水中运行设备共振幅频特性研究

在水力机械等淹没水中设备的运行中,常遇到剧烈振动造成设备损坏等故障,多认为由共振引起。本文首先对单自由度简谐振动系统自由振动、强迫振动方程的稳态振动解进行无量纲化处理,计算出不同阻尼比条件下的共振频率比、共振幅值比,发现阻尼比、共振频率比、共振幅值比三者之间存在一一对应的单调变化关系,并据此提出了分别测量设备在水中及空气中的自由振动频率,假定空气中自由振动频率为设备固有频率,再依次确定水中阻尼比和共振幅值比的反求式估算方法。本研究采用敲击法进行了混流式水轮机模型转轮水中及空气中自由振动频率测试,发现其水中自由振动频率比空气中低,其水中一阶自由振动频率与空气中一阶自由振动频率之比约为0.758~0.872;如假定该值为水中自由振动频率比,可计算出相应的水中阻尼比为0.652~0.490,共振幅值比约为1.01~1.17。本研究还进行了中间固定两侧悬臂梁在空气及水中的真实共振试验,在两侧悬臂梁计算固有频率附近均发生明显共振,发现水中共振频率比空气中明显降低,用反求法获得的水中共振幅值比小于2,水中共振幅值对空气中初始振动幅值放大倍数也非常小,进一步说明水中共振时对激振幅值的放大作用非常有限。     

溪洛渡大坝混凝土芯样动态轴拉试验研究

利用MTS大型静、动材料试验机对溪洛渡大坝混凝土芯样开展了动态轴向拉伸试验研究,试验共计32个?220 mm×440 mm圆柱体试件。试验分别开展了不同应变速率(1×10^-6/s、1×10^-4/s、5×10^-4/s、1×10^-3/s)下静、动态单调加载和预加不同初始静载(0%、30%、60%)的单调动态加载(5×10^-4/s)。大坝混凝土芯样试验成果,揭示了当前溪洛渡大坝混凝土的静态抗拉力学特征及在动态荷载作用下抗拉强度、峰值应变和吸能能力等随应变速率的变化规律,以及初始持续静态荷载对动态抗拉性能的影响。通过试验数据拟合及统计分析,建立了溪洛渡大坝混凝土的抗拉应力应变曲线解析表达式。试验成果将为溪洛渡大坝抗震深化研究提供科学依据。     

分段对称反向高斯-约当消元法及其应用

求解变系数方程的高斯消元法与高斯-约当消元法计算原理类似、问题相近,但前者计算速度高于后者.提出分段对称反向高斯-约当消元法,其中包括根据系数矩阵结构特点构成特殊增广阵,以展示和应用元素的变化规律,并分段对上下三角元素消元以大大提高计算效率.对矩阵下三角元素正向消元及对称计算可简化所有下三角元素计算,而对上三角元素反向消元可再省略所有上三角元素计算,而取倒后的对角元素作为规格化因子可大大减少除法计算.根据单位矩阵结构特点,对其规格化或对系数矩阵上下三角元素消元时均仅计算部分对角元素和下三角元素可进一步提高计算效率.所有元素均用四角规则计算而无需计算公式以简化计算和编程.新方法大大减少了高斯-约当消元法中元素的计算,且原理简单、易于编程,可快速求解各种变系数方程,还可利用元素对称性求解常系数的节点阻抗矩阵.与高斯消元法和高斯-约当消元法相比,新方法计算速度大大提高.     

三位一体视频监控在煤矿斜巷轨道运输中的运用

"行人不行车,行车不行人,行车不作业"是煤矿斜巷轨道安全运输的基本保障和重要措施.开滦能源化工股份公司钱家营矿对井下十采斜巷轨道运输系统运用三位一体视频系统进行全方位实时监视,规范了现场作业人员的操作行为,确保了斜巷轨道运输安全管理制度的有效落实,杜绝了斜巷"跑车"撞人事故,为煤矿斜巷轨道运输安全管理提供借鉴.     

