用于磁敏免疫测量的激励磁场设计

文中从大气隙C型磁铁出发,设计了一个用于磁敏免疫测量的激励磁场。当磁芯的直径与气隙的大小的比值小于4时,大气隙C型磁铁气隙磁场具有很大的不均匀性。通过理论计算与仿真分析,设计了以补偿环的方式来实现磁场的修正。当给大气隙电磁铁磁极的边缘套接一个1.3 mm厚,0.9 mm长的补偿环之后,可以使得气隙中轴线上的磁场的最大不均匀度从13.84%降低到9.553%。     

基于点估计法和随机潮流约束的电网及风电场相关特性研究

针对传统电网多目标规划方法的规划过程中随机变量分布不均,导致精度低、误差大、成本高等问题,以点估计法和随机潮流约束为基础,研究了风电场相关特性,提出相关电网规划方法,通过多项式正态变换技术,对电网内部的不确定因素,即非正态相关变量进行处理,结合最小二乘拟合法计算正态变换项数,引用点估计法确定电网中随机变量的边缘分布和相关性,进行建模,统计分布概率,简化建模模型,通过分析总体样本均值和样本方差均值,确定出量化相关性对电网规划的影响,经过变换得到采样点,进行潮流计算,获得电网输出目标矩阵,实现电网多目标规划,完成风电场相关特性研究。对IEEE-RTS节点进行算例分析,结果表明,基于点估计法和随机潮流约束的电网多目标规划方法具有很强的分析能力,当风电场相关系数达到0.8时,采样值出现极大值和极小值的概率极大增加,规划最大误差小于1.5%,提高了规划效果。     

煤矸石混合料抗压强度的试验研究

 本文选取邯邢地区某煤矿的煤矸石,通过室内试验,研究了煤矸石的基本性能;采用均匀设计的方法,设计了8组煤矸石混合料的试验配比方案,对它们的饱水无侧限抗压强度进行了研究,利用回归分析模型,分析了粉煤灰、生石灰、水泥对煤矸石混合料强度的影响。结果表明：煤矸石混合料的饱水无侧限抗压强度 随着粉煤灰掺量的增加而增长,且水泥掺量越大时,粉煤灰对 影响越大;生石灰掺量不宜过大,否则对 将产生不利影响;水泥对 的影响随着水泥掺量的增加而逐渐减小。     

XML数据库结构连接算法之分析

结构连接是XML查询处理的核心操作,受到了计算机研究界的高度关注.高效的算法是高效查询处理的关键,目前已经提出许多结构连接的算法.本文介绍了几种典型的算法,并分析了这几种算法的优缺点.     

分压注水节能技术在轮南油田的应用

在油田开发过程中,运用注水技术能够使油层压力保持在稳定状态,提高油田产油量。注水系统运行中消耗大量能源,因此运用分压注水的油田注水系统的节能技术,结合生产实际进行改造,有利于减少能源的损耗,提高油田生产效率。重点分析了分压注水的含义,确定了分压注水的基本原则、技术条件及分压注水的三种形式,并以轮南油田为例,分析压力损失的节点,进行改造,降低注水泵出口节流损失,并根据地层压力进行分层注水。     

三维扫描技术在模块通廊荷载试验变形监测中的应用研究

传统的结构变形监测方式是在结构某些特征部位安装变形监测装置,以达到变形监测目的,但此方式一定程度上不能完全反映结构的变形情况。针对传统方式无法有效监测结构初始形态、整体变形、最大变形的不足,利用天宝三维扫描仪Trimble TX8对成套式模块通廊在受不同级别荷载下的结构形态进行全方位的精准扫描,高效快速地获得了高精度、高密度的点云数据,通过对点云数据的整合、处理、分析可及时得到通廊结构全面变形信息,为结构的力学性能分析提供了充足的变形数据。     

石灰-粉煤灰稳定煤矸石混合料抗压强度试验研究

通过室内试验,研完了邢台某矿区煤矸石混合料的物理、化学性能.采用均匀设计方法,设计了6组煤矸石混合料的试验配比方案,并分别对不同配合比的混合料进行饱水无侧限抗压强度试验,利用回归分析模型对试验结果进行分析,研究讨论掺合料(生石灰、粉煤灰)掺量对煤矸石混合料强度的影响.     

分数导数粘弹性模型的矩形板的振动分析

利用分数阶Kevin粘弹性模型,建立矩形薄板的动力学方程,并利用拉普拉斯变换及其逆变换给出四边简支粘弹性薄板的解析解,并着重分析在常值荷载作用下,分数阶Kevin粘弹性模型的分数阶参数、粘性参数和模量参数对挠度的影响。结果表明,随着粘性参数和分数阶参数的增大,粘弹性板的挠度变小;随着模量参数增大,粘弹性板的挠度变大。     

煤矸石抗剪强度试验研究

本文针对邯邢地区有代表性的某类煤矸石,通过试验对其抗剪性能进行研究。根据材料的自身特性,确定大型直剪试验的方案,并进行直剪快剪试验。根据直剪试验的数据,分析得出了该类煤矸石抗剪强度的两个重要指标(内摩擦角φ、黏聚力c),为煤矸石在公路路堤回填中的应用提供理论依据,为煤矸石公路路堤的稳定性验算提供设计参考。     

基于规则模式LRU优化的交互式关联规则挖掘

将规则模式应用到交互式关联规则挖掘算法中,能有效提高用户的参与程度,然而如果规则模式数目较多,需要花费大量精力处理规则模式及其模式级别。通过LRU算法优化规则模式,提出IAFBLRU算法。在该算法中,用户可主动提高感兴趣的规则模式的级别;也可采用LRU策略自动降低用户不感兴趣规则的模式级别。实验证明IAFBLRU算法有效提高了关联规则挖掘算法的质量。