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。     

带热电偶数显温度巡回检测仪校准方法的研究

本文通过对巡检仪进行示值稳定性、重复性的试验,探讨热电偶的选择与巡检仪示值之间的关系,以确定校准方法,指导使其有效溯源.     

典型土耳其煤质对锅炉设计及选型的影响分析

本文从土耳其的电力市场入手,结合土耳其煤质的特点,分析了硬煤和褐煤两种典型的煤质,针对这两种典型的煤质结合实际案例,分别采用煤粉锅炉和循环流化床锅炉技术,并就锅炉设计及选型给出了建议,对国内电力装备企业开拓"一带一路"市场,支持中国产品走出去,具有一定的借鉴意义。     

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。     

钢管套筒灌浆连接轴向受拉性能模拟试验研究

为研究钢管套筒灌浆连接轴向受拉破坏过程及破坏机理，试验中设计了16组48个钢管套筒灌浆连接试件，试件采用钢板代替圆钢管，并进行静载试验。分析了灌浆料裂缝扩展过程、荷载-相对位移曲线，并对抗剪键高距比、灌浆料厚度、侧向力等因素对破坏过程及承载力的影响进行分析。结果表明：对于不设置抗剪键的套筒灌浆连接试件，斜裂缝随机产生，裂缝分布不均匀；对于设置抗剪键的套筒灌浆连接试件，裂缝首先出现在底部抗剪键位置处，与水平方向夹角约为30°，随后在中部和上部抗剪键位置处分别出现斜裂缝。由于每个抗剪键上荷载分担并不均匀，与抗剪键接触的灌浆料逐渐达到极限压应力，达到极限状态时，承载力全部由抗剪键间的机械咬合力承担，在连接承载力中，可忽略摩擦力和胶结力作用。随着抗剪键高距比h/s增大，各试件初始剪切刚度相差不大，承载力增大，但增幅逐渐减小，建议抗剪键高距比0.06g/s>0.3，同时需要满足灌浆料灌注的施工要求。