计算机科学技术对物联网的推动作用探究

计算机技术在物联网中的应用,推动了物联网在各个领域中的发展和应用。在物联网应用中,物联网设备之间的连接和数据通信都需要计算机技术的支持,通过计算机技术构建物联网系统,实现物联网系统的统一控制管理,并保证数据通信的准确性。对构建物联网采用的计算机技术进行了简单介绍,结合计算机技术在物联网中应用的实际情况,提出了应用计算机技术构建物联网接入系统的设计方案,为推动物联网的发展和应用提供了重要技术支持。     

有效开展Java程序设计线上教学方法探索

2020年初,为应对疫情并保证教学进度,各校纷纷开展线上教学以满足学生在家学习的需求.文章通过分析Java程序设计课程线上教学的特点及困难,借助"雨课堂"和传智播客教辅平台,在授课形式和考核指标等方面进行调整和探究.教学实践表明,调整后的教学模式能有效地保证各环节的教学效果,提高了师生互动性.该模式可为其他课程的在线教学提供参考.     

新时代背景下数据科学与大数据专业人才培养的若干思考

聚焦新时代复合型数据科学与大数据专业人才的培养,提出要围绕育人目标制定人才培养方案,并不断优化;要坚持"引进来,走出去"原则建设师资队伍;要坚持高标准、宽视野的要求进行课程建设;要调用校内外一切资源建设实验室.文章提出要从系统论、控制理论的视角构建数据科学与大数据专业人才培养协同系统.     

基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测

在印刷工业生产中,针对直接使用YOLOv4网络进行印刷缺陷目标检测精度低、所需训练样本数量大的问题,提出了一种基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测方法。首先,使用了一种图像分割和随机参数变化的策略对数据集进行增强;然后,在主干网络中增加了孪生相似性检测网络,并在相似性检测网络中引入Mish激活函数来计算出图像块的相似度,在此之后将相似度低于阈值的区域作为缺陷候选区域;最后,训练候选区域图像,从而实现缺陷目标的精确定位与分类。实验结果表明：Siamese-YOLOv4模型的检测精度优于主流的目标检测模型,在印刷缺陷数据集上,Siamese-YOLOv4网络对卫星墨滴缺陷的检测准确率为98.6%,对脏点缺陷的检测准确率为97.8%,对漏印缺陷的检测准确率为93.9%;检测的平均精度均值（mAP）达到了96.8%,相较于YOLOv4算法、Faster R-CNN算法、SSD算法、EfficientDet算法分别提高了6.5个百分点、6.4个百分点、14.9个百分点、10.6个百分点。所提Siamese-YOLOv4模型一方面在印刷品缺陷检测中有较低的误检率和漏检率,另一方面通过相似性检测网络计算图像块的相似度从而提高了检测的精度,表明所提缺陷检测方法可应用于印刷质检以提高印刷企业的缺陷检测水平。     

基于LAAE网络的跨语言短文本情感分析方法

跨语言短文本情感分析作为自然语言处理领域的一项重要的任务, 近年来备受关注. 跨语言情感分析能够利用资源丰富的源语言标注数据对资源匮乏的目标语言数据进行情感分析, 建立语言之间的联系是该任务的核心.与传统的机器翻译建立联系方法相比, 迁移学习更胜一筹, 而高质量的跨语言文本向量则会提升迁移效果. 本文提出LAAE网络模型, 该模型通过长短记忆网络(LSTM)和对抗式自编码器(AAE)获得含上下文情感信息的跨语言向量, 然后利用双向GRU (Gated Recurrent Unite)进行后续情感分类任务. 其中, 分类器首先在源语言上进行训练,最后迁移到目标语言上进行分类任务. 本方法的有效性体现在实验结果中.     

改进的年内展布法在生态环境需水量计算中的应用

为弥补现有年内展布法不适用于季节性河流和无法避免极端水文条件影响的不足,对现有的年内展布法进行了改进。基于河道天然径流资料,将一年划分为汛期和非汛期,选取多年各月具有90%保证率的各月平均流量和多年各月平均流量,计算汛期和非汛期的同期均值比,根据多年各月平均流量和同期均值比计算各月河道内基本生态环境需水量。以博阳河控制站梓坊水文站断面为例,将结果与规范推荐的最小月平均流量法、流量历时曲线法、Qp法、频率曲线法4种水文学法及传统的年内展布法比较,并用Tennant法进行评价。结果表明:改进的年内展布法与流量历时曲线法取90%保证率对应流量时, Tennant法评价结果一致,但是改进的年内展布法一般用水期各月河道内基本生态环境需水量变化趋势更接近各月多年平均流量,符合水文情势变化,能更好地满足各月生态环境需水,可用于季节性河流,弥补了传统年内展布法不适用于季节性河流的不足,同时避免极端水文情况的影响。这也说明改进的年内展布法评价结果好于其他方法的评价结果。