卵石土及泥岩侵入地层中泥浆配比试验研究

泥浆支护是泥水盾构实现安全掘进的关键,泥浆压力是否能快速有效的传递到开挖面将影响地层的稳定性控制,而泥浆的配比将直接影响泥浆压力的转化。为保证泥浆在卵石土及泥岩侵入地层中的支护效率,本文以成蒲铁路紫瑞隧道工程为依托,开展了一系列泥浆渗透成膜试验以确定泥浆的合理配比。研究结果表明：泥浆的配比对盾构掘进的效率有明显影响,密度和粘度偏小的泥浆会导致泥浆滤失量过大,泥浆压力不能及时形成;而密度和粘度偏大的泥浆会导致刀盘泥饼的产生,降低盾构掘进效率。本文通过泥浆渗透试验与现场实测,在有效成膜和防结泥饼之间确定了最佳的泥浆配比。该泥浆配比的确定及调整方案在现场取得了良好的效果,以期为泥水盾构在类似地层中施工提供参考。     

深度神经网络模型数字水印技术研究进展综述

近年来,深度神经网络模型在各种应用领域都取得了巨大的成功,训练先进的深度神经网络模型仍需要大规模的数据集、高昂的算力成本和优异的算法思想,生成的深度神经网络模型成为一种宝贵的资源,也是完成人工智能应用领域某项特定任务的核心算法。因此,深度神经网络模型的安全则变得极其重要,利用数字水印版权保护技术保障模型的安全已经成为人工智能安全领域一个重要的研究方向。为了综述深度神经网络模型数字水印版权保护技术的最新研究进展,首先介绍了深度神经网络模型数字水印技术分类;其次介绍了深度神经网络模型数字水印版权保护技术基础概况;再次归纳总结了深度神经网络模型数字水印版权保护技术的研究方法;最后总结并展望了深度神经网络模型数字水印版权保护领域的研究重点和发展方向。     

基于自适应乘法正则化的结构随机激励识别

针对结构随机激励识别存在的激励位置未知以及重构效率偏低问题,本文提出了一种基于自适应乘法正则化的结构随机激励识别方法。该方法无需依赖于激励位置的先验信息,仅通过结构响应即可实现激励的准确定位和高效重构。首先,利用不同响应功率谱之间的传递特性来计算任意指定激励位置的定位误差,进而通过最小化定位误差来识别目标激励位置;在此基础上,借助自适应乘性正则化方法,定义全局正则化项来构造新的重构优化函数;然后,引入广义迭代加权最小二乘算法对优化函数进行求解,从而实现了结构随机激励识别;最后通过数值算例验证了所提方法的有效性。结果表明：所提方法能够精准的定位结构随机激励位置,且在与Tikhonov方法重构精度相似的基础上,提高了识别效率约15倍,同时具备良好的抗噪能力,为结构外部作用效应的获取提供了一种新思路。     

基于深度学习的风力发电机组故障预警方法研究综述

风能作为重要的可再生能源,近几十年来,全球风能使用规模迅速增长,陆上和海上风力发电机组发电容量不断增加。由于风力发电机组故障维修成本巨大,因此必须开发有效且可靠的风力发电机组故障预警方法,在风电机组发生故障前进行提前预警,以便降低风电场的运营和维护成本。目前风电机组数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition, SCADA)已经在风电场有了广泛的应用,其中蕴含着大量的潜在数据信息,同时深度学习方法在海量数据挖掘方面有比较明显的优势,因此深度学习方法在风力发电机组故障预警领域的应用潜力巨大。综述了近年来相关深度学习方法在风力发电机组故障预警的研究进展,总结了风电机组故障预警的大体步骤,分析了各个步骤的具体处理方法,对每种技术方法的特点进行整理分析。最后阐述了深度学习在风电机组故障预警领域所面临的挑战,并对今后的研究重点进行了展望。     

