高地温隧道注浆节理剪切损伤本构模型研究

高地温环境对水泥浆在硬化过程中造成的损伤，直接影响隧道围岩注浆节理的剪切性能和注浆加固的效果。主要考虑高温和法向应力2个影响因素，并采用能反映高地温隧道施工期间温度场真实变化过程的高温变温养护方法，进行浆-岩复合体试件的养护，并开展室内注浆节理直剪试验，由此获得不同初始养护温度和法向应力条件下的注浆节理剪切破坏特征、剪切应力位移曲线等；利用浆-岩界面扫描电镜（SEM）试验，分析高温变温养护对水泥浆微观结构的影响规律；在此基础上，引进统计损伤理论，建立考虑温度损伤的注浆节理剪切本构模型。结果表明：注浆节理剪切破坏模式在初始养护温度40℃时表现为胶结面破坏，60和80℃时表现为混合剪切破坏，且温度越高，水泥浆在破坏面中的占比越高；高温导致水泥浆微观上水化产物搭接不紧密，微孔隙、微裂缝发育，且温度越高，水泥浆微观损伤越严重；初始养护温度与注浆节理峰值剪切强度、剪切刚度呈负相关，与峰值剪切位移呈正相关，初始养护温度与法向应力的叠加效应对注浆节理剪切性能的影响较为明显；考虑温度损伤效应的注浆节理剪切本构模型，与试验结果有较好的吻合度，可为高地温隧道注浆节理剪切问题的相关研究和注浆加固设计提供借鉴...     

自编码器及其改进算法在滚动轴承故障诊断的应用

自编码器作为神经网络中典型的无监督学习模型，在数据降噪和数据可视化降维方面具有明显的优势，且在各应用领域都引起了普遍重视，在滚动轴承故障诊断中的应用也日渐增加。为了及时了解并掌握自编码器及其改进算法在滚动轴承方面的应用，对近年具有代表性的自编码器相关算法进行了分类和总结。首先，阐述了自编码器的原理和几种基于其改进的自编码器方法的理论简述，并分析了这些算法的改进目的与改进方式。然后，列举了上述算法在滚动轴承故障诊断领域的应用。最后，总结了当前自编码器及其改进算法存在的问题，分析了解决问题的思路。