Mechanical analysis of roof stability under nonlinear compaction of solid backfill body

Based on the compaction characteristic test and the nonlinear compaction deformation characteristics of backfill material, this paper applies the theory of nonlinear elastic foundation of thin plate to establish a mechanical model of backfill body and roof in solid dense backfill coal mining. This study critically analyses the deflection equation of the roof by the energy method, derives the conditions of roof breakage and combined with concrete engineering practice analyses, determines roof movement regularity and stability in solid dense backfill mining. Analysis of the engineering practice of the 13,120 backfill panel of Pingmei 12# mine shows the theoretical maximum of roof convergence in backfill mining to be415 mm which is in significant agreement with the measured value. During the advancing process of solid backfill mining at the panel, the maximum tensile stress on the roof is less than its tensile strength which does not satisfy the conditions for roof breakage. Drilling results on the roof and ground pressure monitoring show that the integrity of roof is strong, which is consistent with the theoretical calculations described in this study. The results presented in the study provide a basis for further investigation into strata movement theory in solid dense backfill mining.     

三峡库区城镇污染河流沉积物重金属风险评价与来源分析

以三峡库区城镇化发展迅速的典型流域——梁滩河为研究对象,分析了不同河段沉积物重金属含量,用地累积指数Igeo和沉积物污染指数SPI评价了沉积物重金属的累积程度和生态潜在风险,并用主成分分析和相关分析方法探讨了重金属来源.结果表明:梁滩河沉积物As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn、Hg的质量分数变化范围分别处于(2.31~8.56)×10-6,(0.074~0.574)×10-6,(92.85~336.13)×10-6,(19.22~45.35)×10-6,(13.50~48.37)×10-6,(11.77~52.17)×10-6,(46.91~1035.30)×10-6和(0.012~0.229)×10-6.沉积物重金属生态潜在风险较低(SPI为1.11~6.90),但个别重金属累积污染严重,Cr和Zn累积达到超重污染;Cd、Hg在人口聚集地区达到中度污染.相关分析和主成分分析表明:河流污染治理工程实施后,沉积物重金属主要来自于城镇生活污染.     

基于动态优化PCA人脸识别算法的实现

提出一种人脸识别动态优化PCA算法。采用ORL人脸数据库,对数据库中图像进行放缩归一化操作并按升序或降序排列。然后,将数据库分为最大值类、中值类、最小值类三个部分,求其各类平均值,特征值个数选取9和10,实现人脸识别和重建。随机采样人脸图像,采用DCT算法将其转换到频域进行分析,通过比较整个数据库平均脸与三类中各自平均脸,算法运行后,特征值个数可以实现自动优化。实验结果显示,该算法在一定程度上可用来对传统PCA算法部分关键参数进行优化。     

基于相空间重构和随机配置网络的电力负荷短期预测

针对配电网负荷随时间空间变化的非线性特征导致短期负荷预测精度低和模型训练时间成本高的问题,设计了一种基于相空间重构(phase space reconstruction, PSR)和随机配置网络(stochastic configuration networks, SCN)的电力负荷短期预测模型。首先将配电网数据中与负荷相关的气象数据通过主元分析法(principal component analysis, PCA)进行数据降维,并与负荷序列组合成多变量的时间序列,运用混沌时间序列理论,通过互信息法和虚假近邻法求取参数并重构相空间,最后使用随机配置网络预测电力负荷。采用欧洲电网公开数据集的历史负荷和气象数据验证所提方法,结果表明,与网格搜索法优化的支持向量机(support vector machines, SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural networks, BP)、长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)和整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average, ARIMA)相比,所设计方法具有智能化水平高、运算高效的特点,有一定的实用价值。     

基于声发射信号的PE塑料失效PCA预测方法

以聚乙烯(PE)塑料为研究对象,采用声发射监测技术对不同拉伸速度下试样失效过程进行监测,采集相应的声发射信号(持续时间、幅值、事件计数、撞击次数等),通过相关性系数分析确定评价因子,利用三角形隶属函数确定各评语集的失效隶属度,建立了PE塑料失效破坏程度主成分分析(PCA)模糊预测评价模型。另取同型号PE试样进行不同速度拉伸损伤破坏试验,并对损伤过程“力–时间”曲线的弹性阶段、屈服阶段(轻微失效)、颈缩阶段(中度失效)、断裂阶段(严重失效)特征点参数进行统计,破坏过程中所选时间点对应的失效程度与PCA预测评价结果一致,验证了模糊预测评价模型的可行性。     

电液非线性系统自适应控制的非线性参考模型方法

本文提出了通过构造与受控对象具有相同非线性特性的参考模型，并借助仿射变换和非线性反馈使参考模型线性化来实现对电液非线性仿射系统的模型跟随自适应控制方法，并通过分析和仿真说明了这种AMFC系统能够确保被控对象准确跟随参考模型的输出。     

高精度电液位置伺服系统的设计

将小流量的伺服阀用于低速液压缸的定位控制和跟踪控制，建立了该液压伺服系统的非线性数学模型，实验表明其随动性优于传统的线性控制器，抗干扰能力强。     

一类自适应预测控制方法及在电液比例控制中的应用

为电液比例系统提供了一个输入输出增量式线性时变模型，采用加权限定记忆回归法来估计模型参数，在此基础上进而提出了一种自适应预测控制方法，并给出了最优控制律，仿真结果表明了该线性时变模型和参数估计算法的可行性，表明该自适应预测控制方法具有优良的控制品质。     

发电机组转子轴系机电耦联扭振的二重共振研究

找到发电机与直流电动机的气隙磁场能量表达式,应用拉格朗日—麦克思韦方程建立了机组轴系机电耦联的非线性扭振方程组,分别得到了发电机及直流电动机的电磁刚度,从理论和实验研究中发现了新的零阶固有频率,利用多尺度法对非线性扭振方程组进行了求解,得到了二重共振的规律,利用实验室的发电机组模型进行了实验研究,所取得的实验曲线和相应的理论曲线,不论在定性和定量上均有很好的吻合。