全断面隧道掘进机盾体结构件制造设备监理实践

通常全断面隧道掘进机盾体主要分为前盾、中盾、尾盾,是全断面隧道掘进机的主体设备,作为土体支承、整体承压的主要支护体,其重要程度不言而喻。本文从盾体结构件整个制造过程入手,重点阐述各节点质量控制,同时结合各制造阶段对工期的重要程度,分析进度控制要点,为盾体结构件制造过程设备监理提供一些见解与参考。

土压平衡盾构主驱动密封滑道磨损处理

为处理盾构机在使用过程中出现的老化磨损等问题,以盾构机的核心部件系统——主驱动密封系统为例,阐述密封系统的密封滑道在长期使用后出现的磨损情况,总结出处理滑道磨损的方法有:1)拆卸密封垫圈调整处理;2)加工密封滑道并贴钢带处理;3)激光堆焊修复处理。同时介绍罗威特土压平衡盾构机主驱动密封滑道的磨损情况及其相关处理措施,进一步论证了密封位置调整处理措施及主驱动密封润滑油脂注入量的重要性。

世界一流学科建设的内涵、潜力与对策——基于ESI学科评价数据的分析

建设世界一流学科需要科学的评价标准和参照。以ESI最新学科评价数据为基础,从学科、高校和区域三个角度分析我国建设世界一流学科的基础与潜力,结果显示:化学、工程、材料等学科已达到或接近世界一流水平,清华大学、北京大学、浙江大学等高校有较多学科已进入或即将进入世界一流学科行列,东部地区大部分省市都有达到或接近世界一流的学科。我国建设世界一流学科,需要在个性化经费投入,改革高校教师用人机制,完善学科运行与管理机制等方面进行努力。

新型芦苇保健啤酒酿造工艺的初步研究

以黄酮为主要保健物质,以艾尔酵母为酿造菌种,在煮沸阶段分两次在麦汁中添加装有预处理芦苇叶粉末的棉质煎药袋,添加量为麦汁体积的2%。酿制出的啤酒有芦苇特有的草木清香、口感清纯、泡沫细腻、色泽棕黄,且酿造工艺简单。数据表明芦苇啤酒感官综合评价优于对照啤酒。芦苇保健啤酒的酒精度、色度、苦味值,分别达到3.7%,7.6,5.2,符合国家标准GB 4927-2008《啤酒》。芦苇的黄酮含量为0.050 mg/m L,显著高于普通啤酒。结果表明芦苇的添加不仅不影响啤酒的正常酿造,还可改进啤酒的风味,增加啤酒的保健功能,具有一定的市场前景。

公司债定价：首中时模型的蒙特卡罗实现

论文借鉴信用风险度量的首中时结构模型,通过该模型的蒙特卡罗模拟对我国公司债进行定价,同时探讨了拟合公司债价值最佳的违约回复率设定和动态波动率的模型选择问题。研究表明首中时模型用于公司债定价是可行的,且不同的债券确实存在不同的回复率,并且对同一公司的不同债券使用同样的回复率也是不准确的,另外论文也进一步肯定了GARCH(1,1)模型在估计波动率方面的适用性。

基于排队论的航母舰载机突防概率模型研究

对航母舰载机机群突破敌舰艇编队舰空导弹防御系统建立模型,并引入排队论相关知识。通过定量分析,验证了模型的可行性,得出了航母舰载机机群成功突破防御圈的概率及数学期望。该模型的建立,为航母舰载机反舰作战效能评估提供了一种新的思路,同时可为航母指挥员在舰载机反舰作战时确定参战兵力提供参考依据。

基于集对评估模型的水面舰艇编队对海导弹攻击编成方案优选研究

构建了完整的对海导弹攻击系统性能的指标体系,并引入集对模型对水面舰艇编队对海导弹攻击能力进行评估,在可供选择的各个编成方案中优选出对海导弹攻击能力最强的编队编成方案,为选择能最大限度发挥水面舰艇编队对海导弹攻击能力的编成方案提供了一种有效的方法。

战术数据链在超视距导弹攻击中的应用分析

针对超视距导弹攻击中战术数据链的性能分析,提出了数据传输误码率与传输可靠性、数据传输时延、多普勒频移及其校正的解决方法,为提高数据链的战术性能、确保超视距导弹的精确打击奠定了分析基础。

