蓄电池监控模块的可扩充性设计

为使蓄电池监控模块在不断扩充的电源监控系统中能可靠、稳定地运行 ,从硬件和软件两个方面进行了蓄电池监控模块的可扩充性设计 ,其中采用多种网络接口并存的硬件结构和对接收数据的特殊软件处理方法 ,该模块能成功地应用于多个通信局 (站 )的电源监控系统     

G-X5CrNi13.4不锈钢水斗现场检测方法

针对国内水头最高的水电站——西藏羊卓雍湖抽水蓄能电站4^#机水斗断裂事故，开展了在役机组水斗检测方法的研究，对照各种检测方法的差异，找出了最为有效的检测手段。     

简论高速运动物体的视形状

本文首先明确观察者与观看者的区别以及固有长度，观测长度和视长度的概念。在此基础上利用初等数学的方法，以正方形为例讨论高速运动物体的视形状。     

安装误差对正交弧齿锥齿轮副接触区影响的分析

本文从理论上分析了正交弧齿锥齿轮副的各种安装误差对啮合接触区的单独影响和综合影响,建立了安装误差作用下齿面接触区的数学模型,并通过具体实例讨论了各项安装误差对啮合接触区单独影响和综合影响的程度以及综合影响的“叠加效应”和“互补效应”,提出了满足接触要求前提下降低安装要求的措施.     

铁路信号技术进步对铁路运输的贡献

本文用“等效长度”的概念研究并计算了铁路信号技术进步在换算周转量增长中的贡献.依据有关数据,分析并提出了具体的计算方法,算出了铁路信号技术进步的贡献占铁路运输各部门技术进步总贡献的16.49％～20.77％.其中,还未包括为确保行车安全所作出的贡献.     

基于降维观测器与多胞体方法的执行器故障检测

针对具有执行器故障且状态方程和输出方程同时受到外部扰动影响的离散系统,研究了降维观测器设计方法和基于多胞体理论的区间估计方法,并在此基础上提出了基于区间估计的执行器故障检测方法。首先,通过适当的状态等价变换,将原系统分解成2个降维子系统,使得一个子系统可以直接解耦干扰。然后,在无执行器故障发生的前提下,基于对干扰解耦的子系统,提出了一种降维观测器设计方法,实现了原系统状态的渐近收敛估计。其次,针对具有干扰的子系统,设计了Luenberger型观测器,并结合多胞体理论,提出了一种对可测输出的区间估计方法。之后,基于可测输出的区间估计,提出了一种残差的构造方法,以此提出了一种执行器故障检测新方法。最后,给出了仿真设计和分析,验证了方法的有效性。     

华北克拉通恒山地区晚太古代变质火山岩的地球化学特征及构造意义

对恒山地区出露的变质火山岩开展岩相学、地球化学、锆石U-Pb年代学和Hf同位素研究,旨在确定其形成时代,探讨岩石成因及地球动力学意义。锆石U-Pb定年结果表明,这些变质火山岩喷发于新太古代晚期(2508±20Ma)。地球化学分析结果显示,恒山变质火山岩由变质玄武岩和变质玄武安山岩组成,SiO₂(45.51%～62.67%)、FeO_T (4.43%～15.72%)和MgO (3.75%～8.14%)含量变化幅度大,是幔源岩浆经单斜辉石、角闪石和磁铁矿分离结晶的产物。这些变质火山岩富集轻稀土(LREE)和大离子亲石元素(LILE),亏损重稀土(HREE)和高场强元素(HFSE),具有相对高的Th含量和Th/Yb比值,呈现钙碱性岛弧火山岩的特征。结合不相容元素比值Nb/Yb,Zr/Yb和(Nb/La)_N的特点,推测其来源于俯冲带具流体交代特征的富集地幔源区。结合区域构造背景,推断恒山变质火山岩形成于新太古晚期大陆弧环境。     

基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型

目前基于网络的垃圾用户检测方法只考虑了简单社会关系,缺乏对更多复杂社会语义关系的利用,难以达到最优性能.针对这一挑战,提出一种基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型(HAM-SD).模型首先使用异质信息网络对社交媒体进行建模,挖掘丰富的语义与结构信息,接着利用节点级注意力层聚合元路径邻居增强节点表示,同时利用自适应层级聚合模块选择不同层级特征提升表征能力,然后通过语义级注意力层融合不同元路径下的节点表示,最后带入分类检测模块实现垃圾用户检测.在公开数据集上的实验结果表明该模型能够有效检测垃圾用户,并在不平衡数据分布时保持较强的稳定性.     

基于电阻率层析扫描的水下抛石体内部空洞探测

为提高水下抛石体的识别精度,构建了预留有内部空洞的抛石体物理模型与电阻率层析扫描模型研究电阻率层析扫描技术在水下抛石体内部空洞探测中的成像效果,并与传统克里金插值法效果进行了对比。结果表明:电阻率层析扫描可以有效识别水下抛石体中的空洞,并且在刺激源数量为6时电阻率层析扫描模型模拟精度达到较高值;电阻率层析扫描技术在通道纵剖面上的识别能力要远高于传统克里金插值法;将数值模拟结果中电导率大于300.μS/cm的区域视为空洞区,整体反演结果略大于真实值,在 x、y、z 3个方向上的偏差分别为2.73、1.75、6.95.cm;基于反演结果对电阻率层析扫描模型进行正演,正演结果与实测数据的拟合度超过0.95,证明了电阻率层析扫描模型反演的准确性。     

基于改进Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法

为了预防因露天矿边坡表面恶化而产生节理、裂隙或断裂等破坏边坡完整性所引发的安全事故,同时解决传统图像处理算法以及经典的深度学习模型直接应用于露天矿边坡裂隙检测效果不甚理想的问题,提出了一种基于改进的Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法,运用了Mask R-CNN在目标检测、语义分割以及目标定位方面的集成性特点,改进了其在掩膜分支的边缘不清晰以及误检等缺点,构建了一种针对露天矿边坡裂隙图像的检测分割框架。该方法在掩膜分割分支引入了空洞卷积神经网络以及分类分割迭代上采样操作,能够解决边坡裂隙分割边缘粗糙的问题,实验结果表明,与传统的裂隙分割算法相比,该算法具有更高的识别精度以及更好的分割效果。