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。     

探究建盏的审美与文化——以曜变建盏为例

早在我国晚唐五代时期,就开始产生了建盏文化,发展到宋代时期逐渐和茶文化进行了融合,并形成了一些衍生文化。在历史发展过程中,国家的文化也在不断发展,建盏文化从诞生到盛行又走向衰弱,在现代又重新走向复兴,在这个过程中产生了许多建盏珍贵文物,也逐渐成为了陶瓷中的上品。在建盏文化中,最为典型的一种就是曜变建盏,其中更是蕴含了独特的审美和文化。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

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。     

国网安徽合肥公司进行线路清障消缺保障城市供电

<正>4月1日,国网合肥供电公司配电运检室顺利完成该市锦绣社区及汇林园小区的配变及低压线路消缺与树障清理工作,并同步对此处4台配变的老旧低压总断路器进行了更换。近期,合肥供电公司有计划地推进城区重点供电线路的消缺与树障清理工作,多个工作小组每天对城市供电线路段进行巡视,每周召开1次工作推进会,对巡视中发现的道路、小区及配变台区缺陷故障进行梳理,并与城市园林、交警部门一起讨论实施计划,确定具体线路清障消缺的