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干湿循环作用下吉林省西部土壤盐离子对混凝土的侵蚀破坏机理

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吉林大学学报（地球科学版） 2024年第2期54卷 558-569页

作者：王伯昕黄智鑫毕广泽吉林大学建设工程学院长春130026

为了解决干湿循环条件下长期的外部碳酸盐和硫酸盐侵蚀导致混凝土耐久性能显著退化的问题,进行了在干湿循环条件下混凝土内部CO_(3)^(2-)和SO_(4)^(2-)侵蚀规律和迁移规律的研究。先通过混凝土受到离子侵蚀的化学反应过程和扫描电子显微... 详细信息

为了解决干湿循环条件下长期的外部碳酸盐和硫酸盐侵蚀导致混凝土耐久性能显著退化的问题,进行了在干湿循环条件下混凝土内部CO_(3)^(2-)和SO_(4)^(2-)侵蚀规律和迁移规律的研究。先通过混凝土受到离子侵蚀的化学反应过程和扫描电子显微镜(SEM)实验分析并对比两种离子对混凝土侵蚀的损伤机理,后通过引用房室模型的方法分析CO_(3)^(2-)和SO_(4)^(2-)在混凝土表面与外界交界面处的传输和交换规律。结果表明:在180 d的时间内,离子侵蚀主要发生在混凝土表面0~20 mm的范围内,房室模型的预测值与实测值决定系数R^(2)在0.75左右;混凝土被侵蚀的深度与水灰比正相关,并且房室模型可以预测混凝土受到侵蚀的程度;硫酸盐和碳酸盐的化学反应生成物引起的膨胀压力导致混凝土产生裂缝而引起破坏。

关键词：干湿循环碳酸根离子硫酸根离子混凝土

离心-科氏复合条件下体积对滑坡碎屑流流动性的影响研究

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岩土力学 2024年第5期45卷 1560-1569页

作者：张贝李文阳毕研栋黄雨长安大学地质工程与测绘学院地质工程系陕西西安710054 同济大学土木工程学院地下建筑与工程系上海200092

科氏效应已逐渐成为限制土工离心机处理高速滑坡碎屑流灾害的关键难题之一,特别是在基于离心试验研究体积如何影响滑坡碎屑流流动性方面所涉及的科氏效应问题上,当前仍缺乏深入研究。围绕这一问题,基于土工离心试验与离散元模拟试验展... 详细信息

科氏效应已逐渐成为限制土工离心机处理高速滑坡碎屑流灾害的关键难题之一,特别是在基于离心试验研究体积如何影响滑坡碎屑流流动性方面所涉及的科氏效应问题上,当前仍缺乏深入研究。围绕这一问题,基于土工离心试验与离散元模拟试验展开研究,分析了不同科氏条件下不同初始体积对滑坡碎屑流运动过程与堆积范围的影响。结果表明,科氏力改变了滑坡碎屑流势能向动能的转化效率以及最终搬运距离随体积增大而被强化的幅度,惯性流运动机制与粒子脉动抑制机制及其转变是控制离心-科氏复合条件下不同体积滑坡碎屑流流动性的关键原因。考虑到实操性,物理离心试验中建议尽量保证流向与离心机旋转方向相同的配置,同时可用线性模型对模拟结果进行校准。

关键词：滑坡碎屑流科氏效应体积效应离心模拟离散元模拟

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基于掘锚一体机的快速自动铺网技术研究

煤炭科学技术 2024年第9期52卷 103-111页

作者：胡成军李杰张坤潘格格马健郭刚毕经龙杜明超中煤(天津)地下工程智能研究院有限公司天津300131 中煤陕西榆林能源化工有限公司大海则煤矿陕西榆林719000 山东科技大学电气与自动化工程学院山东青岛266590

传统铺网作业高度依赖人工,不仅劳动强度大、安全隐患高,而且效率低下,成为制约采掘平衡的重要因素。为实现煤矿井下机器人标准化铺网,通过引入自动化、智能化技术,提升铺网作业效率,减轻工人劳动负荷,增强作业安全性,进而促进煤矿生产... 详细信息

