基于拓扑网络算法的煤矿瓦斯爆炸风险度量

为有效预防煤矿瓦斯爆炸事故,对瓦斯爆炸风险进行量化分析。首先,通过分析2010—2020年152起瓦斯爆炸事故调查报告,基于层次全息建模方法识别出67个风险因素,提取出214条事故链,构建瓦斯爆炸风险演化路径;然后将迭代加权思想与设计结构矩阵相结合,提出改进集成风险传播法,计算风险演化过程中风险的直接和间接传播概率;在此基础上,将风险因素作为网络节点,因素之间的影响关系作为网络边,构建瓦斯爆炸风险拓扑网络度量模型,并运用Gephi 0.9.2软件分析计算网络拓扑参数,实现风险演化过程中的累积风险可视化。结果表明：煤矿瓦斯爆炸风险拓扑网络呈现明显小世界网络特征,聚集程度偏低而演化性较强;识别出最短风险演化路径7条,关键性风险节点包括施工操作不当、风量不足、瓦斯异常涌出;初始风险因素不同,在风险演化过程中路径不同,风险权值也存在差异,且在风险演化过程中存在风险损失现象。研究结果为煤矿瓦斯爆炸风险评估提供理论依据,对预防瓦斯爆炸事故发生具有现实意义。     

白云岩储层溶蚀过程中孔隙演化的核磁共振和频谱激发极化试验

通过实时监测不同孔隙类型、不同物性白云岩储层样品在固定温压(温度40℃、压力5.17 MPa)条件下,经乙酸(pH=3)溶蚀前后弛豫时间和电导率变化,揭示白云岩储层溶蚀过程的孔径、孔隙体积、渗透率等孔隙特征演化,探讨储层发育的影响因素。结果表明：白云岩溶蚀前后孔径分布特征一致,溶蚀后孔径分布为继承性分布特征;外界条件一定时,岩石的组构是影响溶蚀孔隙发育演化的主要因素,其次为孔隙类型与孔径大小,最后为原始物性;试验条件下,孔径大、物性好的孔洞型和孔隙型样品孔径随溶蚀作用的加强,孔径减少,孔隙度增加;孔径小、物性差的孔隙型样品随溶蚀作用的加强,孔径和孔隙度同时增加,且增加率远大于前者;溶蚀作用对渗透率的改造比对孔隙体积的改造更加明显,前者为数量级的提升;后者最大增大率为33%。     

基于颗粒流的页岩热致裂缝形成机制及数值模拟

基于离散元构建考虑页岩层理特征的颗粒流模型,进而改进微观参数标定方法并对页岩颗粒流力学模型微观参数进行系统标定,利用页岩颗粒流热力耦合模型研究加热方式、天然微裂缝及围压对页岩热致裂缝演化的影响。结果表明：100℃下即可产生热致裂缝,裂缝的宽度和数量随着温度的升高在不断增加后保持稳定;天然微裂缝的倾斜度对热致裂缝扩展存在影响,倾斜角度增大,页岩热致裂缝的延伸性变弱;围压在10 MPa以下促进页岩热致裂缝生成,10 MPa以上抑制热致裂缝的生成。     

求解多目标数值优化问题的量子演化算法

为提高多目标数值优化问题解的收敛速度并保持解的多样性,基于多目标优化和量子计算原理,提出了一种量子演化算法.首先,根据多目标优化特点,使用多目标密度比较算子对量子种群进行排序和筛选;然后,应用非均匀变异算子对观测种群进行变异以保持解的收敛性并提高局部搜索的能力;最后,使用多样性保持算子对观测种群进行删减以保持解的多样性. 实验结果表明,与NSGA-II算法相比,文中算法具有更高的收敛速度和更好的种群多样性.     

