不同加载状态曲线锚索沿程预应力损失试验研究

曲线锚索沿程预应力损失是影响衬砌结构应力分布的关键因素，获取摩擦系数和偏差系数尤其重要。开展不同加载状态曲线锚索沿程预应力损失研究，建立了模型试验平台，进行了不分级加载、分级加载和分级循环加载测试，分析了锚固端和张拉端受力特征、预应力损失变化规律、摩擦系数和偏差系数取值，并结合实际工程计算了曲线锚索任意点受力值。结果表明:曲线锚索沿程损失摩擦系数和偏差系数不仅与材料自身属性有关，还受到力学加载状态影响；与不分级相比，分级加载曲线锚索平均预应力损失由 8．47％ 降低至 3．63％，且各级荷载必须给予足够停滞时间，以保持预应力传递；分级循环加载曲线锚索预应力沿程损失大幅降低，而加载时长却较久，不适宜作为常规加载方式，宜作为极个别曲线锚索预应力值不能达标时的应急处置方案。     

一种架空蒸汽管滑动支座保温结构的优化方案

以山西某市工业园区架空蒸汽管网工程为例,提出了一种架空蒸汽管滑动支座的保温新结构,计算了普通滑动支座和新保温结构滑动支座的散热损失,并结合前期施工成本和后期运行费用,对普通滑动支座和新保温结构滑动支座进行了技术经济分析。结果表明,新保温结构滑动支座在施工阶段成本费用较高;但在运行期间可有效减少由于滑动支座弧形板处热损失所导致的蒸汽损耗的运行费用。因此采用新保温结构滑动支座实现了运行阶段的稳定、安全、节能、节省费用等。     

自适应融合层级特征的混合退化图像复原算法

多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wiseattentionnetwork,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升的空间.针对这些问题,提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法.该算法直接融合不同感受野分支的特征,增强复原图像的结构;用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合,增加模型的自适应性,降低了模型冗余;另外,结合L1损失和感知损失,增强了复原图像的视觉感知效果.在DIV2K,BSD500等数据集上的实验结果表明,该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析,还是在主观视觉质量方面,均优于OWAN算法,充分证明了该算法的有效性.     

自然循环窄矩形通道内过冷沸腾两相摩擦阻力特性

采用去离子水作为实验工质，在低压低流速自然循环工况下开展了单面加热可视化窄矩形通道内的过冷沸腾摩擦阻力特性实验研究。实验中测量了实验段内的压降数据，并通过高速摄影仪拍摄了窄矩形通道内的气液两相图像，提出了过冷沸腾条件下的两相摩擦压降的剥离计算方法。基于本实验中获得摩擦压降数据，对分别基于均相流模型和分液相模型的经典两相摩擦压降计算关系式进行了评估，实验结果表明：采用不同等效黏度计算方法的均相流模型计算结果比实验值明显偏小；而分相流模型中，Sun and Mishiba关系式和Tran关系式均能够较好地预测摩擦阻力，计算值与实验值的平均相对偏差在±15%以内。结合实验数据，以分相流模型方法为基础，考虑全液相Reynolds数、Martinelli参数和Laplace数的影响，获得了计算分液相折算系数的经验关系式，与实验数据符合较好, 平均相对误差在10%范围内。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

椭圆误差对滑动轴承转子系统运行特性的影响

建立了轴颈存在椭圆误差的滑动轴承转子系统动力学模型,通过求解雷诺方程计算出油膜力和轴承的承载能力,着重分析了椭圆误差对滑动轴承转子系统的能量损失、承载力系数以及端泄流量的影响,并根据稳定性临界转速得到椭圆误差对滑动轴承转子系统的能量损失、承载力系数以及端泄流量的影响曲线。研究结果表明:当偏心率小于0.2时,椭圆误差对滑动轴承转子系统的能量损失影响明显,当偏心率大于0.2时,椭圆误差对系统能量损失影响较小;随偏心率的增加,承载能力系数增加,椭圆误差越大,增加速率越小;同一系统中偏心率增加,轴承端泄流量增加,当偏心率大于0.6时,随椭圆误差的增加,系统端泄流量增加速率呈增大趋势。     

反冲洗过滤器在页岩油加氢中的应用

页岩油是油母页岩经过低温干馏后产生页岩油气,再经过水洗降温后脱水后回收油气中的页岩油,在此过程中会产生大量的固体杂质带入到页岩油中;除此之外原料中又混有二次加工的催化柴油,催化柴油中会含有各种杂质、焦粉及系统管线腐蚀的铁锈。以上物质进入装置后一方面会使换热器或其他设备堵塞或结垢,增大设备的压降及降低换热器的换热效果;另一方面也会污染加氢精制催化剂,使反应器压降增大,降低精制催化剂的活性缩短装置的运转周期。     

气液螺旋环状流压降特性研究

考虑旋流衰减的影响，对气液螺旋环状流的压降特性进行研究并推导出了螺旋环状流压降预测模型。定义压降旋-直比系数为气液两相螺旋环状流和气液两相直流的压降之比，以此来表征旋流衰减对压降的影响。基于量纲分析的方法对压降旋-直比系数进行分析，推导出其表达式，压降旋-直比系数依赖于Lockhart-Martinelli 参数和气相Froude数变化。最终，得出了气液两相螺旋环状流的压降预测模型。在50 mm内径的水平管内对螺旋环状流的压降特性进行了实验研究，其中气相表观流速变化范围为10~16 m/s，体积含液率（LVF）变化范围为0.6%~4.8%。通过与实验数据进行对比，压降预测模型的相对误差在±15%以内，为工程应用提供了参考。