基于LoRa传输的高精度水温差监测系统

以高炉出铁口冷却壁为研究对象,设计了一种基于远距离无线通信(LoRa)技术的水温差监测系统。该系统采用一种改进式比率电桥电路,其中温度传感器为PT1000,其测量精度能达到0.01℃,并且将低功耗的LoRa技术作为系统的通信方式,通过RS-485总线将温度数据传输给上位机,记录实时的水温差。最后在某钢厂复杂的环境下,验证了本方案能准确监测冷却壁进出口水温差,对后期分析高炉侵蚀状态具有良好的工程前景。     

可再生能源发电制绿氢和氢能储运技术现状与发展分析

氢能已纳入我国能源发展战略。绿氢作为一种绿色二次能源,能够助推实现“双碳”目标。氢气制备和储运是氢能产业链的关键环节。重点阐述了电解水制绿氢和氢能储运的技术类型与发展现状,并对其应用前景和发展趋势进行了分析;提出氢气生产成本和储运方式是限制氢大规模部署的主要技术瓶颈;最后为传统电力企业进入绿氢制备和储运产业提供了一些思考和建议。     

中风化花岗岩中嵌岩桩承载性能原位试验与极限承载力预测

为深入探究中风化花岗岩中嵌岩桩的竖向抗压承载特性,对12根嵌岩桩进行了单桩竖向抗压静载原位试验与ABAQUS有限元数值模拟,通过多种方法对嵌岩单桩极限承载力进行评价,明确中风化花岗岩中嵌岩桩竖向抗压承载性状。研究表明:12根中风化花岗岩中嵌岩桩并非表现出完全端承桩,而是呈摩擦型桩或摩擦端承桩的性状;中风化花岗岩地基中的嵌岩桩竖向抗压极限承载力较高,桩顶沉降小,满足工程对基础的承载要求;有限元模拟荷载-沉降曲线与实测荷载-沉降曲线走势吻合度较高,桩顶沉降误差较小;本试验条件下,桩端阻力占桩顶荷载的56.9%,桩侧摩阻力占比为43.1%,桩侧摩阻力在荷载传递过程中发挥较充分;有限元模拟得到的单桩极限承载力与指数函数模型的预测结果较为吻合,可用于嵌岩桩单桩竖向抗压极限承载力的预测,以及嵌岩桩承载性状和荷载传递规律的分析。     

安装黏滞阻尼器的摇摆结构抗震性能分析

摇摆结构放松了结构与基础间的约束或构件间的约束,这些连接处只受压而不受拉,在地震作用下发生摇摆而其本身又不产生弯曲变形。摇摆降低了地震作用和结构本身的延性设计需求,减小了地震破坏,节约了结构造价。论文提出一种新型摇摆结构,即在传统摇摆结构上安装黏滞阻尼器,研究该结构在地震作用下的反应特点与减震效果。通过与摇摆框架的地震响应分析对比,表明安装黏滞阻尼器的摇摆框架能大幅度提高结构的抗震性能,降低地震带来的危害。     

神经网络智能诊断技术在混凝土结构中的理论实现与展望

混凝土结构诊断技术是现代建筑工业中的一个重要课题。基于人工神经网络的智能诊断,其融合了计算机技术与神经网络技术,并结合了工程设备的特征,它具有非线性、快速、精确等优点,更接近工程实际;同时,具有美好的发展前景。     

