油基泥浆中P110套管磨损机理和耐磨性能

固井后的技术套管与旋转的钻杆接头在一定正压力下接触导致不同程度的磨损,磨损后套管抗挤毁和抗内压强度降低,威胁油气井的安全。为计算井下套管磨损深度和磨损套管的剩余强度,确定减少套管磨损的有效措施,在油基泥浆中进行了P110套管的磨损实验,测量了不同磨损时间、转速和正压力下套管的磨损效率和摩擦系数。通过套管磨损表面形貌分析,确定了套管磨损机理。油基泥浆中P110套管的磨损效率和正压力和转速成正比,磨损效率在2~4×10-131/Pa之间。各转速下套管表面的磨损机理基本相同,黏着磨损、犁沟和疲劳磨损同时发生。正压力对套管表面磨损机理的影响有较大,低接触力下套管表面磨粒和犁沟磨损同时存在,高正压力下主要发生黏着和犁沟磨损。不同转速和正压力作用下,P110套管主要发生了黏着磨损,采用基于粘着磨损机理的磨损效率模型预测井下套管的磨损程度是可行的。     

轴向压力对螺旋屈曲管柱强度安全性影响分析

为校核螺旋屈曲管柱的强度安全性,基于弹簧理论与第四强度理论,推导出螺旋屈曲状态下管柱内、外侧相当应力的计算公式,并以油田常用规格油套管为例,探讨了轴向压力对管柱内、外侧最大相当应力的影响。算例结果表明,螺旋屈曲管柱内侧最大相当应力恒大于外侧;管柱内、外侧最大相当应力随轴向压力的增大而增大。轴向压力由200KN增大至800KN时,管柱内、外侧最大相当应力分别增大170%和413.8%。研究弥补了传统管柱力学分析的不足,提供了螺旋屈曲管柱安全性研究新方法,同时也可为现场安全施工提供参考。     

混合遗传算法在砂土液化势评价中的应用

基于历史地震液化实例资料和现场实测 SPT值 ,建立了应用混合遗传算法的砂土液化势智能评价模型 ,并实际评判了特大型润扬长江公路大桥工程区的砂土液化 ,且进一步分析和研究了桥址区潜在液化层的空间分布规律和概率统计特征 ,并与规范判定法结果作了对比 ,取得了较好的成果。实例应用表明了该法是可行和可靠的 ,为大桥的设计和施工提供了科学依据 ,对基础工程的可靠性分析和最优设计具有重要实际意义     

企业新型学徒制在建筑专业的实践探析———以宣城职业技术学院为例

为了更好地提升企业新型学徒制在建筑专业的培养质量,剖析了传统学徒制、现代学徒制和企业新型学徒制的异同点;从人才培养模式和具体实施流程方面报道了企业新型学徒制在宣城职业技术学院建筑专业的应用实践;分析了企业新型学徒制的注意事项、存在的问题及解决措施,为下一步全面推行企业新型学徒制提供了一些建议。     

混合离散粒子群算法求解机器人装配线平衡问题

以最小化总成本为目标，将一组工序和机器人分配至工作站上的问题称为面向成本的机器人装配线平衡问题(cRALBP),为了解决此NP难问题，提出一种混合离散粒子群优化(HDPSO)算法.首先，对于给定工序，设计动态规划方法直接获取工序对应的最优机器人分配方案，从而缩小搜索空间，提高算法的全局寻优能力.然后，提出一种新的算法框架，其通过融合路径重连加强算法的局部搜索能力，并通过汉明距离评估解之间的差异，选择采用多片段交叉算子或者片段变异算子进行粒子更新，取代随机选择算子的方法，从而实现算法全局搜索和局部搜索的平衡.将所提出的HDPSO算法与最新的粒子群、人工鱼群算法在144个算例上进行对比，验证了HDPSO算法的有效性和优越性.     

基于L-M梯度迭代算法的煤质发热量预测模型

选取150家火电企业的煤质检测数据，通过分析泛在煤质化验数据信息，构建L-M算法下的煤质发热量的预测模型。实验结果表明：(1)煤质化验数据中仅碳(C_d)、灰分(A_ad)与发热量(Q_gr,ad)的线性关系较为显著，相关系数R²为0.8768和0.6880;(2)主成分分析法挖掘出影响煤质发热量的主成分特征值、特征矩阵及得分，实现了由六维矩阵降至四维矩阵的降维效果，增强了神经网络在训练过程中收敛的稳定性；(3)基于L-M算法下，改进的BP神经网络预测模型(LMBP)的训练集系数R_t、验证集系数R_a和测试集系数R_m分别为0.9957、0.9942和0.9963，总体系数为0.9931，同时通过待测20组数据进一步验证了LMBP预测模型可靠，预测精度较高，更符合实际预测需求。