三角形上拉普拉斯算子谱分析(Ⅱ)

运用Einstein级数的性质和Riemann-Mellin变换公式,得到了长方形和正三角形上Laplace算子的行列式和热方程核的前二项展开系数,发现它们与研究区域的面积和周长有关系.     

对煤矿岩体中固流耦合效应问题研究的探讨

本文对固流耦合效应的基本概念、基本原理进行了简单介绍。并对采动影响下邻近煤层、岩层的瓦斯向本层采空区的流动规律,以及煤和瓦斯突出的机理和发生的理论,分别作为固流耦合效应的两类不同问题进行了研究.同时提出了今后进行进一步研究的看法。     

圆形隧洞周边位移和地层压力预报的简便公式

应用本文所提出的公式可计算地层的初始应力和由开挖引起的洞周位移。预报公式所需要的计算数据是一组相邻测点之间的量测位移,这可通过隧洞的施工监控量测而得到。在推导这些预报公式时,著者先应用一系列的有限元和无限元等数值计算方法来模拟洞室的开挖,从而得到大量的“观测数据”。然后综合应用自动回归和解析方法,建立了实用的计算公式。这些公式使用简便且具有良好的精度。     

侧爆作用下土中竖井结构弹塑性变形特征分析及计算

针对土中钢板-钢筋混凝土竖井结构在常规武器爆炸作用下塑性铰线形成前的动力响应问题,综合采用模型试验、有限元数值仿真方法,分析了竖井结构中远距离爆炸作用下的变形过程及特征,确定了以量纲一环向相对位移α₁作为结构变形程度的判据。推导了土中竖井结构在常规武器爆炸作用下的动力响应理论解,分析了按照弹性理论计算的量纲一环向相对位移α_1e和有限元计算得到的弹塑性量纲一环向相对位移α_1p的关系及其比值α_1p/α_1e的影响因素,构建了基于弹性解的弹塑性量纲一环向相对位移α_1p工程算法。提出了以量纲一环向相对位移α₁作为结构变形程度的判据,并确定了结构闭环塑性铰线出现、破坏模式改变的阈值为α₁=3%;对比了理论与数值模拟计算结果,验证了提出的理论计算方法可以较好地计算钢板-混凝土竖井组合结构在常规武器爆炸作用下弹性阶段的动力响应;结构长径比、结构缩尺比例、装药量大小对α_1p/α_1e随α<...     

数字图像测量技术及在隧道室内模型试验中的应用

首先按照数字图像技术分析基本原理差异,对数字图像相关（DIC）、粒子图像测速（PIV）等二维数字图像测量方法在隧道模型试验中的应用现状、技术发展以及基本原理进行梳理。进一步,对三维测量方法的原理及在隧道模型试验中的应用潜力进行分析。最后,通过黄土地层盾构隧道的掘进模拟试验,对数字图像测量技术在隧道模型试验中的应用进行示范。结果表明：DIC、数字照相变形量测（DPDM）等非接触测量方法以照片上点的相关性判断各点的位移,使用场景更偏向于室内试验道路、桥梁、隧道、基础、河坝、钢结构、钢混结构等土建结构的变形监测中;而PIV分析可测量流体中流动的大小和方向,被广泛运用于浆液、泥石流、喷泉等流体运动的研究中。此外,基于黄土地层盾构隧道室内模型试验方案发现,低含水率黄土地层盾构掘进8环管片距离时,围岩的扰动范围为盾构掘进中轴线两侧1 D（管片外径）左右和盾构上方1 D范围内。     

基于卷积模型的核信号仿真

NaI(Tl)探测器因具有探测效率高和成本低等优点,常被用于核辐射能谱测量和核辐射监管等领域．由于实验条件等的限制,研究人员往往较难获取理想的实验核信号,虽然可以借助探测器的仿真信号来实现研究目的,但是常规的探测器单指数或双指数模型和实际采集到的核信号模型存在一定的差异,需要一种更为精准的数学模型对探测器输出信号进行描述．我们通过对探测器信号形成过程分析,将探测器视为线性时不变系统,探测器各个部分响应的总卷积即为输出的核信号模型．本文建立的探测器输出信号卷积模型,结合实测伽玛源的幅度分布规律和相邻脉冲时间间隔分布规律,可以提供更精确的NaI(Tl)探测器输出信号,以便用于伽玛能谱测量算法研究;通过调节脉冲间隔时间大小,可以仿真不同计数下探测器输出信号的堆积情形,以便用于堆积信号还原算法研究．经过与伽玛辐射源的对比测试,该仿真信号与真实探测器输出信号一致,既避免了研究人员接触放射源,提高辐射防护安全性,又为开展数字化核信号处理算法研究及能谱算法研究提供了极大的便利性．     

基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法

针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。     

量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类

极限学习机初始参数具有随机性,容易导致其对高分辨率遥感影像的分类结果出现局部最优现象.为了解决上述问题,提出了一种基于量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类方法.该方法利用量子粒子群算法对核极限学习机的核参数与正则化参数进行优化,根据参数优化后的结果构建量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类模型（QPSO-KELM）.通过实验对比了SVM、KELM、PSO-KELM、QPSO-KELM这几种分类方法对高分二号遥感影像数据的分类精度与效率.结果表明：QPSO-KELM的分类精度、运行速度均优于其他几种分类方法,该方法能有效提取遥感影像上的地物要素信息.     

原位制备核壳结构CoFe2O4@多孔碳球吸波性能研究

CoFe₂O₄具有良好的化学稳定性和磁损耗,可用于制备具有独特结构的电磁波吸收复合材料。在本研究中,通过原位制备将CoFe₂O₄磁性粒子引入中空多孔碳中,制备了具有核壳结构的CoFe₂O₄@碳空心球。本文研究了微观组织与电磁波吸收性能的关系。研究结果表明:通过构建多孔结构并调整多孔碳和CoFe₂O₄的比例,可以有效地协调磁损耗和介电损耗。CoFe₂O₄@多孔碳复合材料的最小吸收在5.8 GHz时达到?29.7 dB。此外,有效吸收带宽为3.7 GHz在厚度为2.5 mm。复合材料的微波吸收性能的提升是由于在材料引入多孔核壳结构和CoFe₂O₄磁性粒子。多孔结构与核壳结构之间的协调有利于提高复合材料衰减系数,并实现良好的阻抗匹配。同时,多孔核–壳结构增强了电磁波在多次散射和反射;并提供了大的固体–空界面和CoFe₂O₄–碳界面来诱导界面极化,增强电磁波极化损耗。此外,CoFe₂O₄磁性粒子的引入增强了自然共振、交换共振和涡流损耗的磁损耗。