导电性聚苯胺的合成与分析

采用有机质子酸掺杂合成导电性聚苯胺,使用浓盐酸-十二烷基苯磺酸混合酸制备,探讨了不同混合酸的摩尔比及掺杂温度对电导率的影响,优化合成方案,并通过红外及紫外吸收光谱进行结构表征分析。

地方武术进校园探究——以陕西传统红拳进校园为例

新时期随着传统文化进校园,西部红拳在陕西开展具有特殊代表意义,实施中与国家武术管理中心确定的武术之乡相结合,对当前陕西传统红拳进校园在广泛调研的基础上,结合当地红拳生态环境,探究陕西红拳进校园的推广模式、有效途径,梳理红拳进校园政策保障和面临难题。认为：师资存在非武术专业毕业,对武术项目教学不擅长;如何培养、激发学生主动学习兴趣;拳种特征、地域拳种文化特性为教学重中之重;缺乏政策保障是实施过程中凸显的具体问题。提出以课堂教学为本,传统文化（红拳）进校园贯穿于人才培养的全过程,网络教学补充师资专业水平的不足,以适应武术进课堂、传统文化传承、全民健身需要。旨在为我国传统文化———武术进校园提供理论依据,为不同地域传统拳种进校园提供参考。

全断面隧道掘进机再制造设备监理管理

全断面隧道掘进机(以下简称掘进机)设备监理有利于保证掘进机再制造质量、促进该行业持续良性发展,也有利于在非标设备再制造行业树立设备监理应用的典范。本文详细阐述了掘进机再制造设备监理项目重难点、监理要点,分析了掘进机再制造监理实施的可行性及产生的良好的效果,通过掘进机再制造监理的成功案例证明设备监理在大型非标设备再制造行业的应用是必须的且经济成果斐然。

基于电子舌和EEMD-WOA-LSSVM模型的红酒贮藏年限区分

为了实现对不同贮藏年限的红酒进行客观的辨别分析,提出一种采用电子舌结合集合经验模态分解(Ensemble empirical modal decomposition,EEMD)、鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)组合模型的区分方法。首先采用电子舌对4种不同贮藏年限红酒的“特征图谱”进行信息采集;然后利用EEMD对原始信号进行分解,提取分解后的本征模态函数奇异谱熵和希尔伯特边际谱作为特征数据;最后,采用鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机建立红酒贮藏年限分析模型。结果表明,EEMD-WOA-LSSVM组合模型对不同贮藏年限的红酒的分类准确率、精确率、召回率、F1-score和Kappa系数分别达到97.5%、97.75%、97.5%、0.98和0.97,其区分能力优于GA-LSSVM、PSO-LSSVM和SVM模型。该研究可为红酒贮藏年限区分提供一种新的研究思路和技术手段。

鲫鱼皮胶原蛋白理化性质及自组装行为研究

以鲫鱼皮为原料,采用酸法和酶法提取鲫鱼皮中的胶原蛋白,研究鲫鱼皮酸溶性和酶溶性胶原蛋白的理化性质及自组装行为.结果表明,鲫鱼皮酸溶性和酶溶性胶原蛋白的氨基酸组成基本一致,均含有丰富的甘氨酸,含量高达32.65%左右.鲫鱼皮酸溶性和酶溶性胶原蛋白由2条不同的α肽链和1条β肽链组成,是典型的Ⅰ型胶原蛋白.鲫鱼皮酸溶性和酶溶性胶原蛋白在波长218 nm处具有较强的紫外吸收,其二级结构中β-折叠含量最高,而α-螺旋含量则最低.自组装行为研究结果表明,胶原蛋白浓度、pH值、NaCl浓度和温度对鲫鱼皮酸溶性和酶溶性胶原蛋白的自组装行为均有明显影响,在胶原蛋白浓度2.1 mg/mL、pH 7.2、NaCl浓度200~600 mmol/L和温度20℃的条件下,鲫鱼皮酸溶性胶原蛋白的自组装程度较好;在胶原蛋白浓度1.3 mg/mL、pH 7.2、NaCl浓度200~400 mmol/L和温度20℃的条件下,鲫鱼皮酶溶性胶原蛋白的自组装程度较好.

