软土地区基坑斜-直交替支护桩性能研究及实测分析

软土地区某基坑工程中采用斜-直交替支护桩新技术,本文结合该基坑工程的斜桩和直桩侧向变形、桩顶的水平位移和竖向位移与地表沉降等实测结果,研究了开挖及超载影响下斜-直交替支护桩的性能,分析了"一直一斜"和"两直两斜"两种布置形式的支护效果。结果表明:斜-直交替桩支护技术变形小于双排桩支护,变形大于内支撑支护,在造价、工期及环保方面具有明显的优势;随着开挖的进行,直桩桩身侧移大于斜桩;比较"一直一斜"和"两直两斜"两种不同的可行布桩形式,结合桩身变形和地表沉降,前者较优;斜直交替桩支护技术在基坑周边一定范围内产生超载的情况下,仍可保证基坑工程的安全实施。     

陶瓷表面金属化工艺研究

采用磁控溅射方法在陶瓷上预镀一层金属使其具有导电性，然后再使用氰化镀层体系方法电镀银，制备出的镀层可焊性、附着力和耐蚀性能优异。开发出了一种操作简单方便、安全可靠的陶瓷表面镀银工艺，生产成本低、效率高，适用于规模化生产。     

核动力系统运行工况预判的深度学习方法研究

为建立核动力系统运行工况的高精度实时判别与运行监测参数的长时间在线预测方法，本研究基于神经网络模型，针对核动力系统运行状态预判开展了两方面工作。首先，基于核动力系统过去15个时间步（步长1 s）的监测参数变化，对运行工况进行实时诊断判别，同时，采用搜索算法对判别模型的参数进行优化，提高模型对运行工况的识别精度；之后，对核动力系统的关键运行参数进行超前预测。结果表明：优化后模型的诊断判别准确率稳定在0.99以上；在100个时间步的长时间序列下能够实现对于参数变化趋势的有效预测；对比支持向量机、K-近邻、多层前馈等多种经典的算法可知，改进的循环网络——注意力机制网络联合模型在核动力系统的运行预判方面表现优异。本研究所建立的运行工况预判方法可为保障核动力系统安全运行的辅助判断决策与超实时监测感知提供工程应用参考。     

新型切削加工机器人及运动分析

根据机械加工的要求，提出了切削加工机器人的结构方案，对切削加工机器人的加工运动进行了分析。