基于改进接触模型的类岩石材料裂纹扩展分析

为了探究复杂应力状态下岩体内缺陷(裂隙)的扩展与贯通机理,基于三维离散元软件(PFC3D)和改进的平行黏结模型(IPBM),模拟了双轴压缩试验中含双预制裂纹类岩石材料的裂纹扩展过程。通过逼近实验试件抗压强度、抗拉强度和弹性模量的宏观力学参数和裂纹扩展模式,调整数值模型微观参数。针对离散元模拟中的关键预制裂隙参数与围压对裂纹萌生、扩展及贯通过程的影响进行详尽的分析,结果表明:初始裂纹通常为拉伸裂纹,而次生裂纹通常为剪切裂纹,裂隙倾角主要影响初始裂纹位置;围压抑制初始裂纹,但促进次生裂纹发展;预制裂隙间的贯通裂纹与裂隙的参数和围压密切相关;围压σc>0 MPa时,观察到两种新的剪切贯通类型(New1和New2);数值试样中微裂纹的数量主要受围压影响,与裂隙参数无明显关联;试样的裂纹起始应力、峰值应力与围压和裂隙倾角相关,与岩桥长度和岩桥倾角无关;裂纹的扩展与试样内应力分布密切相关,裂纹最先在裂隙周围的应力集中区产生。结果为后续岩石与类岩石材料的离散元模型参数校准,以及基于离散元的裂纹扩展机理研究提供了可靠参考。

EPB盾构刀盘泥饼成因分析及评价模型构建

目前土压平衡(EPB)盾构机刀盘结泥饼的研究大都聚焦在单一因素上,缺少整体的、量化的评价标准,难以满足工程上对刀盘结泥饼的预测需求。针对以上问题,文中从地质条件、盾构选型、施工因素3个层面出发,系统总结了导致土压平衡盾构机刀盘泥饼形成的23个主要因素;将土压平衡盾构机在掘进过程中的刀盘结泥饼风险划分为4个等级:高风险、中风险、低风险和无风险。同时提出了结泥饼的风险因子量化标准,并结合层次分析法构建了土压平衡盾构的刀盘结泥饼风险评价模型;基于广州地铁14号线马创区间右线115-165环盾构隧道工程的掘进数据,计算出盾构机掘进过程中不同环的刀盘结泥饼风险程度,验证了刀盘结泥饼风险评价模型的预测性能。研究结果表明:结泥饼风险评价模型的23个影响因子中,以塑性指数、刀盘扭矩、液性指数、总推力的影响权重最大,启动扭矩的影响权重最小;结泥饼风险评价模型表现出了良好的预测性能,计算得到的结泥饼风险变化曲线与现场施工情况基本吻合;盾构掘进参数的变化能很好地反映掘进过程中泥饼的形成,其中总推力对泥饼产生最敏感,刀盘扭矩、土仓压力、推进速度和螺旋机转速的敏感度依次降低。研究成果可适用于类似工程中的土压平衡盾构机刀盘结泥饼的评价分析。

循环荷载下花岗岩动力响应及本构模型

利用真三轴试验机,对尺寸为100 mm×100 mm×100 mm的花岗岩试样进行了循环荷载下的试验研究,探究非破坏状态下不同围压、动载频率、动应力幅以及循环周次下花岗岩动弹性模量以及动阻尼比的变化规律,并将所得数据进行对比分析。试验结果表明:花岗岩动弹性模量随围压线性增长,动阻尼比随围压线性递减,动弹性模量增幅逐渐变大;花岗岩动弹性模量随动载频率指数增长,动阻尼比随动载频率幂函数增长,在20 Hz的动载频率下岩石内部活动较为剧烈,动载频率对岩石的影响程度较大;动弹性模量随动应力幅二次函数增长,动阻尼比随动应力幅幂函数减小,动阻尼比变化受到岩性影响;改进邓肯-张模型很好地反映了花岗岩在不同作用下岩石动态本构关系。该试验得到的模型可为后续动力特性的反演提供参考。

地连墙重锤成槽施工对临近变电站振动影响分析

地下连续墙成槽不可避免的对土层及周边建筑物产生较大影响,尤其需要采用落锤冲击成槽等重型施工工艺时,导致地层及邻近结构产生振动。本文依托于广州地区某紧邻变电站的地连墙成槽工程,利用Midas有限元分析软件,建立落锤冲击成槽的三维实体有限元模型,研究冲击荷载对临近电站桩基质点振动速度的影响,验证桩锤冲击和方锤修壁2种成槽施工方案的可行性。数值结果表明:电站桩基质点振动速度随落锤冲程的增大而增大,且竖向振动速度峰值最大;在一定冲程范围内,2种成槽施工方案均能满足规范要求。研究结果可为现场施工及类似工程提供参考。

