热塑复合管单角度与多角度铺层截面设计研究

热塑性复合材料管(Thermoplastic Composite Pipes,TCP)因为优异的力学和化学性能,包括易弯曲、强度高、耐腐蚀等,在石油与天然气的开采和运输过程中得到了越来越广泛的应用。在深水油气田的开发过程中,管道自重和输送压力的增加对海洋柔性立管的结构设计提出了更加具有挑战性的要求。采用ABAQUS有限元软件研究管道内压承载力和拉伸承载力与管道增强层缠绕角度的关系,进而针对假定的内压荷载和拉伸荷载对TCP管道增强层进行单角度铺层的截面设计。在此基础上,设计了一种采用多角度铺层的TCP管道结构。研究结果表明,在满足相同的设计内压和设计拉伸荷载的情况下,多角度铺层TCP管道比单角度铺层TCP管道的增强层壁厚更薄,需要的纤维增强单向带材料更少,多角度铺层TCP管道具有更好的经济适用性。研究结果可为热塑性复合材料管生产提供参考。

基于神经网络的桥梁拉索表观病害检测及识别技术

提出了一种基于YOLOv5目标检测算法的病害检测识别技术来识别桥梁拉索PE护套病害,以解决传统人工判读桥索表观病害存在的效率低、易受主观性影响等问题。该技术先通过桥索机器人获取清晰优质的拉索外表图像,建立适应于桥索病害识别任务的数据集,再使用所建立的数据集训练YOLOv5算法,构建桥索病害智能检测模型。研究结果表明,基于YOLOv5目标检测网络的自适应识别方法能够准确分辨出拉索的不同病害状态,相比于传统的人工判读病害方法,病害识别准确率提高至92.18%,并能够准确识别桥索缺陷的位置和类别。该方法显著提高了桥索病害检测的精度和速度。

经济新常态背景下“慢就业”困境与对策研究

经济新常态背景下,大学生面对的就业环境和挑战发生显著变化,经济结构优化对大学生就业能力提出更高要求,但存在学生就业准备不充分、就业心理波动等问题,使得“慢就业”现象日益显著。本文在分析当前经济新常态环境下高校毕业生就业现状和“慢就业”困境的基础上,探索大学生就业创业服务体系的构建策略,以缓解“慢就业”现象带来的影响,实现更高质量和更充分就业。