新型双机身鸭式布局无人机气动特性

优化载重性能的气动布局设计是当前无人机研究重要方向,为提高物资运载能力和结构性能,基于连接翼、双机身、鸭式布局设计,提出一种新型双机身鸭式布局无人机,采用FLUENT详细研究了两种飞行速度下的升阻特性、压力云图、涡量分布等。研究结果表明,双机身鸭式布局无人机具有较高的升阻性能,速度提高时,升力系数增加而阻力系数减小,速度由30 m/s增加到60 m/s时,最大升力系数增加7.6%,升阻比增加4.8%;从表面压力云图看,升力主要贡献为前机翼、鸭翼和后机翼,失速迎角前后,后机翼未受前机翼和鸭翼气流干扰,提高了无人机的失速特性;巡航迎角状态的涡量较弱,仅在翼梢及部件连接处出现,失速迎角前后,翼梢、部件连接处涡系增强,且产生了干扰,机翼表面趋于分离。     

基于SHA-3与DNA编码混沌系统的输电线路图像加密算法研究

针对输电线路巡检中无人机采集的图像数据存在的安全与加密效率问题,文中提出一种SHA-3算法与DNA编码混沌系统相结合的图像加密算法。首先,为加强密钥对图像明文的敏感性,利用SHA-3算法生成巡检图片的哈希值作为超混沌系统的初始值密钥;然后,根据对角线提取规则将图片进行像素块置乱,并使用超混沌系统生成的混沌序列映射DNA编码规则,对置乱完毕的巡检图片进行DNA编码、运算与解码,实现巡检图像的加密与解密;最后,为验证文中方法的有效性以及优越性,以某国网公司实际巡检图像数据为基础,设置密钥空间、密钥敏感性、直方图、信息熵、加密时效等实验对算法进行测试分析,结果表明该算法相较传统算法安全性更高的同时,具有较好的实时性,可胜任实际巡检中的图像加密任务,为输电线路巡检图像加密任务提供了新的思路和技术方法。     

基于优化核极限学习机的泥石流危险性评估

山区环境中泥石流的孕育受多种因素的影响,为提高泥石流危险性的预测精度,提出一种萤火虫算法(firefly algorithm, FA)优化核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)的预测模型。首先,针对数据维度爆炸的问题,通过主成分分析(principal component analysis, PCA)数据降维,使得留有大部分致灾特征信息的因子输入训练模型;然后,使用萤火虫优化算法更新核极限学习机的参数,将四川省北川县监测数据输入优化后的预测模型,并与其他传统机器学习算法进行对比分析,验证该算法的优越性;最后,使用多种指标综合评估模型的预测效果。结果表明,FA-KELM模型能够有效地简化数据结构,提高泥石流危险性预测的准确性,为泥石流灾害预测方面的研究提供参考和借鉴。     

一类奇异抛物方程非负古典解的存在性

一类含梯度项的奇异抛物方程在文中得到了讨论.在某些特定条件下,通过抛物正则化方法及上下解方法,作者获得该类方程的非负古典解的存在性.     

采动条件下井壁变形对井筒涌水量的影响

大口径深立井开挖过程中,较准确预测井筒涌水量一直是工程实践中需要解决的难题.以山东龙固矿主井为例,采用理论分析、实验测试和数学计算探讨井筒开挖阶段涌水量的合理预测方法.首先,开展了实验测试分析应力应变-渗透性的关系,提出了覆岩的渗透性与岩石性能有关,且渗透性在岩石破坏前后其值达到最大.其次,采用岩石力学理论和Flac3D数值模拟对井筒破坏带范围进行计算,得出风化基岩段产生2.5 m左右的破坏带,二叠系砂岩中产生5 m左右破坏带,在石炭系岩层中产生3 m左右的破坏带.最后,分别对是否考虑岩层破坏带影响的2种情况,使用解析法、数值模拟法、达西渗流断面法计算了井筒涌水量.得出结论:忽视井筒破坏带对涌水量的影响导致预测值偏小;达西渗流理论公式应用在上覆第四系松散层中应用效果较好,在深部基岩裂隙岩体中数值法效果更好.