急倾斜破碎中厚矿体诱导冒落法进路位置实验研究

针对急倾斜破碎中厚矿体,依据沿脉进路诱导冒落法开采方案,通过物理模拟实验,采用回收率、贫化率数量指标和经济指标综合分析方法,研究了沿脉回采进路位置与矿体倾角的关系.实验结果表明:采用上、下分段沿脉进路同时处于最佳位置时的布置方式,回收指标较好;矿体倾角不同,进路至下盘距离与矿体厚度的比值对回收率、贫化率的影响程度不同;回采进路所处的最佳位置随矿体倾角的减小逐渐向矿体下盘移动;当矿体倾角小于75°时,不适合应用该方案.结合实验结果与开采条件,确定了最佳回采进路位置,为同类矿山提供借鉴.     

坚硬岩层巷道掘进合理掏槽方法的研究与应用

针对坚硬岩层巷道掘进中存在爆破效率较低的问题,在会理县兴隆矿业矿山坚硬岩层巷道开挖中进行爆破试验,对混合掏槽、单螺旋形掏槽和正矩形掏槽三种掏槽方式进行分析研究,得到各种不同掏槽形式的爆破试验效果,选取最为合理的掏槽方法和爆破参数.试验表明,采用单螺旋形掏槽的布孔方式,平均循环进尺达到1.7 m,炮孔利用率大于85%,提高了巷道的掘进速度和成巷质量.试验成果可供其他类似工程参考.     

单跨3层预压装配式预应力混凝土框架拟动力分析

通过一榀单跨3层预压装配式预应力混凝土框架拟动力试验,文章研究了预压装配式框架的动力性能、变形能力及破坏机制。研究表明,预压装配式预应力结构在地震作用下具有很强的变形恢复能力,框架整体刚度未出现明显退化,最大层间位移角满足中震变形要求。在预应力筋的约束下,塑性铰首先出现在梁端,且节点核心区未见细微裂缝,可实现"强柱弱梁"及"强节点"的设计要求。采用结构通用有限元分析软件MI-DAS/Gen,对试验框架进行动力时程分析,求出其位移反应,并与试验结果进行比较,两者吻合较好。     

红外热成像系统温度漂移补偿算法研究

针对红外焦平面阵列(infrared focal plane arrays, IRFPA)响应输出易受到环境温度变化的影响,且长时间工作后易发生温度漂移,导致红外热成像系统测温误差大,为此提出了一种红外热成像系统温度漂移补偿算法。该算法建立了红外焦平面阵列响应输出随环境温度变化的补偿模型,利用该模型对IRFPA每个像素响应输出值进行逐一修正。将该补偿算法加入红外热成像系统中,进行红外目标的温度显示实验。实验结果表明,该算法能够有效减少环境温度变化引起的测温误差,提高红外热成像系统的测温精度。     

基于ORB算法的输电线路异物识别研究

针对输电线路异物检测问题,通过分析航拍视频,提取关键帧并采用帧差法标注异物,使用特征点跟踪异物,从而达到输电线路异物检测的目的。将预估区域漂移法与欧式距离法融合,弥补关键帧冗余的缺陷;使用概率密度函数分析网格内异物占有率,剔除帧差法中微小非目标区域;提出K-means算法聚类分析Oriented Brief(ORB)算子,可精简特征点提高匹配率。实验结果表明,能有效精简关键帧,并且改进帧差法可精确提取异物;同时快速准确提取ORB算子;故而可快速识别线上异物。     

框架-剪力墙结构剪力墙中断的可行性模拟分析

通过设置剪力墙高度为模拟变量,运用NosaCAD软件对按照规范配筋的框架-剪力墙结构分别进行了罕遇地震与多遇地震作用下的结构模拟分析。假设罕遇地震下层间位移角的要求,与多遇地震下一致作为剪力墙中断是否可行的判断依据。基于中断剪力墙结构与全高结构的层间位移角对比分析,发现在ELCENTRO波作用下罕遇地震时,剪力墙只做到第五层时结构层间位移角超出依据,当只做到四层时出现多遇与罕遇地震下层间位移角同时超限,验证了假设的合理性,同时表明剪力墙中断的可行性。12层的框架-剪力墙结构可以在顶部适当的楼层对剪力墙进行中断到第6层。     

毕业论文写作撮要

毕业论文是高校学生完成学业必修的课目,是对毕业生综合能力的有效检测。目前毕业生撰写毕业论文存在选题不好、研究不深、文题不符、层次不清、表达不准、格式不规范等这样那样的弊病。笔者根据多年指导毕业论文写作的实际,有针对性地指出:要写好毕业论文,必须把握“选好课题、开展研究、援笔成文”三个环节。     

一种基于局部分类精度的概念漂移数据流分类算法

概念漂移数据流分类是一个极具挑战性的问题。当新概念出现时,该概念下的学习样本过少,无法对分类器进行及时调整,进而导致分类精度不高。为了解决该问题,本文提出一种基于局部分类精度的概念漂移数据流分类算法——LA-MS-CDC。第一,LA-MS-CDC将k-means聚类和局部分类精度算法结合,从分类器池中挑选出最优源领域分类器;第二,将最优源领域分类器与目标领域分类器加权集成,进而对样本分类;第三,根据分类样本的真实标签分别计算各分类器的损失,并对目标领域和源领域的分类器权重进行更新;第四,再利用该分类样本对目标领域分类器、最优源领域分类器进行更新;最后,完成分类器池的更新。在公开数据集上的实验结果表明,LA-MS-CDC能够有效地将源领域知识迁移到目标领域,与现有方法相比,其分类效果具有显著性提升。算法代码可在https://gitee.com/ymw12345/LAMSCDC上获取。