盾构密封舱土压预测及优化控制智能策略

盾构掘进过程中开挖面压力失衡易导致地表塌陷或隆起的灾难性事故。由于密封舱土压的变化情况与开挖面压力密切相关,因此精确预测及控制密封舱土压是有效预防开挖面压力失衡的关键技术之一。为建立密封舱土压的预测模型,首先从机理上对密封舱土压与掘进参数的关系,特别是刀盘扭矩对土压的影响,做了详细分析,以此为基础确定了密封舱土压模型新的输入输出参数。然后建立了依据密封舱压力传感器数据、基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的土压预测模型。并且基于此预测模型,以密封舱内四点土压预测值与设定值偏差最小为优化指标,采用粒子群算法（PSO）对控制参数进行在线优化,实时控制密封舱土压平衡。最后结合现场施工数据进行了仿真对比分析,验证了模型的有效性和准确性,为准确预测和控制密封舱土压,保证掘进过程安全提供了技术支持。     

基于精煤灰分预测的重介悬浮液密度自动设定系统设计

为了使重介悬浮液密度及时适应选煤生产的需要,设计出重介悬浮液密度自动设定系统。根据重介选煤厂实际操作情况,先设计训练精煤灰分预测的BP神经网络,再采用Wincc、Matlab编写程序实现重介悬浮液密度的自动设定。该系统可以对一系列密度数据下的精煤灰分进行预测,根据预测结果选择最佳密度设定值,有利于提高精煤灰分的可控性。生产结果表明:在该系统设定的密度值下,精煤灰分在要求的范围内,说明系统运行效果良好。     

现代高科技企业办公环境的交往空间设计

交往空间是当前城市规划、建筑设计领域极为关注的话题,办公环境是现代人类生活的重要组成部分,本文结合现代办公空间设计理念,彰显“以人为本”核心价值观,探索研究现代高科技企业的交往空间如何更好的进行设计。研究成果对于改善企业员工的交流环境,增强身心健康,提高工作效率都具有非常重要的意义。此外,本研究成果还对其他同类办公环境的设计研究具有很高的参考价值。     

偏载下板柱结构中柱节点破坏试验研究

采用重剪比以及配筋率两个试验变量对4个板柱中节点的破坏过程进行了对比试验,并在试验过程中采用特制应变测杆对试件内部斜裂缝的形成和发展予以监测。试验结果表明：试件最终破坏形态受重剪比和配筋率两因素共同影响;重剪比相同的试件,配筋率的提高也可有效提高中柱节点对不平衡弯矩的承载力;板内斜裂缝在节点发生冲切破坏之前已产生,并从靠近柱头的受压区向板底受拉区开展。基于试验结果和历史试验数据,将中国规范 GB 50010—2010所采用的基于偏心剪应力模型的计算方法和欧洲规范 Eurocode2-04进行对比,分析了偏心剪应力模型不足的原因。     

建筑框架结构梁柱节点施工探析

本文分析了框架结构梁柱节点施工过程中存在的质量问题,提出了梁柱节点施工中的质量控制措施。     

无轴式摩天轮安装施工技术模拟分析

无轴式摩天轮安装过程中,杆件间的位移关系到整个工程的质量,它贯穿于施工期直至运行期。对无轴式摩天轮的安装施工技术过程进行模拟,采用MIDAS数值分析软件,对潍坊白浪河大桥及摩天轮安装工程进行模拟分析,数值计算结果表明,将高度138m的无轴式摩天轮分成四部分安装,下部安装采用地面支撑,通过重型塔吊车进行构件单元安装;中部采用下部结构及格构柱提供支撑,配合塔吊及脚手架完成;上部安装通过格构柱支撑,配合塔支撑体系及操作脚手架完成;摩天轮上部节点最大位移258mm,下部最小位移54mm,节点最大位移小于1/500H,满足施工规范要求,为同类工程提供理论数值参考。     

基于中、高分辨率遥感数据的铜多金属矿化信息提取与找矿预测——以西藏别若则错地区为例

基于中、高分辨率遥感数据,对西藏别若则错地区开展了蚀变信息提取与找矿预测。首先利用ASTER中等分辨率遥感数据,快速获取成矿地质背景信息及遥感蚀变信息,优选找矿有利区。其次利用World View-2高分辨率遥感数据开展找矿有利区的岩性构造解译,重点解译中酸性侵入岩体、火山机构、断裂、地层岩性等控矿要素。最后在野外查证成果基础上,圈定了3处找矿靶区,取得了良好的应用效果。     

广西箭猪坡铅锌锑多金属矿床矿液运移及矿体侧伏方向研究

箭猪坡铅锌多金属矿床是桂西北丹池成矿带南段五圩矿田中规模最大、特征最为典型的一个大型矿床,矿体的产状和形态严格受NNW向断裂控制。文章以构造特征及其控矿作用为主线,查明矿体空间分布规律,根据测量和计算含矿断面擦痕产状、含矿共轭节理交线产状,并通过化探异常特征以及流体包裹体等研究,提出区内成矿流体来自NE方向深部,矿体向NE方向侧伏,五圩背斜拐弯部位的NE翼以及已知矿体的NE方向是今后找矿方向。     

煤矿井下定向钻孔轨迹预测技术

煤矿井下定向钻孔轨迹预测技术是实现钻孔轨迹智能控制的基础,通过研究煤矿井下定向钻造斜规律,得出工面向角是螺杆钻具改变钻孔轨迹主要因素,建立工具面向角改变钻孔倾角、方位角数学模型,推导出工具面向角预测定向钻孔轨迹算法,并开发相应定向钻轨迹预测软件。杨柳矿现场试验表明该钻孔轨迹预测软件满足现场施工精度要求(相对误差小于1.38%)、钻具摩阻力降低20%以上,提高定向钻施工安全性。     

基于BP神经网络模型的上海高校能耗预测研究

利用BP神经网络模型来预测上海高校"十二五"期间的能源消耗水平。在这一模型中,将上海市GDP、城市居民可支配收入、高校学生人数、高校建筑面积、高校空调面积、高校科研经费,以及1999年-2011年上海市高校的总能耗作为输入层,输出层为2012年-2022年上海高校总能耗。首先采用1999年-2008年的样本数据对神经网络进行训练,接着采用2009年-2011年的样本数据对神经网络进行仿真,最后利用训练好的神经网络预测2012年-2022年上海市高校的总能耗。经过训练后的网络对于输入信号的仿真误差为0.007 774 7,表明BP神经网络模型可有效地预测上海高校的能耗水平。