基于复合式连续皮带机的盾构出渣质量计算研究

为使盾构施工渣土管理精准化,该文利用盾构施工中连续皮带机的施工数据,对两种常见的盾构渣土质量计算方法(基于松散系数的盾构渣土质量结算法、考虑外加剂的盾构渣土质量结算法)进行评价与分析,并根据盾构每环出渣的变化规律,提出一种改进的盾构渣土质量估算方法。研究结果表明:基于松散系数的盾构渣土质量计算方法误差显著;采用考虑外添加剂的渣土质量计算方法时,计算值总小于实际出渣质量,两者差值趋近于某值,且与所研究的两种主要地层条件和渣土称量方式相关性不大。该文提出的改进的渣土计算方法提高了渣土质量估算准确性,与实际盾构出土质量吻合良好。

老年人的情绪识别能力衰退了吗?——质疑、证据与分析

年龄的增加是否导致老年人情绪识别能力的下降,研究者们对于这一问题的看法不尽相同。对比分析发现,在诸如动态情绪识别、具有丰富背景信息、跨通道的情绪整合等更具生态化的研究中,老年人并未表现出明显的情绪识别能力衰退。“年龄增加导致情绪识别能力衰退”这一结论的合理性有一定的范围和边界,研究者在使用这一结论时还需谨慎。实验任务类型的变化,视觉加工偏好与情绪面孔加工策略的混淆,选择的反映指标对年龄变化更敏感,和不同任务下老年人的动机差异等因素可能导致了当前这一主题的研究存在诸多不一致的结论。鉴于此,今后的研究应考察老年人情绪知觉加工特点,关注认知能力对老年人情绪识别的影响与机制,考虑更加广泛的人际感知技能评估。

玄武岩纤维橡胶混凝土力学性能研究

为研究玄武岩纤维掺量和橡胶取代率对混凝土的力学性能的影响,对橡胶取代率为5%、10%、15%,玄武岩纤维掺量为0.1%、0.2%、0.3%的玄武岩纤维橡胶混凝土进行抗压强度、劈裂抗拉强度和抗折强度测试。结果表明玄武岩纤维橡胶混凝土抗压强度、劈裂抗拉强度和抗折强度随橡胶替代率的增加而降低,随玄武岩纤维掺量的增加呈现先升后降的趋势,最佳掺量为0.2%。可见玄武岩纤维的桥接作用对提高橡胶混凝土力学性能、增韧阻裂作用显著,研究结果为玄武岩纤维增强橡胶混凝土的结构分析与设计提供了理论基础。

基于神经网络算法的滚刀磨损量预测方法

为了给盾构施工开仓换刀提供参考,将滚刀磨损简化为多元非线性拟合问题,构建了数据分析框架,综合考虑机械、地质、管理3大类因素,对滚刀磨损量进行预测。以广州地铁18号线番禺广场站到南村万博站区间盾构区间为工程背景,选取共14种参数,结合公式获得标定后数据共2386条,包含34把正面滚刀,共81次滚刀磨损量。通过SMBO方法和LM算法改进BPNN算法训练过程,充分发挥神经网络优势,所得模型对83.3%的测试样本的预测值决定系数(R^(2))高于0.86,相比标定样本时参考的公式,准确度有较大提高,表明该方法所训练模型对滚刀磨损量的发展趋势预测更加准确。

自体富血小板血浆联合负压吸引疗法治疗慢性创面的Meta分析

目的:通过全面的数据检索及严格的筛选,纳入并汇总可用数据,评估自体富血小板血浆(Platelet-rich plasma,PRP)联合负压吸引疗法对慢性创面愈合的有效性及安全性。方法:在电子数据库中进行文献检索,并根据预定的标准选择研究,包括所有关于PRP联合负压创面疗法和单用负压创面疗法治疗慢性创面的随机和非随机对照研究,评估研究的质量并总结结果后,使用RevMan5.3软件对纳入研究进行Meta分析。结果:本次纳入了27项研究,共1687例慢性创面患者,实验组840例,均采用PRP联合负压引流法干预;对照组847例,均采用单纯负压引流法干预。通过对纳入的研究数据进行分析,结果显示实验组在创面愈合及住院时间、创面愈合率、细菌培养阳性率、患者疼痛症状等方面均优于对照组。结论:PRP联合负压吸引疗法治疗慢性创面较单独使用负压吸引疗法更具优势,但其作用机理需更多的研究来明确,此外该文章由于纳入研究的质量限制,尚有待更多高质量的临床随机对照研究予以验证。

