基于残差网络的高温合金微观组织图像分割方法

材料微观组织图像分析是材料研究的重要环节,其分析方法的精准性和快速性对新材料的设计、研制和现有材料的优化、寿命评价都非常重要。因此,如何建立更快速更精准的微观组织分割方法成为微观组织图像分析和性能评价的关键。针对传统的微观组织图像分割技术对于高温合金材料分析精度不高等问题,通过对卷积神经网络结构进行优化,提出了一种基于Res_Unet网络的微观组织图像分割方法。实验验证结果表明,本文的方法不仅解决了深度学习在材料组织图像小样本数据上的实现问题,还显著提高了材料微观组织图像的分割精度。     

沉管基槽开挖对桥墩侧向位移影响的模型试验

为了研究沉管基槽开挖对既有桥梁桥墩侧向位移的影响,确保基槽顺利开挖,以澳门嘉乐庇海底隧道为工程背景,通过模型试验方法对基槽开挖过程中桥墩产生的侧向变形进行研究。研究结果表明,在沉管基槽开挖过程中,基槽开挖中的较大跨径的桥墩侧向位移较大,桥墩的侧向位移随着开挖深度的增大而增大,突发恶劣天气下桥墩位移受影响较大。可见在施工期间应合理控制开挖的深度,减少因开挖深度增加而增加的桥墩侧向变形,并应确保测点布置的稳定牢固,减少环境因素直接对测点造成影响的可能,最后为确保基槽开挖的安全,应在开挖过程中对桥梁变形加强监控。     

基于孪生深度神经网络的风电机组故障诊断方法

为有效提取风电SCADA (supervisory control and data acquisition)中时序数据故障特征,同时考虑一维卷积神经网络(one-dimensional, convolutional neural network,1-D CNN)提取局部时序特征和长短时记忆网络(long short-term memory networks, LSTM)提取长期依赖特征优势,提出一种基于1-D CNN-LSTM的风电机组故障诊断方法;针对故障样本稀缺问题,基于孪生神经网络架构(siamese network),提出一种基于孪生深度神经网络siamese 1-D CNN-LSTM的风电机组故障诊断方法,依靠少量样本数据对机组故障特征进行有效提取。结果表明：1-D CNN-LSTM优于其他现有深度学习方法;当训练样本不足时,所提出的siamese 1-D CNN-LSTM可以显著提升故障诊断结果。     

基坑开挖对临近既有地铁隧道影响分析

为研究基坑开挖对临近既有地铁隧道结构的影响,以济南历下医养结合中心项目近接地铁R3线施工为工程背景,开展风险判定并采用 FLAC3D 进行大型三维数值模拟研究。结果显示：基坑外部作业对地铁隧道的影响等级为二级;隧道开挖引起地表沉降模拟结果与实测数据基本吻合,数值模拟结果较可靠;基坑开挖引起左线隧道竖向位移最大-2.27mm、水平位移最大4.59mm,右线隧道竖向位移最大-3.0mm、水平位移最大5.19mm,左线隧道轨道竖向位移最大-2.27mm、轨向高差最大0.528mm,右线隧道轨道竖向位移最大-3.0mm、轨向高差最大0.763mm,均出现在B基坑西侧;基坑开挖引起径向附加压力很小,在10~20kPa范围内。总体上基坑开挖对隧道结构造成的影响均小于规范限值。     

上海地区深基坑周围地面沉降特点及预测研究

通过研究上海地区32个深基坑工程的监测数据,得到以下地面沉降特点:大多数地面沉降曲线呈凹槽型,存在沉降槽偏心距;最大沉降量δvm的变化范围在0.4δhm～1.9δhm之间(δhm为最大侧向位移),其平均值和最大侧向位移相等;所有基坑的支撑系统相对刚度都较大,支撑系统相对刚度对最大沉降量影响很小;抗隆起安全系数增大,基坑最大沉降量减小,同时绘制了基于抗隆起安全系数的最大沉降量预测曲线.最后,基于上海地区深基坑的沉降实测曲线特征,提出了考虑沉降槽偏心距的地面沉降预测方法,并结合四个工程实例进行了验证,结果表明,该方法预测精度较高,是一种实用的基坑周围地面沉降预测方法.     

金川深部典型岩石岩爆倾向性多因素综合评判

以金川二矿区深部为研究对象,通过对其花岗岩等6种典型岩样进行峰前卸载等多种常规力学实验研究,结合现场勘察数据,采用基于岩性、围岩、应力条件等不同评判角度的单一岩爆判据：强度脆性系数法、Barton法、弹性应变能指数法和围岩质量RMR法,分别对6种典型岩样进行岩爆倾向性理论预测,并引入模糊数学综合预测方法,以上述各单一判据结果为指标,运用专家评估法确定因素影响权重。多因素系统评价金川二矿区的岩爆倾向性。结果表明,传统单一岩爆预测判据方法不适合金川特殊地质环境。采用模糊数学综合预测方法多因素系统分析发现。花岗岩、大理岩等6种岩样均具有弱岩爆发生倾向,其结果与现场符合较好。对矿山下阶段安全、高效生产中的岩爆防治有一定的科学指导意义。     

基于模糊规则的深海底作业机器车不等分状态时间轨线规划

针对深海底自行走履带作业机器车,给出了一种新的基于模糊规则的不等分状态时间轨线规划方案.为适应深海底环境的不确定性,采用基于模糊规则的不等分状态时间轨线规划改进等分贝塞尔曲线运动规划,控制机器车按照既定路线行走.在不平整地面的试验结果验证了算法的有效性.     

板岩路堑边坡开挖扰动效应分析

板岩路堑高陡边坡,在开挖施工过程中可能产生的危害性较大.对其不同开挖阶段的扰动效应的分析研究,是一个极有价值的课题,能够为工程的设计、施工提供一定的参考和依据.本文以某高速三合同段的高路堑板岩边坡为依托工程,对天然含水率下的坡体的开挖扰动效应进行极限平衡分析和数值模拟分析.通过研究,揭示了不同工况下边坡的稳定性变化过程,为合理安排开挖工序,选择合理的防护方案,提供了技术参考.     

开挖边坡的三维有限元稳定分析

用强度折减有限元方法对开挖边坡进行了三维稳定性分析.计算结果表明:对于约束效应不明显的开挖边坡,边坡的初始破坏面在边坡的中部,随着折减系数的增大,边坡的破坏由边坡中部向两侧扩展,最终边坡在空间上形成匙状或贝壳状的立体土体破坏;当边坡的纵向长度与开挖深度的比值大于4时,边界约束条件对边坡稳定安全系数影响不大,可以近似地按平面应变问题进行分析;对于角部约束效应明显的开挖边坡,当边坡中部剖面发生破坏,边坡角部剖面几乎也同时达到破坏,其稳定安全系数是按平面问题分析结果的1.3倍多,类似的实际问题如果按二维平面应变方法进行分析,其计算结果应用于工程设计中是偏于保守的.     

杭州湾年最高潮位时空变化及其抬升原因分析

总结了海浪预报方法的分类和研究现状,对比分析了各类方法的优缺点。通过对比分析可知,半经验半理论预报法、经验统计预报法、数值预报法3类传统的海浪预报方法区域化显著,模型建立困难,并且对于实时性数据要求较高。此外,还分析了海浪预报的发展趋势,展望了大数据、人工智能和深度学习等新技术在海浪预报研究领域的应用前景。