基于物联网的电梯故障监测与预警系统设计

为保障电梯安全、稳定地运行,设计一款电梯故障检测与预警系统。该系统通过传感器采集电梯轿厢振动加速度信号并使用以太网传输;采用Flume、Kafka和Flink构建集群的数据流处理引擎,进行数据的聚合与分发,存储至MySQL数据库中;基于IntelliJ IDEA开发工具,构建系统的可视化界面,实现电梯运行的实时监测、故障预警等功能,为电梯的故障诊断与预防性维护提供依据。     

电石炉的建模与控制

由于电石冶炼过程存在较大的滞后性,当预判错误或操作延迟,容易出现电流波动,会影响生产效率,损害电石炉。基于采集的某厂电石炉的大量现场数据,利用极限学习算法建立该电石炉的系统模型。基于现场操作经验,利用模糊迭代学习控制设计针对该电石炉的电极控制策略。     

动力扰动下巷道围岩变形影响因素敏感性分析

基于高地应力状态下煤矿井下巷道在开采工程中由于覆岩层断裂、岩巷爆破掘进等动力扰动导致围岩更容易变形甚至失稳的情况,根据弹性理论和应力波理论,分析了扰动状态下巷道围岩失稳机理,采用FLAC3D软件建立了巷道围岩的理想弹塑性模型,在正交优化组合的基础上对动力扰动下影响巷道围岩变形的因素(应力峰值、频率、侧压力系数和扰动时间)进行敏感性分析。结果表明:不同影响因素对巷道顶板和帮部最大位移的敏感性有较大的差异性;分析16种参数值不同组合条件下的变形量,得出应力峰值20 MPa,频率1 Hz,侧压力系数1.4,扰动时间0.8 s时,顶板及两帮变形程度最大;应力峰值5 MPa,频率15 Hz,侧压力系数0.8,扰动时间0.2 s时,顶板及两帮变形程度最小;顶板和帮部位移影响因素的敏感性由大到小依次为:侧压力系数、扰动时间、应力峰值和频率。最后,利用多元线性回归分析法建立了多因素作用下顶板和帮部变形的数学公式,回归效果显著,为巷道的有效支护提供了工程参考。     

丁苯橡胶泡沫混凝土的孔结构与宏观性能研究

在聚灰比为0、1%、3%、5%的情况下,研究了丁苯橡胶对泡沫混凝土干密度和抗折、抗压强度的影响,并通过显微图像处理和SEM从孔结构角度分析了丁苯橡胶对泡沫混凝土的改性机理。结果表明：随着聚灰比的增加,泡沫混凝土的孔隙率和平均孔径均呈先增后减的趋势,孔隙圆度值略有降低,导致干密度和抗压强度均先减小后增大,抗折强度先略有降低后快速增大。     

基于EDEM-Fluent耦合的激光机械钻头井底流场与排屑性能研究

激光机械钻头是一种新型破岩装备,适用于超深层油气资源的开发。在钻进过程中,先利用激光对岩石进行辐射,使得机械钻头能够快速破岩,但同时会产生大量岩屑。若激光机械钻头的排屑性能不佳,则会导致二次钻井以及钻头磨损加剧,而钻头起下钻频繁会严重影响钻井效率。为此,以提高激光机械钻头排屑性能为目标,建立了激光机械钻头三维模型,利用EDEM-Fluent耦合方法对其排屑过程进行了数值模拟;同时,通过对激光机械钻头井底流场的分析,提出了排屑性能指标,并采用正交试验法对其流道倾角、流道直径以及激光通道宽度进行了优化,从而改进了其井底流场和排屑性能。结果表明：优化后激光机械钻头的流道倾角为17°,流道直径为10 mm,激光通道宽度为5 mm;井底低速区面积占比为11.07%,下降了26.19个百分点;井底径向漫流速度为27.93 m/s,提高了61.54%;环空岩屑运移速度为8.97 m/s,提高了46.57%;平均岩屑滞留量减少了46.38%,平均岩屑堆积量减少了59.43%。综上,优化后激光机械钻头的排屑性能得到了有效提升。研究结果可为激光机械钻头水力结构的设计提供数据参考。     

