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近年来,我国经济稳步发展,基础建设对钢材的需求不断增加,对进口矿石的依赖持续增长。淡水河谷将巴西南北部矿山不同品质的矿石混配出新矿石产品。这类标准混矿需要40万吨级码头来装卸,为长三角地区港口带来机遇。 相似文献
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传统数据驱动剩余寿命的预测方法是通过信号处理从监测数据中手动提取特征并构建健康指标,而在大数据背景下,手动提取特征需要特定专家知识并耗费大量人力,为解决该问题,提出了一种基于特征学习的机械设备剩余寿命预测方法——自适应特征学习寿命预测方法(AFLRULP). 该方法构建移动窗口数据矩阵解决单次采样中的数据波动问题,并建立了多层一维卷积神经网络将数据矩阵映射为机械设备的健康状态;根据失效阈值可以计算出机械设备的剩余寿命;采样轴承全寿命周期数据集合对提出的AFLRULP进行验证,并且与传统基于手动提取特征的方法进行寿命预测准确性的对比. 研究结果表明:AFLRULP不需要人工提取特征,可从原始监测数据映射为机械设备的性能状态与剩余寿命,相对于现有的基于手动提取特征的寿命预测方法,提出的方法在轴承寿命预测累积相对准确率上平均提高了0.20. 相似文献
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为发展新的桥梁动态位移识别和分析方法,解决桥梁非接触式动态位移测量中的振动显微问题,将欧拉运动放大算法应用于桥梁振动分析。首先利用普通摄像机连续采集一系列桥梁数字影像。而后通过欧拉运动放大算法,对桥梁的连续图像序列进行空域分解,使用对微弱运动敏感的时域带通滤波器进行滤波,得到连续图像序列中的微小振动,再对低频的振动信号采用信号放大处理。随后,通过对振动放大后的数字影像进行帧数分解,获得常规视频采样频率下的桥梁试件振动时间历程序列,最后通过对图像序列中标记点的边缘特征分析,得到了试验桥梁标记点的动态位移测量结果。通过与位移传感器测量结果和百分表的比较,证明所采用和提出的分析方法是可行的,能够满足桥梁动态位移测量的应用需求,也能够针对桥梁的某些振动特性开展初步的定量分析,做到对桥梁结构的微小振动位移进行识别。 相似文献
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预应力技术经过一百多年的发展,在桥梁工程、房屋建筑、港口码头、海工结构和水工结构等几乎所有的土木工程领域都起着举足轻重的作用。随着使用程度与范围的加强与加大,已建PC结构开始出现相应病害,在PC桥梁上表现跨中下挠、梁体开裂两类,导致桥梁预应力效应降低,进而加快病害的发展,出现"恶性循环"。在此背景下,采用有限元接触分析软件Midas/NFX针对预应力钢束张拉过程进行仿真分析模型建立与比选,并通过比选出"板-钢束板"模型针对钢束张拉过程进行应力与位移分析,证明运用软件分析钢束张拉过程的可行性。为今后针对预应力钢束应力损失预测、应力沿程分布检测以及结构应力效应等研究,提供模型基础与方法参考。 相似文献
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