公伯峡水电站旋流泄洪洞壁面压强的模型试验与原型观测

在不同运行方式下,对公伯峡水电站旋流内消能泄洪洞关键部位的压强进行了试验研究,并与原型观测资料进行了对比。试验表明,旋流泄洪洞关键部位的压强与运行方式有密切关系。上部通气孔下方在1/4开度时一直为负压;起旋器升坎部位压强全为正压且压强值较大,竖井底部轴线位置壁面压强最大;水平洞段有渐变段和突变段,另外水垫塘收缩墩处存在两种不同流态,所以压强分布比较复杂,其负压区主要集中在水垫塘渐变段后、收缩墩扩张部分及退水洞突变段。     

基于数据挖掘的电气化铁路高压电网故障定位研究

针对当前电气化铁路高压电网故障定位误差,效率低等不足,以获得更加理想的电气化铁路高压电网故障定位结果,提出基于数据挖掘的电气化铁路高压电网故障定位方法。首先分析引起电气化铁路高压电网故障定位不足的原因,采集电气化铁路高压电网故障信号,并提取电气化铁路高压电网故障特征,然后采用数据挖掘技术构建电气化铁路高压电网故障定位的分类器,最后进行仿真测试,结果表明,所提供的方法克服了当前方法存在的局限性,提高了电气化铁路高压电网故障定位正确率,故障定位效率更高。     

基于RFID定位技术的室内人员行为分析系统

针对实际场景中室内定位系统误差大、稳定性差的问题,建立一种基于射频识别技术的室内定位行为分析系统。该系统首先对信号强度进行拟合平滑处理并改善了无线信号传播损耗模型;然后提出了新的加权质心定位算法,考虑信标节点之间的影响,引入新加权因子,从三圆相交和两圆相交进行修正;最后对轰趴馆的区域热度和个体行为偏好进行了分析。实验结果表明,定位精度得到提高,人员行为分析结果具有一定参考价值。     

活性炭生物转盘的制备及处理有机模拟废水

为了寻找一种质轻高效的新型生物转盘盘片材料,实验以活性炭作为生物膜附着的载体,聚丙烯塑料板为基体,采用化学氧化-铁离子覆盖技术制备了活性炭生物转盘盘片。使用该活性炭生物转盘处理有机模拟废水,以COD和NH3—N质量浓度变化为评价指标,借助微生物显微镜观察了挂膜期间微生物的生长过程。结果表明,该盘片具有独特的微生物吸附能力,微生物量达到2.60×109个/g,生物膜干质量为16.909 6 g/m2;在进水初始COD质量浓度为1 000 mg/L、NH3—N质量浓度为100 mg/L左右时,当HRT为12 h时,盘片的有机去除负荷为5.61 g/m2;当循环进水3 d时,COD和NH3—N去除率均在80%以上,该三级生物转盘反应器各级污染物去除率均较高,第1级去除效果最显著,处理后水质达到了国家污水综合排放标准(GB8978-96)的二级标准。     

《钢结构与钢-混凝土组合结构设计方法》的理解与应用——矩形钢管混凝土柱

截面高宽比h/b大于2.0的矩形钢管混凝土柱具有较好的外观优势，能避免室内出现凸柱现象，随着实际应用日渐增多，对其的研究也越发深入。根据《隐式钢管混凝土结构技术规程》(T/CECS 951—2021)和《矩形钢管混凝土结构技术规程》(CECS 159:2004)两本规范给出的条文对构件的计算结果及构造要求进行了对比。计算对比包括截面塑性发展能力、单向压弯荷载作用下的截面强度及单向压弯荷载作用下的平面内稳定承载力等三个方面。计算结果将再与多组实际试验结果进行对比，根据两者计算偏差判断规范公式的合理性。构造方面主要对比截面尺寸、长细比、宽厚比、轴压比及强柱弱梁验算公式和免除强柱弱梁验算的条件。结果表明，相比于CECS 159:2004,T/CECS 951—2021更接近实际试验结果，计算公式更合理，构造要求规定更全面。     

《钢结构与钢-混凝土组合结构设计方法》的理解与应用——钢板剪力墙（二）

钢板剪力墙具有构件形式简单、连接节点容易实现、受力性能优良等优点，在多高层钢结构建筑中的应用日益广泛。根据《钢结构与钢-混凝土组合结构设计方法》,介绍了考虑竖向加劲肋共同受力时钢板剪力墙的受压稳定计算方法和竖向加劲肋门槛刚度的计算方法，给出了与现行规范计算方法的结果对比，同时还介绍了钢板剪力墙上开设门洞的设计方法。希望可为实际工程项目中钢板剪力墙的设计提供参考。     

基于振动图像特征提取的机械故障诊断与识别

为诊断出机械设备元件的故障表现类型，并针对该类型故障行为进行准确识别，提出基于振动图像故障特征提取的机械故障诊断与识别方法。分析图像数据说明条件，联合相关数据信息参量，求解故障特征集合表达式，实现对机械设备振动图像故障特征的提取与处理；按照故障信号样本熵空间的赋值范围，推导机械设备故障的振幅分解公式，再根据ICA识别系数的计算结果，判断奇异值指标的合理性，实现对振动型机械设备故障的诊断与识别。结果表明，振动图像故障特征提取算法能够准确诊断出机械设备的振动型故障，对于磨损型、过劳型故障行为来说，也能够获得83%以上的准确率。     

基于改进YOLOv8n的 PCB 缺陷检测算法

针对现有的印刷电路板(PCB) 缺陷检测方法计算量大、小目标缺陷易漏检、检测速度较慢等问题,提出 YOLOv8n- 4SCDP缺陷检测算法。首先,在YOLOv8n 颈部网络增加上采样,融合 Backbone 中浅层语义信息,同时增加微小目标检测层 降低PCB小目标缺陷漏检率;其次,在Backbone 中融入坐标注意力(CA) 机制,强化特征语义和位置信息,提高了模型特征融 合能力;另外,设计密集连接机构,提高模型的缺陷特征利用率,采用PConv对模型进行压缩,既保证了模型的准确性,又大大 减小了模型的尺寸;最后,针对难易样本不平衡的问题,采用线性区间映射法重新定义回归损失函数(Focaler-SIoU),提高模 型收敛速度和回归精度。实验结果表明,YOLOv8n-4SCDP 算法的整体缺陷的平均精度均值(mAP) 达到95.8%,检测帧率达 到了65 fps。有效改善YOLOv8n 对于PCB小目标缺陷漏检率高、检测精度低等问题。