传统铺网作业高度依赖人工,不仅劳动强度大、安全隐患高,而且效率低下,成为制约采掘平衡的重要因素。为实现煤矿井下机器人标准化铺网,通过引入自动化、智能化技术,提升铺网作业效率,减轻工人劳动负荷,增强作业安全性,进而促进煤矿生产的高效、绿色、可持续发展。研究采取了仿真与试验相结合的方法,基于井下特殊环境和作业特点,设计了一种辅助掘锚一体机铺网作业的遥控机械手结构。该结构采用七轴关节型机械臂,搭配顶部抓手,以实现锚网的多角度、高精度铺设。此外,利用先进的计算机仿真技术,对机械臂的动力学性能、运动轨迹规划及受力特点进行分析,通过迭代优化机械臂的结构设计和控制算法,确保其在复杂井下环境中的稳定性和可靠性。同时,针对机械臂的运动控制,开发了一套自适应调整策略,使机械臂能够根据实际工况(如巷道形状、锚网材质等)自动调整运动参数,实现精准、高效的铺网作业。结果表明:自动化铺网设备显著提高了铺网作业的效率,相较于传统人工铺网方式,效率提升超过20%。通过自动化作业,实现了减员33%以上的目标,有效缓解了煤矿井下人力资源紧张的问题。大幅降低了工人的劳动强度,减少了高难度登高作业,降低了工伤风险,劳动强度降低超过80%。同时,自动化铺网过程减少了人为操作失误的可能性,显著提升了作业安全性。未来,随着技术的不断迭代和完善,该技术有望在煤矿智能化建设中发挥更加重要的作用,推动煤矿生产向更加安全、绿色、高效的方向发展。

关键词：自动铺网遥控机械臂运动轨迹规划锚固技术自适应调整

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低温玻璃激光焊接实验系统的设计与工艺研究

低温玻璃激光焊接实验系统的设计与工艺研究

作者：何恩运西南科技大学

学位级别：硕士

压电集成石墨烯增强功能梯度多孔板的等几何建模与分析

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振动与冲击 2024年第2期43卷 280-290页

作者：刘庆运刘康仁张红一刘涛安徽工业大学机械工程学院安徽马鞍山243002 上海大学机电工程与自动化学院上海200072

基于等几何分析方法和一种仅含有4自由度的简化一阶剪切变形理论(simple first-order shear deformation theory,S-FSDT)建立了压电集成石墨烯增强功能梯度多孔(piezoelectric integrated graphene platelets reinforced functionally graded porous,P-GPLs-FGP)板的数值分析模型。利用Halpin-Tsai微观力学模型、闭胞体高斯随机场理论和混合定律得到了石墨烯增强功能梯度多孔板的有效材料属性;基于等几何分析方法、S-FSDT和哈密顿原理推导了P-GPLs-FGP板的运动控制方程,并通过与已有算例对比验证了模型的准确性和有效性;利用所建模型分析了孔隙分布形式、孔隙系数、石墨烯分布形式、石墨烯质量分数、边界条件和宽厚比对P-GPLs-FGP板固有频率和机-电载荷作用下静态弯曲响应的影响。研究结果表明:板的刚度与孔隙系数成反比,而在基体材料中添加少量的石墨烯可以有效地增强结构的刚度;与其他组合形式相比,板的刚度在孔隙PD-S分布和石墨烯GPL-S分布时最大。

关键词：等几何分析简化一阶剪切变形理论(S-FSDT) 压电石墨烯功能梯度多孔板

基桩低应变检测模型试验及信号小波分析应用研究

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基桩低应变检测模型试验及信号小波分析应用研究

作者：孙绪运安徽建筑大学

学位级别：硕士

基桩完整性检测是一项非常重要的基础检测验收技术,但是其理论基础、测试技术、后处理分析手段尚有许多地方有待完善,文中研究重点是对检测得到的信号处理分析。通过理论分析、模型试验、现场测试结果相结合的方法,对模型桩和工程桩的... 详细信息

基桩完整性检测是一项非常重要的基础检测验收技术,但是其理论基础、测试技术、后处理分析手段尚有许多地方有待完善,文中研究重点是对检测得到的信号处理分析。通过理论分析、模型试验、现场测试结果相结合的方法,对模型桩和工程桩的测试信号进行小波变换分析;利用小波分解结合神经网络,通过使用MATLAB编写程序对桩身存在的缺陷进行判断,实现对桩身缺陷的准确判断。在充分介绍基桩低应变反射波法检测理论和小波理论的基础上,结合对模型桩和工程实例桩检测得到的信号频域曲线进行分析,从而判读基桩完整性和缺陷位置。然后,利用小波分析,选取双正交小波基bior5.5,通过低应变分析软件,对比分析数字滤波和小波滤波对基桩完整性检测信号的处理效果,从而凸显小波滤波的优越性;将小波滤波应用到含有多处缺陷桩的检测信号中,结果表明小波滤波有助于提高对多处缺陷桩的判读准确性;将小波分解应用到消除原始信号基线偏移,并且与神经网络结合使用对桩身存在的缺陷进行判别。对有缺陷的模型桩原始信号进行小波分解之后,提取出缺陷频率段的均值作为建立神经网络的一个输入特征向量,运行结果可以看出小波分解结合神经网络对判断桩身缺陷起到较为理想的效果。文中引入小波分解对模型桩和工程桩的检测信号进行处理并结合用MATLAB编写相关神经网络程序对桩身缺陷进行判读。结果表明,小波滤波对检测信号进行处理来替代传统数字滤波,提高对基桩完整性以及缺陷桩的有效判别;利用小波分解对原始信号进行处理之后可以使信号变得更加清晰;小波分解结合神经网络可以有效提高对桩身缺陷的正确判读。

