基于分层模糊支持向量机的油液磨粒自动识别

提出基于模糊支持向量机的机械设备在用油液磨粒自动识别方法。首先利用K-均值聚类算法对磨粒图像进行分割,提取磨粒的形状尺寸特征参数、边缘细节特征参数、表面纹理特征参数作为其量化表征,分别选择最能反映待识别磨粒特征的参数作为各个二分类器的输入向量;然后结合二叉树法和一对多法间接构造磨粒的分层多类别分类器模型,在训练过程中同时利用粒子群算法优化分类器的参数,建立一种参数自适应的模糊支持向量机分层多类别分类模型。将该模型应用到旋挖钻机在用油液的磨损颗粒识别中,识别率最高达90%。该模型结构简单、分类精度好,在磨粒识别领域较大的工程应用价值。     

岩盐溶腔井组间矿柱稳定性突变理论分析

本文采用固支梁-矿柱模型，利用尖点突变理论研究了岩盐井组间矿柱失稳的临界条件，并分析了矿柱突跳失稳的释能机制。     

盐岩剪切损伤自恢复特性试验研究

为了研究国内盐岩剪切损伤自恢复特性,通过对国内盐岩试样损伤自恢复前、后的不完全剪切试验,分析盐岩试样在不同加载方式下表现出来的应力–应变规律以及盐岩在一定温度条件下的恢复情况,研究得出:(1)定向剪切试验结果表明,对试样进行定向重复剪切试验的初始阶段,盐岩的抗剪切强度不会发生明显降低,但是如果盐岩受到相反方向的剪切力交替作用,盐岩的抗剪切强度会出现明显而又快速地降低,这种现象说明盐岩材料的损伤特征对剪切方向很敏感;(2)对无恢复试样和恢复后试样重复剪切结果进行比较发现,恒温恢复环境对损伤盐岩自恢复有显著作用。在定向剪切和变向剪切试验中,经过一定时间的自恢复作用后的损伤试样的应力–应变曲线形状趋向于原盐试件的应力–应变曲线,这说明剪切损伤得到了一定的恢复。     

基于遗传算法的浅埋隧道开挖地表沉降神经网络预测

分析了城市浅埋隧道开挖地表沉降的主要影响因素,并建立了基于遗传算法的神经网络浅埋隧道开挖地表沉降预测模型.使用有限元数值模拟正演算法获得神经网络模型学习样本,对模型进行学习训练.该预测模型在某市轻轨隧道地表沉降预测中进行使用,结果表明:基于遗传算法的神经网络对隧道开挖地表沉降的预测是可行的,预测结果比较准确,能较好地指导隧道施工,确保地表建筑物的安全.     

含软弱夹层盐岩型盐力学特性试验研究

 为研究不同夹层特征对含软弱夹层盐岩力学特性的影响规律,在现场取芯不易获得试样的情况下,采用压制型盐的办法制备出具有规则夹层特征的层状盐岩型盐,然后对其进行单轴及三轴压缩试验。试验结果表明,当夹层的厚度比和夹层的分布特征发生规则变化时,含软弱夹层盐岩型盐的强度、弹性模量、泊松比等力学参数及型盐体的变形和破损特征均发生一定规律性的变动。得到的结论如下：(1) 含软弱夹层盐岩型盐的单轴抗压强度和弹性模量均随着夹层厚度比的增加而呈现下降趋势。(2) 夹层厚度比一定时,3层夹层型盐的强度高于1和2层夹层型盐;而多夹层型盐随着夹层层间距的增加,其强度和弹性模量逐渐减小,但减小趋势变缓。(3) 强度低的夹层部分径向应变大于强度高的纯盐层,破坏面总是始于强度高的纯盐层。试验结果为在室内开展层状盐岩地下储库的稳定性分析提供一种新方法。     

高温三轴盐岩溶解特性试验机研制及应用

 高温三轴条件下盐岩溶解特性的研究是盐岩油气地下储库安全快速建造和形状控制的基础。提出实现高温三轴盐岩溶解特性的试验方法,推导盐岩溶解速率的计算公式并进行误差分析。基于该方法,成功研制出高温三轴盐岩溶解特性试验机,该试验机最高试验温度95 ℃,三轴室最大轴力400 kN,围压30 MPa,能对直径50和100 mm的标准盐岩试样或长宽均为50 mm、高为100 mm的长方体盐岩试样进行高温三轴溶解特性试验。试验机可解决高温及三轴条件下溶解水流通过盐岩试样的关键技术问题和高温环境下的系列密封、加压稳压及仪器腐蚀等问题。最后,应用研制的试验机对一盐岩油气地下储库的盐样进行高温三轴溶解特性试验。试验结果表明：该试验机可以满足试验要求,试验过程稳定、数据精度较高、系统可靠性好。该试验机可用于盐岩水溶开采及利用地下盐穴储存石油、天然气和放射性核废料等地下工程的盐岩溶解特性研究,为盐穴的安全快速建造和形状控制提供必要的基础参数。     

多尺度融合估计算法及其在导航系统中的应用

针对如何将多传感器的数据进行融合处理、提高数据处理的可靠性和处理精度的现实问题，提出一种多尺度融合估计算法，对多传感器的数据进行估计处理。该算法首先建立系统的动态方程和观测方程，然后利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理，归纳出该算法的实现步骤。最后通过在SINS／GPS组合导航系统中的实际应用，进一步证明了该算法能够有效地提高多传感器数据的处理精度。在实际应用时，结合应用环境设置适当的尺度，可以达到较好的应用效果。     

航天测量事后数据处理多尺度融合算法

针对国内航天测量事后数据处理的现状,提出了一种基于Kalman滤波的数据处理多尺度融合算法。该算法以建立的系统动态模型方程为基础,归纳出多尺度融合算法的具体步骤,通过实际算例验算,结果表明:融合尺度越小,数据处理精度改善的效果越明显,并且与α-β-γ滤波算法相比,数据处理精度也有较大提高。     

反应堆失流事故下堆芯自然循环冷却能力的模拟实验研究

为分析不同热工参数对强迫循环向自然循环过渡过程及稳定自然循环阶段传热及流动特性的影响,在内径为6 mm的竖直实验段内开展实验,研究不同入口过冷度、热流密度及初始流量对强迫循环向自然循环过渡过程以及稳定自然循环过程的影响。实验结果表明：入口过冷度及热流密度对自然循环向强迫循环过渡过程及稳定自然循环过程的换热能力有明显影响,而初始流量对该过渡过程及稳定自然循环的换热能力的影响并不显著。     

智能可穿戴纺织品用电活性纤维材料

为促进智能纤维材料和智能可穿戴纺织品的发展,对智能可穿戴纺织品用电活性纤维材料进行了全面的陈述。总结了近几年纤维基和织物基智能可穿戴纺织品的发展现状;介绍了电活性纤维材料的定义、常用制备方式、发展过程以及最新研究进展,并对其应用领域进行系统分类与性能探讨,包括应变传感、电致变色、智能调温、能量收集与存储等领域;讨论了目前电活性纤维材料用于智能可穿戴纺织品的发展潜力和面临的问题;最后指出其未来发展方向,以期为电活性纤维材料在智能可穿戴纺织品中的广泛应用提供理论和技术参考。