基于深度学习的地铁隧道衬砌病害检测模型优化

地铁盾构隧道衬砌病害检测面临的最主要问题是如何获取高质量的病害图片以及如何快速、准确实现病害检测.基于CCD线阵相机设计制造了地铁隧道病害检测车,并针对上海运营地铁1、2、4、7、8、10、12等线路采集了大量的衬砌图像,通过手工标注建立高质量隧道病害样本库.基于卷积神经网络Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network),构建了病害自动检测深度学习框架.考虑到裂缝及渗漏水病害的特殊性,采用数据统计分析及K-means聚类算法分析其几何特征,结合病害特征优化VGG-16网络模型中的anchor box相关参数.结果表明,修正后的模型病害检测准确度有明显的提升(约7%),同时模型的训练时间减少.经验证,上述方法同样可提高裂缝或渗漏水单一病害识别模型的准确度.     

试析科学技术方法对运动训练发展的影响

科学技术方法在体育运动训练体系的形成和发展过程中起着关键性的作用,是体育科学体系建立的基础。动用员在竞技运动中所创造的优异成绩,都堪称是人们在运动训练中不断运用科学技术方法有目的地研究、开发人的各种特殊运动能力所取得的杰出成就。人们在运动训练实践中越来越强调以科学化为中心,主动地、有目的地运用现代科学技术的思想和方法解决运动训练中出现的问题,逐步形成了运动训练方法的科学体系,大大提高了训练的效益。     

竹浆纤维增强水化硅酸镁与水化硅酸钙的性能研究

以竹浆纤维为增强材料,采取抄取法制备了竹浆纤维/水化硅酸镁复合材料(BFMSC)和竹浆纤维/水化硅酸钙复合材料(BFCSC),研究了竹浆纤维掺加质量分数对两种基体复合材料物理和力学性能的影响。研究结果表明：与未掺纤维对照组相比,掺加质量分数为20%的纤维导致BFMSC和BFCSC的表观密度分别下降了26.8%和30.3%;竹浆纤维的掺加显著改善了两种复合材料的力学性能,纤维掺加质量分数为20%时,蒸养2 d之后BFMSC与BFCSC的抗弯强度分别较未掺纤维的对照组提高了11.9倍和9.9倍,断裂韧性提高了492倍和515倍;复合材料荷载-挠度曲线结合XRD和SEM分析结果表明,随着龄期的延长,BFMSC受力破坏时依然保持延性断裂,而BFCSC受力破坏时则存在由延性断裂向脆性断裂发展的趋势。     

周公宅拱坝三维非线性有限元分析

用三维非线性有限单元法对周公宅拱坝进行了基本荷载组合下的非线性分析和水压超载分析．结果表明：在基本荷载作用下坝体屈服范围不大,但右岸Fl和左岸F30处均有不同程度的屈服和开裂破坏,且这些地方有可能成为潜在的滑动面而影响坝肩稳定;超载系数在3．0～4．0之间．     

关于煤矿机电设备故障检测的思考

本文介绍了煤矿机电设备产生故障的原因，以及故障检测的主要方法，并针对机电设备故障检测工作提出了几点建议。     

一种解大规模无约束优化问题的BB型算法

基于BB算法和IMPBOT算法的思想，结合修正割线方程得到2种新的BB步长，并利用Armijo线搜索，提出一种求解大规模无约束优化问题的BB型混合算法.在适当的条件下对其收敛性证明，并通过大量的数值试验来验证所提算法的有效性.     

“双碳”目标与数字化转型背景下能源产业科技人才队伍的建设

 针对“双碳”目标与数字化转型背景，分析了油气公司等能源产业企业在科技人才引进、培养、使用、评价、激励等方面的困难和挑战，建立了科技人才管理体系模型，提出了6个方面科技人才队伍建设的建议举措。