基于电子舌及一维深度CNN-ELM模型的普洱茶贮藏年限快速检测

采用伏安电子舌对不同贮藏年限的普洱茶进行快速检测。将深度学习技术引入到电子舌的模式识别中,提出一种基于一维卷积神经网络(1-D CNN)与极限学习机(ELM)组合的模式识别模型(1-D CNN-ELM)。采用该模型结合伏安电子舌对5种不同贮藏年限的普洱茶进行分类鉴别,结果表明,与传统基于离散小波变换(DWT)结合支持向量机(SVM)或极限学习机(ELM)的模型相比,1-D CNN-ELM对普洱茶贮藏年限的分类效果更优,其测试集准确率、精确率、召回率和F1-Score分别达到98.32%,98.0%,98.0%,0.98。试验表明深度学习方法适用于对电子舌信号进行模式识别处理,且具有较高的分类准确性和泛化能力。

基于电子舌和WGAN-CNN模型的小麦贮存年限快速检测

为了实现对不同贮存年限陈化小麦的快速检测,提出一种伏安电子舌结合卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和基于Wasserstein距离的生成对抗网络(wasserstein generative adversarial nets, WGAN)组合的模式识别模型。使用伏安电子舌对6种不同贮存时间小麦采集电子舌信号。针对电子舌信号信息量大、特征提取困难等问题,设计了一种基于CNN结构的电子舌信号特征自动提取和分类识别模型。为解决CNN模型因训练样本不足而导致泛化能力差等问题,使用WGAN构建电子舌信号样本集,通过对生成信号集的学习,提高了CNN模型对电子舌信号的识别能力。实验结果表明,与AlexNet、VGG16等深度学习模型和随机森林(RM)、极限学习机(ELM)等传统机器学习模型相比,WGAN-CNN模型对电子舌信号的分辨能力更强,其测试集准确率、精确率、召回率和F1-Score分别达到0.98、0.98、0.977和0.988。研究表明电子舌结合WGAN-CNN模型可实现对小麦贮存年限的快速检测,该研究为基于人工智能的感官识别技术提供了一种新的研究思路。

盾构机刀盘磨损的修复工艺及预防措施探讨

1台土压平衡盾构机在上软下硬地层掘进过程中,其刀盘和刀具磨损严重,具体如下：刀盘中心直径2.7m范围内刀盘面板及辐条均严重磨耗,4把双联中心滚刀及其刀箱全部掉落,8把正面滚刀及其刀箱全部掉落,6把切刀及其刀座严重磨损,其他刀具也存在不同程度的磨损。由于该刀盘已无法进行正常掘进,所以我们专门开挖了竖井,在竖井内进行刀盘修复。

全断面隧道掘进机设备监理技术探讨

随着国内全断面隧道掘进设备产业的不断壮大,设备监理成为设备生产制造过程中质量、工期、合同等过程管控的重要手段之一。本文通过对全面隧道掘进机生产过程进行分析,总结梳理了实施设备监理的相关技术要点。对新机制造、再制造等设备监理过程中技术重点难点实施进行探讨,为后续监理工作开展和行业发展提供了借鉴经验。

盾构机大修改造成果及对出现故障的改进措施

盾构机掘进到一定里程后,不可避免地出现老化、损坏现象,需要通过大修改造恢复其原有技术性能。本文介绍1台小松品牌盾构机的大修改造成果,以及对大修改造后出现的故障进行分析,并提出改进措施。

基于注意力机制非对称残差网络和迁移学习的玉米病害图像识别

为实现玉米病害图像快速、准确识别,提出了一种基于非对称注意力机制残差网络(asymmetric convolution attention resnet,ACA-Resnet)的图像检测模型。在残差网络的基础上,通过引入非对称卷积结构减少参数量,加快模型训练速度,同时引入注意力机制,改善模型的表达能力,提高检测准确率。为减小由于病害图片数量不足而造成的过拟合现象,采用迁移学习的方法提高模型的稳定性和泛化能力。结果表明,ACA-Resnet经过ImageNet数据集预训练后对玉米病害图像的平均识别准确率可达到97.25%,较VGG-16、Inception-V3和ResNet50等网络分类效果更好,相较于Resnet50训练速度明显提升。可见本文方法训练速度快,识别精度高,可为玉米病害检测提供借鉴。