甩挂运输半挂车电子标识技术研究

针对现阶段的道路运输远程监控体系中无法识别半挂车的身份与特征信息的问题,通过对甩挂运输企业、站(场)、整车生产企业进行广泛调研,文中提出了基于RFID无线射频技术的甩挂运输半挂车身份电子标识技术要求,分析了电子标识具体技术参数的限值范围,为规范甩挂运输半挂车身份电子标识的发展提供了技术支撑。     

穿越古滑坡川主寺隧道围岩破坏特征及稳定性研究

文章以川主寺隧道所处的工程地质条件为基础,通过现场调研分析了隧道围岩变形破坏形式主要为坍塌、掉块以及剥落.围岩稳定性三维有限元数值模拟结果显示,碎裂围岩自稳能力差,围岩变形以弹塑性变形、松弛变形为主;H型钢拱架支护结构对碎裂围岩稳定性起到积极的作用,并通过典型洞段现场位移监测数据分析结果得以证实.     

低温储罐失效分析及预防措施

文中对低温设备温差应力循环所产生的疲劳失效事故进行了分析,目的是防止低温储罐在使用中出现疲劳破坏。文中通过对失效低温设备断口形貌特征的勘察,采用断口分析、焊接缺陷分析、温差应力循环与疲劳载荷分析的方法,得出了低温液体储罐设备在使用中易出现疲劳失效模式的结论。同时,从设计结构、施焊控制、安全泄放装置维护等方面,对低温液体储罐疲劳失效提出了预防措施。     

X80管线钢管的屈强比对其失效评估曲线的影响

X80及以上级别管线钢管的高屈强比是工程应用中的一个突出问题,失效评估曲线是其安全评定的重要依据。文中通过单轴拉伸和断裂韧性试验建立了高屈强比X80管线钢管的特征失效评估图及拟合方程。结果表明：随着钢管屈强比升高,失效评估曲线的截至线（最大载荷比）降低;高、低屈强比钢管的评估曲线在载荷比大于某一临界值时发生分离,且高屈强比钢管的评估曲线处于低屈强比钢管的评估曲线之下;高屈强比钢管的选择3评估曲线比选择1和选择2曲线更偏于安全。     

自升式平台升降装置设计与强度分析

针对自升式平台升降装置长期依赖进口的现状,自主设计研发了400英尺及以上作业水深的自升式平台电动齿轮齿条传动升降装置,并对其关键部件爬升齿轮进行了重点设计及强度分析。通过DNV及相关规范与有限元结果对比的方法对升降装置关键部位在风暴自存工况下进行强度校核,分析其结构强度性。根据方案设计生产升降装置样机,并对试验样机并进行了载荷试验、疲劳试验,试验结果表明,该装置符合设计和使用要求,为自升式平台升降装置设计提供指导与参考。     

四面六边透水框架自动同步抛投装置与工艺

针对四面六边透水框架抛投效率低、成本高、准确度低、存在安全隐患等问题,建立四面六边透水框架抛投漂移距离的数学模型,得出抛投高度、水深、水流速度、透水框架阻水面积等参数对漂移距离的影响规律。提出一种大框架、多转轴的空中自动同步脱钩抛投吊具,增加每次抛投透水框架的数量,并采用GPS引导抛投船舶精准定位,对抛投作业过程进行实时控制。结果表明,此种抛投装置可提高透水框架抛投的准确性,且提高施工效率。     

隧道爆破信号主分量特征提取与毫秒延期识别研究

为了准确揭示隧道爆破振动信号所包含的反映爆破特征参数的重要信息,通过EMD分解与交叉小波变换组合分析方法对实测爆破信号进行分析,得到各分量与原信号的相关性系数,从而准确判别出信号的主分量。再依据相关性系数对包含主分量在内的相关分量重组并进行Hilbert变换取模值,精确识别出隧道采用的各段别雷管的毫秒延期时间。结果表明： 组合方法确定的主分量及相关分量重组信号能够突出爆破信号的主要特征,对隧道爆破信号的分析效果好。     

适于TBM施工的HSP法实时预报技术设计与实现

为实现TBM施工隧道的实时地质预报,以TBM刀盘滚刀破岩震动作为震源的HSP法地质预报技术为基础,通过分析TBM施工工艺与机身结构特点,对HSP系统硬件和软件进行优化设计,使其小型化、自动化和智能化,并搭载于TBM上进行智能控制。在TBM掘进过程中,首先,通过隧道轮廓位置的检波器连续或高频次地采集地震反射波信号; 然后,经系统软件对数据的自动处理,实时获取掌子面前方地层反射特征参数图谱; 其次,通过智能识别技术完成对不良地质反射界面的有效拾取与判识; 最后,实现不良地质的探测。通过对适于TBM施工的HSP法实时预报技术进行优化设计,实时探查前方地层不良地质(体)位置、规模与性质,为TBM的高效施工起到一定的推助作用。     

番禺气田珠海终端外涂层检测与失效分析

通过分析番禺气田珠海终端工艺管线涂层类型、涂层缺陷,根据涂层所处的腐蚀环境以及原始设计规范要求,结合影响涂层寿命的4个因素,对整个工艺管线按区域进行了涂层厚度检测与失效统计,评估了工艺管线外涂层的整体状况,分析了涂层腐蚀失效的原因.结果表明:终端管线外涂层存在缺陷,涂层厚度达不到设计要求,而焊缝及法兰出现的腐蚀主要由管线内外腐蚀环境、涂层质量及表面处理质量不好所致.     

一种基于独立成分分析和径向基神经网络的人脸识别新方法

提出了一种新的基于独立成分分析和径向基神经网络的人脸识别方法。独立成分分析可以从高阶上消除特征数据的相关性,改进了主成分分析方法只能从2阶上消除数据相关性的弱点;最终特征数据的分类由RBF神经网络来实现。在人脸数据库上的实验结果表明该新方法的识别性能较其他方法有了很大提高。