基于神经网络的盾构滚刀磨损量预测方法探讨

盾构施工中采集的参数众多,难以直接反映滚刀磨损量的发展规律。统计31种现有滚刀磨损研究中影响参数的出现频次,以广州地铁18号线番禺广场至南村万博区间2号始发井中间风井右线盾构区间为依托,选择14种输入参数,整理出共2386条样本用于BP神经网络模型开发。分别采用序贯模型优化(SMBO)和遗传算法(GA)进行超参数优化。模型预测值与实测值决定系数达0.832,准确预测了滚刀磨损量。选择预测准确度较高模型进行敏感性分析,验证所选的14种参数对于滚刀磨损量预测的贡献,结果表明,考虑土压、新旧刀、盾构深度对于滚刀磨损量预测有较大贡献。本文成果可为其他地层下的盾构滚刀磨损量预测与分析提供参考。

基于离散单元法的灰岩地区串珠溶洞承载力分析

研究桩基荷载作用下的溶洞稳定性对建筑工程有着重要的意义。本文以广州市白云机场北某项目为依托,利用PFC2D颗粒流软件,建立灰岩地层下桩基溶洞离散元模型,研究串珠溶洞的溶洞距离、串珠溶洞下方溶洞径长和桩基贯穿溶洞嵌岩深度3个不同影响因素对桩基承载力的影响。主要结论如下:(1)在桩基下伏双溶洞情况下,溶洞间距的增加会提高桩基极限承载力,当溶洞距离超过6倍桩径,增加溶洞间距对桩基承载力基本无影响;(2)在桩基下伏双溶洞情况下,下方溶洞径长的增大会降低桩基极限承载力,当下方溶洞径长超过6倍桩径时,增加下方溶洞径长对桩基承载力基本无影响;(3)对于桩基贯穿溶洞,当嵌岩深度大于桩体径长时,此桩基的极限承载力接近于无溶洞情况下的桩基承载力,提高嵌岩深度对桩基承载力几乎基本无影响。

基于离散单元法的下伏溶洞上方桩基承载力研究

为研究下伏溶洞对其上方桩基承载力的影响,以广州市白云机场北某道路工程为依托,采用PFC^(2D)颗粒流软件,建立灰岩地层下桩基+溶洞离散元模型,研究下伏溶洞的径长、顶板厚度、溶洞形态与溶洞偏桩位移对其上方桩基承载力的影响。结果表明:1)在桩基下伏单溶洞的情况下,增加溶洞径长、洞高或洞宽均会降低桩基极限承载力;2)相较洞高,洞宽对桩基承载力的影响更加显著;3)增大溶洞顶板厚度会提高桩基极限承载力;4)当偏桩位移超过6倍桩径时,基本可忽略其对桩基承载力的影响。该研究结果可供类似工程设计参考。

混沌量子粒子群的权重类条件贝叶斯网络分类器参数学习

针对贝叶斯网络判别学习方法在处理大数据集时,存在的模型训练时间长、算法迭代次数过多等问题,通过引入指数级参数,提出了混沌量子粒子群的权重类条件贝叶斯网络参数学习方法。该方法首先通过优化对数似然函数,解决生成学习的参数估计问题。然后,使用生成学习的结果,初始化判别学习的参数。最后,引入混沌映射序列,通过混沌量子粒子群优化(chaos quantum particle swarm optimization,CQPSO)算法,优化条件对数似然函数。使用权重类条件贝叶斯网络分类器对液体火箭发动机的故障进行分类,仿真结果表明,改进的方法分类精度高,误分类率低。同时,采用CQPSO与量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法、标准粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法相比,能够有效减少算法的迭代次数,提高算法的效率。

液体火箭发动机的分层贝叶斯变分推理故障诊断方法

针对稀疏数据场景下,传统的多项式-狄利克雷模型存在一定的分类精度问题,提出一种基于变分推理的分层贝叶斯网络的参数估计方法.通过在传统的多项式-狄利克雷模型中引入超先验,构建出的分层多项式-狄利克雷模型可用于贝叶斯网络中的条件分布估计.对分层多项式-狄利克雷模型的先验依赖结构进行分析研究,提出一种快速准确的自组织变分推理算法.与传统的分类模型相比,本文提出的分层多项式-狄利克雷模型在处理小数据集液体火箭发动机的故障分类中有显著的性能提高.

