非对称阳极结构的半超结功率二极管

通过将功率二极管改变为非对称阳极结构及优化超结深宽比等参数来提升器件的性能。分析了其动态特性和静态特性变化规律。结果表明深宽比由1.3增大到6.6时,反向恢复峰值电流减小10%左右;在适当调整阳极区掺杂浓度后,其反向恢复时间缩短30%,反向恢复峰值电流减小20%。在同等工艺参数下,击穿电压提升约60%。此外,动态特性和击穿电压的提升对二极管的正向导通特性几乎没有影响。     

基于机器人的对接位姿视觉测量系统标定研究

针对传统的相机内参矩阵和相机位置参数标定方法较为繁琐复杂且与相机内参标定互相割裂的痛点,本文设计了一种基于机器人的对接位姿视觉测量系统标定方法,利用采集得到的不同位姿关系下标定板图像以及对应的末端机器人末端执行器位姿数据,解算视觉位姿测量过程中涉及到的不同坐标系间位姿转换关系,一次性完成相机内参标定和相机位置参数标定....     

甲烷氧化菌群在瓦斯煤样中有效存活时间试验研究

为了研究甲烷氧化菌群在瓦斯煤样中的有效存活时间,开展了相同瓦斯条件下煤样甲烷氧化菌群存活试验研究。首先,搭建了瓦斯浓度变化实时测试系统;其次,将制备好的煤样放入2个测试瓶中,注入相同瓦斯气体,一定时间后分别在2个测试瓶中注入相同体积的甲烷氧化菌菌液和无菌水,分别测试样瓶中瓦斯浓度变化。分析测试试验结果发现:注入甲烷氧化菌菌液的煤样瓶中瓦斯浓度变化较快,且菌液能在31~60 h左右时间内保持持续的降解作用,之后甲烷浓度变化变缓;在相同条件下,甲烷氧化菌液在含瓦斯煤样中的存活时间约在31 h以上。     

不同瓦斯菌群对改性煤样工业分析试验的影响研究

利用微生物技术治理矿井瓦斯问题是未来解决瓦斯的一种新的技术探讨,为了探究瓦斯菌群对含瓦斯煤样的有效作用,从4个地点采集不同的土壤样品低成本培养出甲烷氧化菌混合菌群,并利用所培养出来的菌液对含瓦斯煤样进行改性并开展工业分析试验。瓦斯菌群改性煤样进行工业分析试验的结果显示,利用水稻田区土壤和泔水区土壤培养的菌液作用对煤样挥发分的增幅和灰分降幅最大,北京奥林匹克森林公园湿土培养的菌液作用对煤样固定碳增幅最大。     

等幅循环加载岩石非均匀变形演化试验研究

为了研究循环加载条件下岩石的变形演化规律,开展了红砂岩试件的等幅循环加载与分级等幅循环加载试验。采用CCD相机对试验过程中试件的变形图像进行采集,基于数字散斑相关方法分析了等幅循环加载过程中试件的非均匀变形演化规律。分析研究发现:循环加载过程中,随着循环次数的增加,试件的非均匀变形场逐步演化,变形局部化现象愈加明显;非均匀变形在循环加载过程中存在时间滞后和变形累积特征,且分级等幅循环加载过程中其峰值应力的增加会使非均匀变形的滞后特性与累积特征更加明显;在试件发生破坏前,加载顶点和卸载底点的非均匀变形指标数值逐渐接近。研究循环加载作用下岩石的非均匀变形演化规律,可为岩石破坏提供新的前兆信息。     

等幅循环加载岩石变形局部化带位移演化规律

岩石是一种非均质天然工程材料,在工程中往往处于一种循环往复加载状态之中,研究循环加载过程中岩石的变形局部化演化规律,为岩土工程结构的稳定性提供理论支持。将循环加载简化为等幅循环和分级等幅循环2种加载条件,开展红砂岩试件的2种循环加载方式下的实验研究,采用CCD(Charge-Coupled Device)相机对试验过程中试件的变形图像进行采集,基于数字散斑相关方法分析了等幅循环加载过程中试件变形局部化带位移演化规律。分析发现:循环加载全过程中,局部化带位移随加卸载应力呈现波动上升变化;相对于加载应力的变化,位移演化存在时间滞后性,且随着循环次数的增加位移存在明显的累积效应。循环加卸载过程中,局部化带位移顶点相对于加载应力顶点的滞后时间数值于循环前期呈平稳波动、循环后期呈上升波动;局部化带位移底点相对于卸载应力底点的滞后时间数值随循环次数的增加呈现平稳波动。整个循环过程中,当加载或卸载到同一应力水平时,局部化带的位移随着循环次数的增加而增大;每次循环过程中的同一应力水平下,卸载过程的位移数值大于加载过程的位移数值。随着循环次数的增加,局部化带位移存在明显的缓慢演化阶段和加速演化阶段。在试件破坏前,卸载底点处的局部化带位移值明显趋近于加载顶点处的局部化位移值,该局部化带位移演化特征可以作为循环加载过程中岩石试件或结构失稳破坏的一个前兆信息。研究可为循环荷载下的岩土工程材料或结构的失稳破坏提供新的特征力学监测量,即在某一特定应力环境中,当低应力状态的变形量值与相对高应力状态的变形量值都随时间发生增大且低应力对应的变形量值增加速率明显大于高应力对应的变形量值增加速率时,岩土材料或结构将会发生失稳破坏。     

基于改进广义回归神经网络的工作面低氧预测模型研究

为了更有效合理地解决煤矿工作面中低氧问题,以神东某煤矿工作面监测数据为样本, 考虑监测物理参数之间的相互影响关系,借助主成分分析法对广义回归神经网络(GRNN)进行 改进,构建工作面氧气浓度预测模型,编制改进的GRNN模型程序。 将预测氧气浓度结果与实测 数据对比,证明改进后的GRNN模型具有良好的拟合准确度和泛化能力,比改进前GRNN模型和 BP神经网络模型更适合于煤矿工作面低氧问题的预测;利用改进的GRNN模型分析了工作面 进、回风压力及进风温度对工作面及回风平巷氧浓度的影响,为矿井工作面低氧预测及工作面低 氧防治技术提供了参考。     

深度学习及其在煤矿安全领域的应用

深度学习作为最近兴起的多层神经网络学习算法,凭借其优异的表现,迅速成为各个领域研究的热点话题。为引起更多从事煤矿安全领域的研究者对深度学习进行探索和讨论,并推动深度学习在煤矿安全领域的应用,详细阐述了近几年深度学习在图像识别和声音识别等方面所取得的进展及其应用领域,分析了煤矿中矿工的不安全行为和状态监测以及机械设备的故障检测两方面存在的问题,并针对相应问题分别利用图像识别和声音识别2种方法提出了模型的训练流程。     

瓦斯菌群改性煤样工业分析试验研究

通过从泔水区土壤采集样品培养出甲烷氧化菌混合菌群,并利用所培养出来的菌液对含瓦斯的3种不同的煤样进行改性。将瓦斯菌改性煤样进行工业分析试验,分析试验结果发现:对比原煤样、培养液对比煤样,菌液改性煤样的挥发分有所增加;低灰分煤样降低效果有限,但对高灰分含量的煤样,瓦斯菌改性后其灰分有明显降低。研究结果表明,瓦斯菌对含瓦斯煤进行改性从一定程度上能提高煤的热值,起到增效作用。