新的粒子群优化算法

粒子群优化(PSO:Partic le Swarm Optim ization)算法是一种有效的全局优化技术。对于PSO算法,很容易陷入局部极值。针对上述缺点,提出了两点改进:对基本PSO算法的速度更新公式中的全局极值给出新的定义,以使粒子群体保持多样性;适当地缩放适应值,与随机规则共同决定某个粒子作为速度公式中的全局极值。改进的两点用于PSO算法后期,形成新的PSO算法(NPSO:New PSO)。NPSO能有效地改善算法,具有摆脱局部极值的能力。在给定的条件下,选用3个函数进行了测试。实验结果显示,在获得平均适应值方面,该算法比PSO算法提高1.62%~16.5%,明显优于基本的PSO算法。     

基于三维可视化模型的高边坡演化过程分析

以金沙江两家人滑石板高边坡为例,通过由AutoLisp语言编程提取的AutoCAD地形图元,给出了栅格网格地形和任意网格地形的可视化模型,并利用该模型分析了滑石板高边坡演化过程,同时根据该模型中的滑塌岩体体积及未滑塌地形特征还原了滑塌边坡原地形.仿真结果表明,三维AutoCAD可视化模型可为滑石板边坡的数值分析提供地质和力学模型,在水利水电工程的边坡工程中可取得较好的应用效果.     

基于损伤演化的钢绞线网/ECC黏结滑移关系

为进一步探究高强钢绞线网与水泥基复合材料(ECC)的黏结滑移关系,通过高强钢绞线网在ECC内部黏结滑移微观机理分析,充分考虑钢绞线直径对其黏结滑移曲线初始切线刚度的影响,引入损伤力学理论对现有钢绞线网与ECC黏结滑移模型进行了修正.经模型验证,分析表明修正后模型计算结果与试验结果符合良好,尤其是上升段具有更好的精确性.此外,将修正后模型引入到有限元模拟分析中,采用ABAQUS软件中的Spring-2非线性弹簧单元来模拟高强钢绞线网与ECC的黏结滑移特性,对高强钢绞线网与ECC拉拔试验进行有限元模拟分析.结果表明:数值分析结果与试验结果符合良好,进一步验证了模型的精确性,以及数值分析方法的可行性和适用性.     

产品质量监管下电商平台与直播商家博弈演化分析

通过构建电商平台与直播商家的收益矩阵,分析两者的博弈演化过程,得到电商平台和直播商家在不同条件下的稳定策略,并通过数值仿真来分析相关参数变化对稳定策略的影响。研究结果表明：监管强度的增大会使直播商家向质检服务策略演化;平台检测概率的增大,会使平台向强监管策略演化,直播商家向质检服务策略演化;直播商家自行选品时选品质量好的概率增大,会使直播商家向自行选品策略演化。     

一种多模态的脑肿瘤图像分割方法

针对现有的全卷积网络处理脑肿瘤分割任务时网络参数量大、计算困难的问题,提出了一种结合随机森林(Random Forests,RF)和密集连接网络(DenseNet)的方法.方法分为粗分割和精细分割两部分.粗分割在下采样的脑磁共振图像(MRI)上用增强RF初步分割出肿瘤.精细分割依据粗分割得到原始MRI的感兴趣区域,用改...     

基于改进编解码网络的钢箱梁疲劳裂纹分割

针对基于图像的疲劳裂纹检测方法精度受焊缝、涂层等复杂背景因素影响较大的问题,提出了一种基于深度学习的空洞金字塔注意力网络(APA-Net)模型用于疲劳裂纹分割．在传统编解码网络的基础上引入预训练ResNet34模型、密集空洞卷积(DAC)模块、尺度感知金字塔融合(SAPF)模块和注意力门控(AG)机制,极大地提升了模型提取多尺度上下文信息的能力．通过图像裁剪制作了包含多种干扰因素的钢箱梁疲劳裂纹分割数据集,然后利用该数据集对APA-Net,FCN,U-Net,Attention U-Net,U-Net++和CE-Net等经典网络进行测试,结果表明：所提出的APA-Net在复杂背景干扰下对钢箱梁表面图像中的疲劳裂纹提取能力最佳,分割结果的平均交并比达72.2%,比其他经典网络中表现最优的CE-Net的平均交并比提高了约4%．最后通过消融实验讨论了所提模块对裂纹分割精度的影响．