马氏田口度量的滚动轴承故障诊断的特征选择优化方法

研究了基于马氏田口度量的滚动轴承故障诊断特征变量降维优化问题,提出一种新的混合马氏田口系统变量筛选方法。首先,计算马氏田口距离误分类率的加权和,建立变量筛选的混合整数线性规划模型;其次,运用Gompert二进制粒子群优化算法求解最优的滚动轴承故障诊断特征变量组合;最后,与标准二进制粒子群优化算法和二进制蚁群优化算法进行对比,结果表明,该方法能显著提高滚动轴承故障识别准确率和计算效率。

马氏田口系统的量子行为二进制粒子群特征选择优化方法

针对标准二进制粒子群用于马氏田口系统的特征选择优化时,存在迭代速度慢,容易陷入局部最优解等不足,提出一种改进的基于量子行为二进制粒子群的马氏田口系统变量选择优化方法。首先,为了规避可能存在的复共线性特性对距离度量结果的影响,本研究采用Gram–Schmidt正交化法计算马氏距离值,对系统进行标准化处理,对各属性向量进行正交化后计算各类别的马氏距离集合,通过ROC曲线确定系统分类的最佳阈值点,定义误分类率概念和被选择变量占比最小作为变量筛选标准,构建多目标的混合规划模型。运用改进的量子行为粒子群算法求解优化组合,为适应二值化的变量优化问题,算法基于概率对粒子进行二进制编码,求取目标函数的适应值,并完成粒子群的优化迭代过程。采用优化的变量组合,构建精简的马氏田口系统,建立度量预测模型,完成精确判别的任务。最后,以胎心分娩力造影术测量的胎儿健康诊断为例,对标准二进制粒子群算法和二进制量子粒子群优化算法进行对比验证,实验结果表明,本文方法可以有效地提升粒子的迭代速度和寻优精度,优化后的马氏田口系统的预测准确率明显提高。

碾压式种子硬实处理装置的结构设计与开发

针对种子普遍存在种皮硬实导致发芽率较低的情况,文章参照北方石碾的碾压原理,依据苜蓿种子的生物力学特性,设计了一种碾压式种子硬实处理装置,并分别对硬实处理装置的各个工作部分的结构进行设计计算,通过本结构的设计与计算,为后期种子硬实处理装置的设计提供一定的参考。

青稞机械化收获现状及存在问题

青稞属于杂粮作物,种植面积小,加上其独特的生长特性,限制了青稞收获机具的发展。目前,人工收获依然是国内最常见的青稞收获方式。有些地方采用大型谷物联合收获机收割青稞,收获后的秸秆和麦芒不能进行有效分离,导致牲畜食用后麦芒卡在喉咙里从而引起炎症。文章探究了当前国内青稞机械化收获的相关情况,针对其中的不足提出了相应的处理措施。

部分可观时间Petri网故障的贝叶斯诊断

针对双组元推进系统中环境复杂且部分关键信息无法通过传感器获取,提出基于部分可观时间Petri网故障诊断性的贝叶斯估计方法。研究了基于部分可观时间Petri网的双组元推进系统故障诊断性的贝叶斯估计问题。系统过程的变迁分为可观和不可观,结合变迁触发关系和变迁时间信息,建立Petri网模型的状态类图。遍历所有满足可观测变迁触发时间和序列信息的路径,对于诊断结果为可能故障系统,建立故障变迁对应的贝叶斯Petri网模型,将不可观变迁设置为贝叶斯变迁,根据可观变迁触发状态估计不可观变迁触发概率,进一步判断系统故障状态。最后,建立了基于部分可观Petri网的整体推进系统模块,通过仿真实验验证了算法的有效性。

面向点云无损压缩的快速细节层次优化方法

为解决点云压缩中基于距离的细节层次(LoD)划分未优化的问题,提出了基于预测残差的LoD优化模型以及相应的快速LoD划分方法。推导了LoD预测残差与码率的关系,建立了LoD预测残差和距离的数学模型;以预测残差的最小化为目标,通过对点云进行预编码或在线计算获取模型参数,根据所提模型获得编码性能最优的LoD层数;为了降低实现复杂度,分析模型各参数对编码性能的影响,得出细节层中的点数随着LoD层数的增加而呈现指数级减少,导致这部分点对编码性能的影响急剧降低这一结论;根据均匀采样及平滑点云的特性,对模型参数进行简化,通过求解细节层中的点数占点云中全部点数的比例得到编码性能最优的LoD层数;在此基础上,提出了一种基于阈值的LoD划分快速方法,提高了模型的实用性。实验结果表明:所提方法在不增加码率的情况下,有效降低了编解码复杂度,平均节省了约4%的编码时间和约6%的解码时间。