尾矿库筑坝土石料大型三轴试验与力学模型研究

针对沙溪铜矿龙王顶尾矿库工程初设土石坝建设方案,配置了3种含石量(5%、15%和30%)的筑坝土石料,开展了常围压条件下的大三轴压缩试验。试验表明,在低围压下土石料表现出明显的剪胀变形,在高围压条件下其变形以剪缩为主。随试样含石量从5%增加至30%,土石料的应力应变曲线形态相似,但强度和剪胀效应均明显增大。基于试验成果分析,构造适用于描述土石料剪缩/剪胀变形规律的塑性加载和流动方向矢量。在广义塑性本构模型框架内,建立了一个适用于土石料的弹塑性力学模型,阐述了模型参数的确定方法。将此力学模型应用于土石料的大型三轴试验模拟,发现该力学模型能较好地模拟土石料的剪缩/剪胀变形规律。     

钢格构柱塔吊基础设计与施工

随着工程建设的发展,地下室深度及规模越来越大,为了施工需要,有些塔吊必须安装于地下室部位,考虑塔吊需要提早使用,同时为减少塔吊基础施工时的挖深,塔吊基础可做成钢格构柱形式。1钢格构柱基础设计图1钢格柱塔吊基础立面示意1)钢格构柱塔吊基础由预埋于灌注桩内钢格构柱及在其上浇筑的钢筋混凝土承台或焊接钢板作为承受塔吊荷载的基础,如图1所示。2)钢格构柱一般采用4肢组合对称构件,缀件采用钢板或角钢作缀板、缀条。2钢格构柱基础计算2·1钢格构柱受压稳定Qmax/(φA)≤f(1)式中:φ———轴心受压构件的稳定系数,根据构件的换算长细比λ…     

基于产学研结合教育的应用型本科人才培养模式的研究与实践——以湖南工程学院为例

在市场经济为主导的形势下,应用型本科如何结合自身鲜明的技术应用性特征,走以素质能力为核心的产学研结合教育人才培养之路,确立新的开放型、应用型创新人才培养有效教育模式,实现人才培养计划与社会的融合,进一步提升学生创新能力和学习能力,并结合实例探索应用型人才培养新途径。     

建筑工程快速估价的一种模型及应用

应用模糊数学的理论和计算方法,建立了一种建筑工程造价的快速估算模型：首先拟定建筑工程的特征元素,建立典型工程的特征值矩阵,然后通过公式转换,建立典型工程隶属度矩阵并确定各典型工程与拟建工程的贴近度,最后由贴近度最大的典型工程来计算拟建工程造价。实例应用表明,该模型具有优越性。     

一种运动中带头和软钳口定位控制方法

针对冷轧重卷机组在卷取过程中带钢存在"带头印"问题,本文提出了一种运动中带头和软钳口定位控制方法,给出了数学模型和控制程序。其采用了闭环控制,具有精度高、实时性好的特点。该控制方法在宝钢多条重卷机组中使用后,钳口对准率达100%,解决了"带头印"问题。     

防腐润滑脂在钢混系杆拱桥中的应用与施工

本文主要讲述武汉晴川桥(江汉三桥)系杆锚固区防腐蚀工程中无粘结预应力筋专用防腐润滑脂的注油施工,并详细描述了无粘结预应力筋专用防腐润滑脂的性能、专用涂胶机的使用方法以及系杆锚固区预埋钢管前部密封装置和后部注油装置的设计安装方法,并对注油量理论计算值与实际记录数据的偏差进行系统分析。此次防腐润滑脂的成功应用和注油施工的顺利实施将为今后类似工程提供宝贵的参考经验。     

三维氧化石墨烯的制备与表征

石墨烯独特的结构和优异的电子、电化学、光学、热学和机械性能,使其具有广阔的应用前景。但结构完整的石墨烯,反应活性弱,并且石墨烯片与片之间容易产生聚集,使其溶解性降低,这严重影响了石墨烯的进一步研究和应用。而与其相对应的三维石墨烯拥有独一无二的三维网络状结构、优异的电学性能和机械性能,让三维石墨烯在很多领域都具有很大的应用潜力。     

像素级的皮肤分割与面色分级

皮肤是人体最大的器官,面色相对于人体其他生物属性具有更便捷、更稳定的特性。因此,设计一个完整有效的面色分级系统是非常有意义的。本文中,面色分级系统被分为皮肤分割和面色分级2部分。针对皮肤分割任务,在生成对抗网络框架下搭建了一个多尺度特征融合网络,相对于传统的语义分割网络,本文的分割模型充分地利用了每一层特征图的信息。在面色分级实验中,首先在归一化rgb、HSV和Lab颜色空间下使用1 000幅图像分别训练了支持向量机(SVM)和BP神经网络分类器,128幅皮肤图像被用作测试集,正确率在73%～76%;之后将颜色特征与皮肤区域纹理特征融合进行学习,使用SVM分类的正确率为85%,使用BP神经网络分类的正确率达到了91%。     

无人机数据链判决反馈均衡器的FPGA实现

从无人机数据链的需求出发,使用现场可编程门阵列(FPGA)实现判决反馈均衡器(DFE),以消除无人机数据链中的码间干扰。文中利用System Generator对判决反馈均衡器进行建模,将模型转换为硬件,并通过硬件协调仿真在Xilinx virtex5 XC5VSX50T芯片上验证。仿真结果表明,在不同信道条件下,判决反馈均衡器能很好地克服码间干扰,适用于无人机信道。本文为无人机高速数据链均衡器的实现打下基础。     

基于并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割

传统遗传算法用于搜索某些函数极值时精确度较低且稳定性较差。针对该问题,提出了一种基于并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,进化在多个不同的子群中并行进行,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度。100 次阈值计算实验结果表明,提出的分割算法与传统遗传算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性。其收敛速度明显优于基于单种群的遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割。