物探节点布收车越障稳定性分析与底盘结构优化研究EI北大核心CSCD

石油勘探时,地震节点具有布设范围广、布设地形复杂等特点,作业工况复杂恶劣多变,对物探节点布收车稳定、安全、高效性带来了巨大挑战。为此以物探节点布收车履带底盘作为研究对象,建立了整车动力学与振动模型,分析越障前两阶段的力学关系,开展底盘动力学和瞬态响应特性分析,最后基于响应面法对影响稳定性的关键因素进行影响规律分析,并对底盘结构进行优化。结果表明:优化后的物探节点布收车在越障时平顺性增加了7.97%,冲击减少了57.43%,履带机架右前梁连接处、立柱-中横梁连接处、主梁-后横梁连接处的最大应力分别减少了8.02%,9.37%,6.22%,满足了底盘强度要求,提高了车辆稳定性与安全。     

基于尺度特征提取的Retinex-net增强网络

针对数字图像会出现亮度低和噪声大等对图像质量造成不良影响的退化现象,基于神经网络模型,构建了基于多尺度特征提取的Retinex-net网络,该网络模型包括3个模块,多尺度特征提取模块、光照分量模块和反射分量模块。首先通过高斯金字塔进行多尺度特征提取;光照估计模型基于最优化模型来求解低光图像的固有曝光不足,并通过融合网络得到光照估计图;在处理反射分量时,将尺度特征图加入去噪网络中以实现细节补偿,通过通道注意力模块提取更多的特征映射。通过消融实验证明了各模块的有效性,并且新模型在保护图像细节和色彩饱和度上均有较好的效果。同时,新模型较对比模型在客观指标参数峰值信噪比(PSNR)上提升约为6.28%,在结构相似性(SSIM)上提升约为12.25%。     

一种基于图卷积神经网络的加密流量分类方法

深度学习算法被广泛应用于网络流量分类领域并取得较好效果。然而,对抗攻击的出现给其安全性带来了严重威胁,使得当前主流的基于卷积神经网络模型的分类算法的精度严重下降。针对此,本文提出了一种抗流量分类中灰度图对抗攻击的加密流量分类方法。所提方法通过提取数据包负载长度、包序列、方向、簇等流量交互信息构建拓扑图,将加密流量分类问题转化为图分类问题。接着,本文使用基于图卷积神经网络的分类方法进行特征的学习分类,图卷积神经网络模型可以自动从输入的拓扑图中提取特征,将特征映射到嵌入空间中的不同表示来区分不同的图结构。实验结果表明,本文所提方法不仅能够避免对抗攻击,且在公开数据集上的分类性能也较现有典型方法提高了5%以上。     

电梯层轿门旁路检验方法比对总结

<正>为促进曳引与强制驱动电梯安全保障工作的落实,自2017年10月1日起国家质检总局发布并施行TSG T7001-2009《电梯监督检验和定期检验规则—曳引与强制驱动电梯》(含第1号修改单和第2号修改单)。其中对于电梯层门和轿门旁路装置检验内容和要求作出了详细说明,根据作业指导书要求,现笔者结合日常检验操作及近期比对情况,浅谈层轿门旁路装置的检验方法。1 作业指导书对第2.8(6)项层门和轿门旁路装置的检验方法(1)对第2.8(6     

间歇精馏的模拟计算

介绍应用PRO-II精馏多级计算程序进行间歇精馏的模拟计算。给出了拟稳态模拟计算法和严格模拟计算法。较之文献广为推荐的简捷法,其结果更准确。给出了两个工业应用实例,分别用此两方法得出了计算结果。最后,还对过渡馏分返回、持液量大小等的影响得出了对比计算的结果。