关键词：基桩完整性检测应力波反射法桩身缺陷小波分解神经网络

基于情绪刺激实验下表情变化的抑郁症识别研究

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基于情绪刺激实验下表情变化的抑郁症识别研究

作者：李兴运齐鲁工业大学

学位级别：硕士

抑郁症是一种常见的心理疾病。在目前的抑郁症检测方法中,专科医生通常依靠标准化量表进行抑郁症诊断。近期的研究表明表情与抑郁状态存在关系,表情通常可以分为面部表情和肢体表情,专科医生通常需要经过大量的培训和积累丰富经验才能... 详细信息

抑郁症是一种常见的心理疾病。在目前的抑郁症检测方法中,专科医生通常依靠标准化量表进行抑郁症诊断。近期的研究表明表情与抑郁状态存在关系,表情通常可以分为面部表情和肢体表情,专科医生通常需要经过大量的培训和积累丰富经验才能捕捉这些表情的微妙变化。深度学习技术的发展为捕获表情变化提供了技术支持。本文从采集包含受试者完整图像的本土数据集、数据分析、面部微表情、融合面部表情和肢体表情和面部表情模仿五个方面开展研究,具体工作如下:（1）本土抑郁症数据集的构建。本文采集了由中国本土受试者参与的情绪刺激数据集和自愿面部表情模仿数据集。情绪刺激数据集基于情绪刺激范式开展,共涉及156名受试者（病例组76名,对照组80名）,其中包含受试者完整的面部图像和肢体图像。自愿面部表情模仿数据集的采集基于表情模仿范式开展,共涉及139名对照组受试者和184名病例组,其中,病例组包括84名抑郁症患者和100名焦虑症患者,为模型的构建提供了数据基础。（2）数据分析。在本文中,为了分析抑郁症患者表情与常人的差异,新的统计量—面部表情平均出现次数、面部表情平均持续时间和角系统被提出。首先,本文使用曼-惠特尼U秩和检验对抑郁症患者的面部动作单元和肢体表情进行分析,分析发现病例组在表情丰富度、构成负性表情的面部动作单元和肢体表情上与对照组存在差异。其次,本文使用斯皮尔曼相关系数对面部表情和肢体表情的协同性进行分析,分析表明病例组和对照组的面部表情和肢体表情均存在协同性。（3）基于微表情的抑郁症检测方法。作为面部表情的一种,对微表情进行分析是一种判断人类真实情感的重要方法,但是基于微表情的抑郁症自动检测方法很少被提出。本文提出了一种新的基于面部微表情的抑郁症检测模型SFTNet。SFTNet使用单时域模型和多时域模型进行特征提取进行抑郁检测。SFTNet在情绪刺激数据集上取得了准确率0.873,精准率0.888和召回率0.846的结果,在微表情数据集CAS（ME）和MMEW上取得了准确率0.472和0.642的结果。（4）融合面部表情和肢体表情的抑郁症检测方法。多模态特征可以从多角度进行抑郁诊断。传统的特征融合方法（特征融合和决策融合）受制于融合形式,提取和融合多模态特征的能力较弱。本文提出了基于新的融合方法-融合和提取模块的深度模型TSFFM。提取和融合模块充分考虑了特征间的互补和时序信息。TSFFM在情绪刺激数据集上取得了准确率0.896,精准率0.866和召回率0.928的结果。为了验证TSFFM的融合方法,本文进一步在动作识别和微表情数据集上进行了验证。模型在CAS（ME）和MMEW数据集上取得了准确率0.422和0.680的结果,在HMDB51和UCF101上取得了准确率0.809和0.952的结果。（5）基于面部表情模仿的抑郁症自动检测模型。对情绪的理解和表达障碍是抑郁症患者的另一重要特征。根据模仿行为,本文提出了一种基于模仿和学习的注意力机制。为了引导模型自动筛选模仿中对抑郁识别有促进作用的行为,本文提出了新的特征金字塔网络。新的模型在抑郁症检测取得了准确率0.850的结果,焦虑症检测中取得了准确率0.835的结果,在抑郁-焦虑联合检测中取得了准确率0.786的结果。

关键词：抑郁症自动识别面部表情肢体表情跨模态抑郁识别