润滑油中磨损颗粒在线监测传感器研究进展*

油液监测是判断设备健康状况和提供设备故障隐患预警的有效方法。综述了用于监测润滑油中磨损颗粒的最新各类在线传感器的基本原理,包括批量磁吸附式传感器、微流体电容传感器、金属扫描传感器、双层平面线圈传感器、超声波传感器和光学传感器等,并讨论各种传感方法的优缺点以及未来发展面临的挑战;指出了高通量、高灵敏度、能区别金属与非金属磨粒、可采集磨粒图像信息的集成式传感器是未来研究的重点,集成式、智能化、无线传输的传感器是未来研发方向。     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

立柱加固型框架大楼的爆破拆除

采用定向控制爆破技术拆除立柱加固型7层框架大楼。为了彻底炸毁加固立柱,确保大楼顺利定向倾倒,通过多次爆破试验确定了炸药单耗、布孔参数和装药结构。为了控制大楼塌落时的触地震动,采取了秒差分区爆破、空中解体、铺垫缓冲层和开挖减震沟等技术措施。爆破过程中进行了震动监测。此外还介绍了起爆顺序、安全防护措施及爆破结果。     

塔里木河干流标准水量监测断面试点建设分析

基于塔里木河部分水量监测断面未采取防护措施出现变化较大,不能确定水位流量关系曲线的情况,选取喀尔曲尕水库进水闸、新沙吉里克闸、墩阔坦干渠三个典型测水断面,对塔里木河干流标准水量监测断面试点建设进行分析。通过实践和分析提出对塔里木河干流标准水量监测断面应采用无纺布+土工格室防护形式,可有效增强边坡的承载能力和分散荷载作用,使其达到标准水量监测断面测水的基本要求;流速过大时可根据实际采用干砌块石防护或混凝土板防护形式。     

深基坑排桩复合支护技术及其应用

结合中核建材总部大厦基坑的工程地质条件与基坑周边环境,提出了排桩+内支撑+悬臂桩的排桩基坑复合支护方案。使用天汉V2005.1软件对支护结构进行了验算,结果显示基坑各分段被动区最小安全系数均大于1.2,桩身承受的最大弯矩均小于桩身弯矩设计值。经基坑监测表明,采用排桩复合支护可有效控制基坑顶部水平位移、建筑物沉降、深层侧向位移、内支撑内力均在允许范围内。     

固定污染源监测的全过程质量管控探讨

固定污染源监测的全过程质量管控是确保监测结果精确性、完整性的关键,对此,相关环境监测人员务须从监测前的现场勘查、点位布设、采样仪器校正以及监测过程中的各项指标控制、监测方法选择、数据处理等方面予以全过程质量监管,进而为监测数据质量的有效确保提供支持。本文结合笔者以往固定污染源监测实践经验,对固定污染源监测的全过程质量管控予以了简要探讨,以期能够为相应监测人员在开展固定污染源监测时有所帮助。     

一线总线技术在冻结温度监测中的应用研究

通过分析DS18B20的感温原理及一线总线的驱动原理,设计出了一个具有适当下拉及上拉速率的驱动电路,延长了一线总线测温传输距离,消除了终端反射影响,实现了利用DS18B20进行温度自动监测,为冻结施工中的温度监测提供了一种有效的在线测量方法。