既有桥梁缺陷分析与加固技术探讨

对目前既有桥梁存在的主要缺陷进行了较全面的分析,通过对传统桥梁加固方法的优缺点的论述,提出碳纤维材料加固桥梁的优越性。     

基于模糊灰色关联模型的舰船液压装置故障诊断研究

从舰船液压装置及其故障的特殊性出发,提出液压系统是个灰色系统,其故障具有灰色性质,从而为灰色系统理论应用于液压装置的故障诊断提供了前提.鉴于液压系统的状态特征参数不确定或存在区间取值,基于模糊隶属函数提出了一种模糊灰色关联诊断模型,并对舰船液压装置进行故障诊断研究.结果表明,在信息量较少的情况下,模糊灰色关联分析方法是舰船液压装置状态识别与故障诊断的一个有效工具.     

粘土边坡的可靠性分析

Ｔａｙｌｏｒ稳定力表是分析边坡稳定常用的手段，为将Ｔａｙｌｏｒ稳定图表应用于边坡的可靠性分析，对Ｔａｙｌｏｒ稳定图表进行了重新整理，然后以新的稳定图表求得边坡的安全系数；再应用可靠性理论按一闪二阶矩的概念计算相应的可靠指标，给系数以可靠性的内容。计算时以给定的安全系数或可靠考虑得相应的在破坏概率后， 损失函数示离相应的投资总费用，并以此来选择经济合理的设计方案。     

胆囊癌CT表现及漏误诊分析

作者总结了１８例经手术病理证实的胆囊癌ＣＴ表现，并对其中４例漏误诊的原因进行了分析。认为胆囊壁不规则增厚、胆囊腔内结节和胆囊区肿块是胆囊癌不同发展阶段的主要征象。薄层增强扫描是提高ＣＴ诊断率和减少漏误诊的有效方法。     

基于振动诊断技术的曲轴主轴颈磨床故障诊断

通过应用振动诊断技术对M1380B曲轴主轴颈磨床进行故障诊断的成功事例，简述了振动与机械故障之间的联系，介绍了振动诊断技术在设备故障诊断中的具体应用情况，包括测试系统的基本配置、振动参量的选取、振动参量的表征参数的选取、测试工况的确定、测点位置的选取以及振动信号的分析处理与故障诊断，并验证了诊断结论的正确性，指出了振动诊断技术在设备故障诊断中的实用性和经济性。     

混凝土拉压杆模型最小拉压杆夹角取值范围研究

混凝土深梁抗剪设计和应力非规则区设计一直是工程界的难题，目前普遍认为拉-压杆模型法是设计混凝土深梁和应力非规则区比较有效的方法之一，已经被多国规范所采纳。虽然各规范都认识到拉、压杆之间的夹角取值对设计和验算结果的影响，并对此做了相应的规定，但都没有明确地将腹板的配筋率，腹板钢筋的屈服强度和混凝土的极限抗压强度等因素联系起来，因此有必要对此做进一步深入的研究。通过控制腹板钢筋屈服先于混凝土压杆的破坏，防止结构发生脆性破坏为条件，推导了拉、压杆之间最小夹角与腹板的配筋率，腹板钢筋的屈服强度和混凝土的极限抗压强度等因素之间的关系表达式，得到了一些有意义的结论。     

公路高切坡分类及其破坏模式

目前,公路高切坡缺乏一个统一的分类,从而造成其破坏模式分析混乱,降低了公路高切坡治理的针对性和有效性.因此,根据岩体结构面的控制性及现场易识性原则,将公路高切坡分成3大类9小类.依据岩性及其组合、岩体结构、岩体强度、结构面间距、走向与边坡走向的关系、结构面倾角与坡角的关系等各种不同组合情况具体分析了公路高切坡可能破坏的具体模式.在此基础上,提出了楔形体-平面滑动破坏模式、崩塌-滑动破坏模式、滑动-拉裂型破坏模式及滑动-压裂型破坏模式等4种复合破坏模式,对高切坡的稳定性分析及潜在破坏面的识别具有指导意义.     

粗糙集与神经网络在发动机故障诊断中的融合应用

电喷发动机运行的状态信息众多而复杂,故障与状态信息的关系模糊而不确定,如何从复杂的多元信息中获取有用部分并加以利用是电喷发动机故障诊断的关键.本文应用粗糙集理论对冗余信息进行约简,得到更为简明的诊断规则,将约简结果与神经网络相结合,建立了故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,粗糙集理论的约简处理简化了神经网络结构,提高了网络的训练效率;通过实例验证了粗糙集理论与神经网络相结合进行电喷发动机故障诊断的可行性.     

用容错控制技术提高微机保护系统的可靠性

在介绍容错控制技术基本理论的基础上,将容错控制技术应用到微机保护系统中,提出微机保护系统中应用容错控制技术的基本准则及常用方法.在分析一些常见故障的容错控制方案的基础上,重点分析了针对微机保护系统传感器故障的容错控制,分析了其故障检测及容错的工作原理.以牵引供电系统的馈线保护为例,介绍了容错控制技术在该保护系统中的应用方法.采用容错控制技术为提高微机保护装置的可靠性提供了一条新的途径.     

Power transformer fault diagnosis model based on rough set theory with fuzzy representation

Objective Due to the incompleteness and complexity of fault diagnosis for power transformers, a comprehensive rough-fuzzy scheme for solving fault diagnosis problems is presented. Fuzzy set theory is used both for representation of incipient faults＇ indications and producing a fuzzy granulation of the feature space. Rough set theory is used to obtain dependency rules that model indicative regions in the granulated feature space. The fuzzy membership functions corresponding to the indicative regions, modelled by rules, are stored as cases. Results Diagnostic conclusions are made using a similarity measure based on these membership functions. Each case involves only a reduced number of relevant features making this scheme suitable for fault diagnosis. Conclusion Superiority of this method in terms of classification accuracy and case generation is demonstrated.