具有耐火钢短梁的钢框架梁-柱连接抗火性能模拟

通过有限元模拟探讨将耐火钢短梁应用于钢框架梁 柱连接以提高连接抗火性能的可能性.考察三维有限元建模过程中模型简化、网格划分、求解方法和接触关系等关键技术,以提高计算效率并确保分析结果的可靠性.提出3个确定极限温度的准则并应用于钢框架,通过比较可知：对于采用普通钢的钢框架,采用准则1与准则2确定的极限温度与由最大挠度为L/20和L/10所确定的临界温度较接近,这有益于指导钢框架抗火设计.比较普通钢与耐火钢短梁的变形可知：耐火钢的使用可以有效控制跨中挠度变形,使最大变形值减小1/2以上.     

基于电驻波的锚杆长度无损测量方法

针对现有锚杆无损检测方法存在振动波与锚杆的耦合问题,提出了一种基于电驻波的锚杆长度无损测量方法。该方法基于传输线和天线等效原理,采用传输线上的驻波理论来测量金属锚杆长度,即扫描输入信号频率,当锚杆始端第1次出现电压最小值时,认为对应的信号波长为锚杆长度的4倍。实测结果表明,该方法耦合方便,测量效果好。     

低产井产量计量方法探讨

大庆油田已进人后续开发阶段,低产井数量在逐年增加,其产量的准确计量成了亟待解决的问题.现有的低产井产量计量还是采用与高产井相同的计量间分离器量油方式进行.由于低产井自身的特点,分离器量油方式不能如实反映其产能.对两种量油方式进行对比研究,通过具体应用实例表明,翻斗流量计计量低产井产量效果较好.     

钻井井(孔)眼轨迹计算与图形绘制软件的设计

钻井井(孔)眼轨迹计算与图形绘制软件是为钻井行业设计的,采用了VB6.0编程并结合AutoCAD二次开发(VBA)的方法,完成了通过软件读取井眼轨迹基本参数(原始测斜数据),计算出井眼轨迹计算参数并绘制出井眼轨迹图形。文章简要介绍了钻井井(孔)眼轨迹计算与图形绘制软件的设计思路、功能和实现的核心程序以及软件运行过程。     

插件的探井单井信息集成平台设计与开发

本文采用插件式、模板化的设计思路,在Windows．NET平台下实现了以井身结构图和试油管柱图为图形显示导航,集成显示探井在不同生产阶段的重要生产数据,为用户提供了井当前状态和重要信息宏观的展示平台,为探井生产管理提供依据。     

基于子空间方法的精馏塔系统辨识建模研究

子空间辨识方法作为一种有效的针对多输入-多输出系统(MIMO)的辨识建模方法近年来受到广泛的重视.目前主要采用的子空间辨识算法只能适用于白噪声环境,而实际的工业现场数据很多是受到较大有色噪声干扰的.针对问题采用了一种新的子空间辨识算法,利用马尔可夫参数用于处理随机性部分,同时引入辅助变量用以去除噪声的干扰,能够适用于存在较大有色噪声干扰情况下的辨识建模,并可得到对象的无偏模型,建模的精度优于通常所采用的子空间辨识算法.通过对精馏塔仿真模型的辨识结果证明了该方法的可行性和有效性,以及在实际工业过程对象建模中良好的应用前景.     

基于Logistic方法定量判别岩性的研究

判别地层的岩性是地质勘探中的一项最基础性工作。过去,主要靠钻孔岩心编录来判别地层岩性,但对大量快速无岩心钻进的钻孔来讲,此方法就行不通了。针对这种情况,应用Logistic判别法,进行了利用煤田测井曲线数据定量判别岩性的研究工作。研究得出:应用此方法能够自动、定量的判别岩性,达到了研究目的。     

《交换空间》栏目引导新的家装理念浅析

本文通过表述传播学五大要素在《交换空间》栏目中的体现,主要介绍了家装从规划设计到具体实施的整个过程在《交换空间》栏目中的体现,分析了《交换空间》作为一种具体的可实施性强的节目对家庭装饰装修理念新的诠释。     

基于TD-LTE和LabVIEW的油井远程监控系统设计

针对目前油井远程监控系统的弊端,设计了一种基于TD-LTE(分时长期演进)高速数据传输技术和LabVIEW测量软件的油井远程监控系统.通过本系统能够快速有效地监控油井生产状况,还能够对历史数据进行查询和分析.经过模拟调试验证了系统对油井的悬绳拉力、油管压力、原油温度、抽油机电机电压电流等关键参数的实时监控,且能够对突发状况进行有效处置.     

Hypercolumn-array based image representation and its application to shape-based object detection

Biological and psychological evidence increasingly reveals that high-level geometrical and topological features are the keys to shape-based object recognition in the brain. Attracted by the excellent performance of neural visual systems, we simulate the mechanism of hypercolumns in the mammalian cortical area V1 that selectively responds to oriented bar stimuli. We design an orderly-arranged hypercolumn array to extract and represent linear or near-linear stimuli in an image. Each unit of this array covers stimuli of various orientations in a small area, and multiple units together produce a low-dimensional vector to describe shape. Based on the neighborhood of units in the array, we construct a graph whose node represents a short line segment with a certain position and slope. Therefore, a contour segment in the image can be represented with a route in this graph. The graph converts an image, comprised of typically unstructured raw data, into structured and semantic-enriched data. We search along the routes in the graph and compare them with a shape template for object detection. The graph greatly upgrades the level of image representation, remarkably reduces the load of combinations, significantly improves the efficiency of object searching, and facilitates the intervening of high-level knowledge. This work provides a systematic infrastructure for shape-based object recognition.