浮选图像中泡沫边缘分割

矿物浮选过程中泡沫的表面特征是浮选性能的重要指标,它可以实时、直观地反映浮选效果的变化,准确分割泡沫的边缘信息是浮选过程中一项重要的任务。近年来,研究人员提出了各种浮选泡沫图像分割算法,但浮选泡沫图像中存在泡沫数量多、泡沫间粘连严重以及边缘不清晰等问题,现存的方法由于其特征提取能力有限,无法精确的分割泡沫边缘。据此,本文利用深度学习提出了一种基于多尺度融合的浮选泡沫图像边缘分割算法,该算法通过引入一种深度高分辨率的编码结构以及一种基于注意力的分层融合方法来增强模型的特征提取能力,从而提高对于浮选泡沫边缘的分割效果。具体而言,深度高分辨率的编码结构可以在不同分辨率层级上同时维护特征信息,使我们的网络模型可以有效地捕捉不同尺度的信息,在提高图像语义理解能力的同时能够保持更多的细节信息,提高处理高分辨率以及密集任务图像的能力。除此之外,本文设计了一种基于注意力的分层融合方法来充分融合深层和浅层的特征图,使融合得到的特征图趋向于更重要的特征信息,从而提高识别浮选泡沫的边界和精确定位浮选泡沫的能力。该算法在泡沫边界分割数据集上凭借58.25的泡沫IoU以及73.62的泡沫Fscore取得了最佳的性能,证明了我们提出的算法可以更加准确地分割浮选泡沫边缘。     

Research on relations between failure heights of overburden strata and ~] / mining face parameters and forecasting method

The commercial FEM software ANSYS was used to analyze the failure characteristics of overburden strata under the conditions of different lengths of mining faces. It was shown that the parameters of mining faces, especially the length was the important factor to the failure heights and shapes of overburden strata. Fuzzy mathematics and statistical methods were used to analyze the forecasting method of the failure height of overburden strata influenced by the parameters of mining face based on the measured data under the conditions of fully-mechanized mining of general hardness cover rocks. On the basis of these analyses, a new forecasting formula was gotten. The forecasting result conforms to the in situ measured value. The result has a very important application value in safe and high-efficient mining, and has a very important advancing function to theoretical studies.     

The creep experiment and theoretical model analysis of gas- containing coal

A creep experiment of preformed molding coal under different confining pressures were carried out using self-developed 3-triaxial creep loading device for gas-containing coal, which loaded by Shimadzu AGI-250 kN electrical servo-controlled stiffness testing machine. Based on the experimental results, the variation trend of axial deformation under different stress states was studied, and creep failure characteristics of gas-containing coal under different confining pressures were analyzed. The experimental results were identified with seven-component nonlinear viscoelasto-plastic creep model （Hohai model）, and the creep material parameters were obtained. The experimental result complies well with the theoretical value of this model. It indicates that creep constitutive relation of gas-containing coal can be expressed by nonlinear viscoelasto-plastic creep model correctly.     

基于大数据的颌骨囊性病变诊疗系统的研究

论文设计了基于c4.5和BP的颌骨囊性病变诊疗分析系统.对颌骨囊性病变的大数据进行分析处理.系统的分析结果可用于指导颌骨囊性病变的分类、诊断、治疗、预测、评估.实验表明,系统对大数据级别的颌骨囊性病变进行决策支持和特征诊断具有可行性和有效性.系统具有高吞吐能力、高扩展性、高容错性,有较好的推广使用价值.     

基于静态和动态混合分析的内存拷贝类函数识别

缓冲区溢出等内存错误漏洞的产生往往来自对内存拷贝类函数的不当使用. 对二进制程序中的内存拷贝类函数进行识别有利于发现内存错误漏洞. 目前针对二进制程序中内存拷贝类函数的识别方法主要借助静态分析来提取函数的特征、控制流、数据流等信息进行识别, 具有较高的误报率和漏报率. 为了提高对内存拷贝类函数识别的效果, 提出一种基于静态和动态混合分析的技术CPSeeker. 所提方法结合静态分析和动态分析各自的优势, 分阶段对函数的全局静态信息和局部执行信息进行搜集, 对提取到的信息进行融合分析, 进而识别二进制程序中的内存拷贝类函数. 实验结果表明, 尽管CPSeeker在运行时间上有所增加, 但在内存拷贝类函数识别的效果上, 其F1值达到了0.96, 远优于最新的工作BootStomp、SaTC、CPYFinder以及Gemini, 并且不受编译环境(编译器版本、编译器种类、编译器优化等级)的影响. 此外, CPSeeker在真实的固件测试中也有更好的表现.