水环境下混凝土动态抗压特性试验研究

为了了解混凝土在水环境下的力学性能,采用φ300 mm×600 mm的圆柱体试件,在10 MN大型多功能液压伺服静动力三轴仪上进行不同应变速率(10-5/s、10-3/s、10-2/s)下的饱和混凝土单轴压缩试验和循环孔隙水压预处理后的混凝土常三轴压缩试验,对比分析不同加载方式对混凝土基本力学参数与损伤破坏特性的影响,并基于水环境下的作用机理对试验现象作出解释,研究表明:相对于饱和单轴加载,常三轴作用下的混凝土峰值应力更高,峰值应变更大;围压作用下,随着孔隙水循环次数的增加,混凝土的峰值应力增大,循环孔隙水压作用对混凝土的率敏感性具有促进作用;不同加载方式的损伤组合图中,单轴作用下,混凝土损伤路径最短,损伤变量的增加速度最快;常三轴作用下,不同循环孔隙水压作用下混凝土的损伤路径由于应变速率的提高发生了变化.     

五家沟矿厚煤顶回采巷道支护方案优化设计

针对五家沟矿回采巷道常出现局部冒顶现象,在对回采巷道围岩条件研究的基础上,结合冒顶原因分析,提出了利用超长锚杆支护代替锚索的支护方案,将新的支护方案应用于现场。     

关键层耦合作用下露井联采边坡滑动深度分析

通过理论分析和相似材料模拟实验,提出了控制露井联采边坡稳定的"关键层"概念,研究了"关键硬岩层"与"关键弱层"耦合作用下的露井联采边坡变形破坏机理。建立工程力学模型,推导出了关键层耦合作用下露井联采边坡滑动深度的预计公式,以平朔矿区安家岭露天矿北端帮井工开采引起的边坡滑动为工程实例,对公式的适用性进行了验证,结果表明,预计结果与相似材料模拟实验结果、现场位移监测结果三者基本吻合。通过研究,实现了露井联采边坡潜在滑移深度的合理预计,为露井联采时空关系优化、边界参数合理确定、边坡变形监测与失稳治理等工作提供了依据。     

超高层项目塔楼标准层机电设备吊装

超高层建筑机电系统较多,塔楼标准层数量大,楼层内有较多的机电设备,尤其是楼层内组合式空调箱尺寸较大,楼层内组合式空调箱的吊装是超高层设备安装的难点之一。同时,吊装的进度会影响幕墙封闭的进度和塔吊拆除时间。本文采用重心平移法,有效提升了吊装效率,加快了施工进度。     

基于双开口环型的太赫兹超材料传感器设计

设计了一款可用于检测材料折射率及厚度的双开口环型太赫兹超材料传感器,其结构由双开口方环与圆环嵌套的超材料结构和聚酰亚胺衬底两部分构成.当太赫兹波垂直入射超材料表面时,该传感器结构在0.8～1.8 THz范围内形成三个高Q值谐振峰(中心频率分别为f1,f2和f3).通过探讨超材料结构表面电流分布与三个谐振峰形成的关系,观察到超材料结构对入射太赫兹波的不同响应特性导致产生不同的表面电流分布.此外,还对该传感器在折射率传感和厚度传感方面的应用进行了探究.在待测物厚度一定的情况下,该传感器在谐振频率f1,f2和f3处的传感灵敏度分别可达170,103和119 GHz/RIU,均具有优越的传感特性,可利用其多谐振峰进行高灵敏度折射率传感.这种高灵敏度的多谐振峰折射率传感器可以检测到待测分析物的微小变化,在生物化学检测领域具有广阔的应用前景.     

一种SAR ADC电容失配自测量与数字校准技术

为了解决高分辨率逐次逼近模数转换器(SAR ADC)中,电容式数模转换器(DAC)的电容失配导致精度下降的问题,提出了一种电容失配自测量方法,以及一种可适用于各种差分电容DAC设计的低复杂度的前台数字校准方法。该方法利用自身电容阵列及比较器完成位电容失配测量,基于电容失配的转换曲线分析,对每一位输出的权重进行修正,得到实际DAC电容大小对应的正确权重,完成数字校准。数模混合电路仿真结果表明,引入电容失配的16位SAR ADC,经该方法校准后,有效位数由10.74 bit提高到15.38 bit。     

基于层次分析法的煤与瓦斯突出指标研究

 为了研究各因素对煤与瓦斯突出的影响程度,能够选用最优的评价指标来指导矿井的安全生产,应用层次分析法的基本原理建立了煤与瓦斯突出指标的评价模型,并进行了实际应用。研究结果表明：采用该评价模型优选的指标能够较好的反映了煤层的突出危险性,在矿井生产过程中可以应用该模型,选用最能反映煤与瓦斯突出的指标,并以此为依据来指导矿井的安全生产。     

父脉冲参数对飞秒脉冲相干合成质量的影响

利用解析方法研究了父脉冲参数对合成脉冲宽度和质量的影响。研究结果表明,两个父脉冲具有相近的脉冲宽度和脉冲能量时,合成脉冲的时域质量较高。减小父脉冲时域宽度可以有效减小合成脉冲基底。为了验证这一相干脉冲合成的优化方法,在不同的非线性光纤中,对分束后的掺镱光纤飞秒激光器的输出脉冲分别进行非线性频率变换,获得了两个小于30 fs的脉冲,再将二者进行相干脉冲合成,获得了合成脉冲宽度为8 fs的少周期脉冲。     

一种改进的形态-小波阈值降噪方法

现场采集的旋转机械振动信号中一般存在强脉冲干扰和白噪声,小波阈值滤波对白噪声的滤波效果好,但对脉冲干扰的滤除效果不佳,而形态滤波虽然可以有效地剔除脉冲干扰,但不易滤除白噪声。针对这些问题,提出了一种基于形态滤波和改进的小波阈值滤波相结合的综合滤波方法。该滤波方法结合了两种滤波方法的优点,能够同时有效地滤除旋转机械振动信号中的脉冲干扰和白噪声。通过仿真信号和现场采集的转子振动信号进行了实验验证,结果表明,形态滤波与改进的小波阈值滤波相结合的滤波方法很好地滤除了转子振动信号中的噪声成分,进而提取出淹没在噪声中的转子振动信号。     

基于深度学习的病变部位识别

随着社会的发展,人们对于健康的越来越重视,成为人生在世不得不考虑和关注的问题,保证自己的身体健康也是每个人的第一要务。但随着人类社会的发展进步,致病因子、病原体越来越多样化,越来越防不胜防,人们的患病率的大大提高,身体健康受到了极大威胁。这不仅对食品安全、环境污染等方面提出了要求,也需要医疗水平的进一步提高。现今社会,医疗水平处于一个蒸蒸日上的阶段,但缺少严谨与精度。很多发病部位的检测都是用医生肉眼来完成,在遇到一些难以观测的发病器官比如肠胃、肝脾的时候,就会存在极大困难。深度学习在计算机视觉领域已经取得了很好的成绩,因此将深度学习用于医疗领域可以极大减轻医生的工作强度。本文将使用深度学习进行病变部位的识别和检测。