的中间相沥青光学织构取向较好,所制大直径炭纤维的拉伸强度可达950 MPa。     

基于3DMine的江城岩脚铅锌矿三维建模及资源储量估算对比研究

基于三维矿业软件3DMine,通过江城岩脚铅锌矿区地质数据库建设、矿体圈定连接,建立矿区三维地质模型,为数字矿山建设提供基础平台。同时建立块体模型并约束,运用距离幂次反比法进行资源储量估值,与传统块段法进行对比,(122b)类工程控制较系统,各项指标对比控制在10%以内,其他的在矿石量、铅锌银品位、金属量等方面仍存在不同程度的差别,通过研究分析原因为类似矿山块体模型建设提供参考。经对比,认为3DMine三维矿业软件运用距离幂次反比法估值优势较明显,值得在金属矿山中进一步推广应用。     

PIPEPHASE在站内复杂生产管网优化中的应用

作为稳态多相流模拟软件,PIPEPHASE的优势不仅体现在站外复杂集输系统的应用上,在大型油气处理站的升级改造中,也需要用PIPEPHASE来协助确定技术方案。伊拉克某油田集中处理站需要在保证A列产量的前提下提高产能,由于站内分离器进罐管网系统出现了阻流,造成C、D列分离器压力过高,阻碍了全站增产,问题的根本原因是三连汇管阻流以及管线到两座储罐的距离不同,导致流动不畅和偏流。由于管网布置复杂,提出改造方案后,根据现有管网情况建立PIPEPHASE模型,对方案进行模拟计算。根据计算结果,利用现有阀室增加连通管来改善管网系统流动性能,提高处理量,达到在最大产能下降低各列3级分离器压力的目的。按照优化方案对集中处理站管网进行改造后获得了良好的效果,各列产能基本达到设计规模,并增加了管网应对不同工况的灵活性和适应性,能够满足不同情况下的生产需求,实现了管网改造的目的。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。