地下洞室群围岩稳定分析

本文介绍了大型地下洞室群围岩稳定分析的基本方法，包括洞室群开挖的有限元分析、锚固支护的数值模拟以及洞室群围岩破坏区的评价指标。运用面向对象的思想，开发了一套地下洞室群有限元分析结果的可视化系统，为地下洞室围岩稳定分析的结果整理、方案评价以及大型地下结构有限元分析软件的最终形成提供了有力手段。     

基于多项式Wigner-Ville分布的膛内弹丸回波信号处理

设计了1组新系数构造多项式Wigner-Ville分布的核函数,对膛内弹丸回波信号进行处理,消除了交叉项干扰。与传统方法相比,该方法计算效率提高了10倍,误差降低了1个数量级。     

HPLC-DAD法同时测定防脱发类化妆品中6种抗雄激素药物

建立了同时测定防脱发类化妆品中氟他胺、非那雄胺、左炔诺孕酮、醋酸环丙孕酮、醋酸氯地孕酮和度他雄胺等6种抗雄激素药物含量的HPLC-DAD方法。实验采用C₁₈色谱柱,柱温30℃,流动相为甲醇-水,等度洗脱;检测波长225 nm、285 nm。结果表明6种药物均在2～100μg·mL^-1范围内呈良好的线性关系(r>0.9990);经膏霜、乳液、水3种基质测试,平均加样回收率为97.6%～99.8%,RSD为0.05%～0.97%。该方法简便、重复性好,可用于判断防脱发类化妆品中6种抗雄激素药物的非法添加情况。     

基于深度学习的三维点云自动生成BIM模型方法

在数字孪生、智慧城市的浪潮下,建筑行业正积极探索一种能快速重塑"既有建筑"3D信息模型的方法.从深度学习3D目标检测算法角度出发,着手大规模建筑数据集的生成和点云深度学习理论,分析点云深度学习框架所需输入数据类型,重点介绍了各类建筑构件的3D边界框及三维点云的创建过程,对比具有相同数据结构的不同点云数据集并实现了基于S...     

大粒径聚丙烯酸丁酯胶乳的制备

采用种子乳液聚合法制备了丙烯酸酯-苯乙烯-丙烯腈共聚物生产工艺中的基础胶乳聚丙烯酸丁酯(PBA),考察了配方和工艺条件对其粒径增大的影响。结果表明,在合成种子胶乳时可加入质量分数0.2%～0.8%的乳化剂十二烷基硫酸钠;在种子胶乳粒径放大试验时,加入质量分数0.3%的乳化剂十二烷基硫酸钠及补加的单体量为种子胶乳总固体物质量的33倍可以得到大粒径的PBA胶乳。采用种子乳液聚合法进行PBA胶乳粒径放大方法简便、效果明显。     

核电厂数字化仪控系统动态流程图方法分析研究

传统静态故障树方法对数字化仪控系统(DCS)的可靠性评价存在较大局限性,尤其是对包含动态特性和反馈信号的控制系统。作为新型概率安全分析方法的动态流程图法(DFM)具有动态特性,可表征系统变量和时间的关系、模拟逻辑信号控制,能够综合分析评价软件失效、硬件失效以及外部环境对系统可靠性的影响。本文选取CNP1000稳压器压力控制系统作为分析对象,假设发生稳压器高压信号缓解失效事件;分别应用DFM机制和故障树机制对其进行PSA建模分析,计算得到各自顶事件的发生概率、质蕴含与最小割集。最后通过两种模型结果的对比,总结分析出DFM方法较传统故障树方法的优势之处。     

废机油制备的乳化切削液及其性能研究

利用正交试验确定了乳化切削液的最佳配比;通过单因素试验分析了极压添加剂和油性剂的用量对切削液性能的影响,并确定其最佳用量;借助Tafel极化曲线确定了乳化切削液使用的最佳稀释浓度;按照乳化切削液行业标准要求对切削液进行综合测试,结果表明,该乳化切削液各项性能指标均符合行业标准,缓蚀性和润滑性方面优于部分市售切削液.     

风机自主巡视的无人机控制策略研究

应用旋翼无人机对风力发电机进行自主巡视时,需正对风机采集全景图,计算桨叶空间位置,进而对巡视航线和航点做出规划。为此提出一种风机自主巡视的无人机控制策略。首先,采用Yolov5神经网络模型对风机各部位进行提取,同时利用风机各部位像素坐标计算无人机位姿修正量并设计控制器,使无人机到达正对风机的位置对其全景图进行采集;其次,根据全景图计算桨叶叶尖的空间坐标,规划出巡视航线及初始航点,达到对桨叶的全面图像采集;最后,为克服定位误差等因素的干扰,设计控制器使无人机可依据图像信息进行位姿调整,使桨叶保持在图像中心位置,达到对风机精准巡视的目的。仿真试验表明,所提出的策略可达到对风力发电机自主巡视的目的,其中的设计思路也可为其他电力设备的巡检方案提供参考。     

多极化层析SAR植被高度反演基线融合方法

植被高度反演属于森林定量遥感,在森林测绘、资源评估和生态监测等领域发挥着重要作用.本文基于多极化层析SAR数据进行基线融合植被高度反演,将森林散射相干模型推广到高维空间,通过复数域到幅度–相位域的转化降低模型非线性度,并提出了基于相干分布方差的广义幅相距离,进而发展了多基线联合参数反演方法.本文通过实测P波段极化层析SAR数据对所提方法进行了验证,同时将其与单基线反演法、基线选择法和欧式距离融合法进行了对比分析.实验结果表明,本文所提方法的反演结果与激光雷达获取的高度图相比,相关性更强,均方根误差更低,显著提高了植被高度反演的精度和稳定性.     

基于高光谱成像技术的青花椒产地识别研究

目的 基于高光谱成像技术结合机器学习建立一种青花椒产地的快速识别方法,实现四川、贵州、云南、重庆等10个青花椒主要产地样品的快速无损鉴别。方法 本研究利用全平皿法、五点平均法和中心点法3种不同的兴趣区域(region of interest, ROI)提取方式,获得平行光谱数据,分别采用5种预处理方法消除数据噪声提升模型性能,并比较了偏最小二乘判别分析(partial least square-discriminant analysis, PLS-DA)、随机森林(random forests, RF)和支持向量机(support vector machine, SVM) 3种模型的产地识别效果。结果 采用全平皿法提取兴趣区域,通过二阶导(second derivative, D2)预处理后建立的RF模型分类效果最佳,训练集和测试集的准确率均可达到100%。进一步采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择27个特征波长建模,结果表明多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)-RF模...