液氮致裂烟煤渗透率及其应力敏感性研究

为了研究液氮致裂条件下烟煤渗透率及其应力敏感性演变规律,取许疃煤矿自然含水率烟煤进行了多次液氮致裂实验,分析了液氮致裂前后不同应力条件下渗透率变化特征,探究了液氮致裂作用对煤应力敏感性影响规律。结果表明:恒定围压下渗透率随着有效应力减小,呈现出先减小后增大的趋势,符合二次函数分布;多次液氮致裂能有效提高煤体渗透率,渗透率随致裂次数的增加而增加,但增长速率逐渐变缓;定义了渗透率离散度来表征改变气体压力所引起渗透率值改变的波动范围,渗透率离散度经过第一次液氮致裂后有明显增加,而其余几次液氮致裂波动范围很小;在同一气体压力下,围压敏感性系数随着围压增大而减小,渗透率损害率随着致裂次数和气体压力增大而增大;第一次液氮处理对煤体渗透率和应力敏感性影响最为显著,后几次液氮处理影响较小。     

建筑工程造价影响因素和降低工程造价策略解析

文章概述了工程造价的定义和组成，分析了影响建筑工程造价的主要因素，探析了降低建筑工程造价的有效策略，旨在为建筑工程的设计人员以及造价人员提供一定的参考。     

浅谈锅炉建造ASME规范与中国法规、标准的差异

主要介绍了锅炉建造ASME规范与中国法规、标准的差异,ASME规范质量控制体系与中国质量保证体系的异同,以及它们在锅炉建造过程中代表性控制环节的差异对比。     

嵌入式图像采集传输系统的多进程控制

为解决嵌入式uClinux构成的图像采集传输系统存在的速度不匹配和资源共享问题，采用多进程算法和访问状态标志控制进程。实现了图像采集进程和文件传输进程的核心算法，建立了多进程。使用访问状态标志控制进程同步，解决了资源的竞争和共享。应用结果达到了多进程速度的匹配和资源共享。     

弹载BDS/SINS深组合自适应CKF滤波方法研究

针对弹道导弹高动态、非线性的特点,引入了基于三阶球面-径向容积准则的非线性容积卡尔曼滤波(CKF)算法。此外,针对其特点,研究了发射惯性系下BDS/SINS深组合导航下的自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法。该算法根据Sage滤波开窗法的思想和渐消的思想,通过引入多重次优渐消因子到CKF滤波器中,自适应地在线调整CKF滤波器的观测误差协方差阵,在提高滤波精度的同时实现对快速变化的状态进行强有力的跟踪。实验结果表明:多重次优渐消因子的引入使得CKF滤波器可以更多地利用系统的先验信息,ACKF滤波器对快速变化的状态具有更强的跟踪,系统误差在较短的时间内收敛,提高了组合导航系统的动态性能。     

基于跟踪质量熵的分布式组网雷达航迹融合算法

针对分布式多传感器融合系统中,传统的航迹融合算法未充分考虑不同传感器探测跟踪性能不同带来的航迹质量的不确定度差异,导致融合后的航迹质量下降的问题,提出了一种基于跟踪质量熵的航迹融合算法。首先,构建融合中心所有局部航迹的跟踪质量熵模型,根据熵大小排序并划分不确定度等级;然后,选择质量熵排序队列的航迹作为参考数列,利用灰度理论对不同局部节点的来自同一目标源的航迹进行聚类;最后,将聚类后的航迹,根据不确定等级进行分群融合,并把不确定等级较低的航迹融合后的状态反馈至各局部节点进行局部融合。该方法提高了局部节点的跟踪质量,增强了航迹融合的正确性,仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

激光选区熔化成形薄壁件研究进展

激光选区熔化是一种可以实现近净成形的数字化制造技术,能够制造传统工艺不能生产的复杂薄壁件,被认为是未来制造业的主导方向,应用前景广阔。综述了激光选区熔化成形薄壁件的研究现状,针对于激光选区熔化成形薄壁件成形质量较差、力学性能偏低等问题,重点介绍了工艺参数、热处理工艺以及壁厚等因素对激光选区熔化成形件微观组织、缺陷、成形质量及力学性能的影响,其中成形壁厚存在阈值,随着壁厚增加,薄壁孔隙先增加后减小,力学性能呈相反趋势。最后总结了薄壁件激光选区熔化成形存在的问题及未来的研究方向。     

邻域互补信息度量及其启发式属性约简

信息熵体系是进行不确定刻画与近似推理的重要理论,已经被引入粗糙集进行数据分析与智能处理。经典的互补熵、互补条件熵和互补互信息能够刻画粗糙性与模糊性,该信息体系的拓展具有应用意义。本文基于邻域粗糙集,扩张构建邻域互补信息度量并研究其启发式属性约简。通过解析式模拟与信息粒替换,定义邻域互补熵、邻域互补条件熵和邻域互补互信息,得到系统方程、双界刻画和粒化非单调性;基于邻域互补互信息,提出非单调属性约简并设计启发式约简算法;采用决策表实例与UCI数据实验有效验证性质与算法。基于邻域扩张,相关信息度量与属性约简具有应用前景。     

基于面向对象的遥感影像分类研究——以河北省柏乡县为例

遥感作为提取土地覆盖类型的主要手段对监测土地利用变化和制定国家政策具有重要意义。通过利用影像的光谱、形状和纹理信息,面向对象分类方法能够比基于像元的分类方法提供更高精度的数据。基于高分一号卫星数据提出一种自动计算最优尺度的方法,基于多尺度分割和3种监督型机器学习算法对研究区典型地物类型(农田、裸地、居民区和道路)进行面向对象分类,并用总体精度和Kappa系数对分类结果进行精度评价,分析了分类精度与训练样本占总样本比例的关系。研究表明,面向对象分类方法在训练样本占总样本比例较小的情况下就可以取得较高的分类精度,总体精度高于94%。总体来看,支持向量的分类精度比神经网络和决策树的分类精度高。