带压开采下组煤底板采动破坏深度现场实测及模拟

以团柏煤矿10#煤层10115综采工作面作为工程背景,研究带压开采下组煤10#煤层底板采动破坏深度。通过对开采前后煤层底面下不同深度岩石段开展压水试验,测取不同水压下的进(侵)水量,获得了大量的压水实测数据,同时采用F-RFPA2D分析系统模拟整个采场开挖对底板隔水岩层采动破坏规律及其深度,最后将现场实测数据与数值计算结果进行对比分析。研究表明,煤层开采所引起的底板直接破坏深度为9.5 m,底板采动最大破坏深度为12 m左右;运用F-RFPA2D模拟分析得出,老顶板初次来压步距为40 m,周期来压步距在12~16 m,当工作面推进至84 m时,底板破坏深度达到最大值12 m,该结果与现场测试结果基本吻合,同时验证了实测数据的可靠性和有效性。综合结果分析可知,团柏煤矿10#煤层底板采动破坏最大深度为12 m,该结论可为团柏煤矿带压开采下组煤水害防治提供参考依据和科学指导。     

熔铸-原位反应喷射沉积成形TiC/Ti-5Mo-5V-2Cr-3Al复合材料微观组织和力学性能

利用熔铸-原位反应喷射沉积成形技术制各了TiC/Ti-5Mo一5V-2Cr-3Al复合材料，测试了复合材料的拉伸性能，讨论了提高熔铸-原位反应TiC/Ti-5Mo一5V-2Cr-3Al复合材料拉伸强度的途径。     

高二次电子发射系数材料砷化镓的理论设计

根据通常负电子亲和势二次电子发射材料砷化镓的能级特点,提出延长负电子亲和势二次电子发射材料砷化镓的逸出深度的理论设计,设计出了特殊的负电子亲和势二次电子发射材料砷化镓.通过对两种负电子亲和势二次电子发射材料的二次电子发射系数的理论值进行比较和分析,得出:当原电子入射能量较低时,两种材料的二次电子发射系数差值较小;当原电子入射能量较高时,两种材料的二次电子发射系数差值较大,而且随着原电子入射能量的升高,两种材料的二次电子发射系数差值也在增大.     

高强水下不分散混凝土

水下不分散混凝土是八十年代国际高新技术，其特点为混凝土入水不分散、自流平、自密实、无需振捣，对施工水域无环境污染，硬化混凝土质量均匀、可靠等。该项技术可应用于桥梁、港口、码头、海堤、核电站基础、钻井平台等多种水下工程，施工水深达215米(德国北海油田海底管线试验工程)。     

纳米技术与材料在污水深度处理中的应用研究

在阐述了纳米技术与材料、污水深度处理技术现状及存在的问题的基础上,重点介绍了近几年纳米TiO2光催化技术、纳滤膜(NF)技术和纳米吸附技术在污水深度处理中的应用及研究进展,并指出其技术优势、影响因素及未来研究方向,认为该领域将成为未来水处理工业发展的必然选择.     

高职高专英语专业学生词汇深度知识习得调查

词汇深度知识能够体现学习者词汇知识的质量并关系到二语学习的成败,能够反映二语学习的本质。通过对48名学生英语作文中词汇深度知识习得的调查及分析,发现高职英语专业学生词汇深度知识习得效果不容乐观,在语法及语义的使用方面还存在较多问题。教师在指导学生习得词汇时应对教学做出调整,提醒学生注意词汇深度知识的掌握,要求学生选用合适的工具书,指导学生克服母语的干扰,把写作教学与精读、泛读课教学结合起来,从而提高学生词汇深度知识习得的效果。     

中国制造业企业国际化与经营绩效关系的经验研究

应用2008年制造业上市公司样本,考察中国制造业企业国际化与经营绩效的关系.在有效控制了管理层特征、国有经济比重、企业规模和经营风险等变量后,研究发现制造业上市公司整体上国际化程度对于绩效有微弱的正向影响.但如果分别从深度和广度独立核算国际化程度时,研究发现国际化深度对国际化绩效影响不显著,但国际化广度对国际化经营绩效存在显著正向影响.这说明通过拓展海外市场范围,从生产过程中的规模经济和销售中的范围经济获得竞争优势的国际化扩张模式仍是当前制造业企业国际化路径的现实选择.产权结构对于国际化绩效的负向影响和管理层持股的正向影响也为国有控股企业提升国际化绩效提出一个解决思路.     

深度学习源代码缺陷检测方法

针对由于传统的源代码缺陷分析技术依赖于分析人员的对安全问题的认识以及长期经验积累造成的缺陷检测误报率、漏报率较高的问题,提出了一种深度学习算法源代码缺陷检测方法.该方法根据深度学习算法,利用程序源代码的抽象语法树、数据流特征,通过训练源代码缺陷分类器完成源代码缺陷检测工作.其依据的关键理论是应用深度学习算法及自然语言处理中的词嵌套算法学习源代码抽象语法树和数据流中蕴含的深层次语义特征和语法特征,提出了应用于源代码缺陷检测的深度学习一般框架.使用公开数据集SARD对提出的方法进行验证,研究结果表明该方法在代码缺陷检测的准确率、召回率、误报率和漏报率方面均优于现有的检测方法.      

一种基于深度学习的实时视频图像背景替换方法

针对视频会话业务的实时性需求,提出一种轻量级深度学习网络模型实现视频图像的实时背景替换功能.网络模型包含语义分割和背景替换两个模块.语义分割模块整体架构采用编解码结构,编码端使用编码器模块、空洞卷积金字塔池化模块、注意力模块以及增益模块提取特征;解码端使用解码器模块、调整模块以及编码器模块恢复图像,再传入背景替换模块完成背景替换.该网络模型在本文设定的数据集训练后分割精确度达到94.1%,分割速度达到42.5帧/s,在实时性和准确性上达到较好的平衡,具有很好的实用效果.     

结合目标检测与特征匹配的多目标跟踪算法

针对多目标跟踪算法在遮挡频繁的场景下存在目标关联准确性低的问题,提出一种结合检测与特征匹配的多目标跟踪算法. 该算法引入检测精度较高的YOLOv5作为多目标跟踪的检测器,能够精准定位目标,有效提高跟踪精度;在面对目标间遮挡时,通过专门设计特征匹配模型提取更为细致的特征,能够有效降低跟踪时目标ID的切换次数.在MOT16数据集上对跟踪性能进行评估,结果表明:所提方法可以有效缓解目标遮挡,实现稳定跟踪.