摘要：水下井口系统是海洋油气勘探开发的关键装备,为保证其在钻完井作业过程中的安全性,水下井口系统的疲劳状态监测成为保障安全的重要手段,水下井口的弯曲应力预测是基于监测数据疲劳损伤评估的重要内容。为此,提出了一种基于深度学习的水下井口系统弯曲应力预测方法,该方法使用防喷器处的加速度监测数据预测水下井口系统的弯曲应力。根据设计海况矩阵进行隔水管-水下井口系统动力响应分析,以分析得到的时序数据为基础,利用长短期记忆网络(LSTM)建立水下井口系统弯曲应力预测模型,最后对预测模型进行验证。研究结果表明,提出的水下井口系统弯曲应力预测模型得到的预测值准确度较高,相对误差低于0.2%,决定系数大于0.999。该弯曲应力预测方法可为水下井口疲劳损伤评估提供支撑。

摘要：针对目前车辆以及各种类型运载车辆对智能化的需求加大,本设计从安全角度考虑,以Arduino单片机为控制核心,基于红外线测距原理,利用红外线传感器,检测小车运动方向障碍物的距离,然后传递数据给单片机。当红外传感器的检测距离达到给定值时,单片机就发出指令是小车及时刹车并发出警报。在本设计中,利用Arduino语言编程,通过预定程序控制小车运转。该系统在驱动方面采用2个298N直流电机,通过PWM系统调速,实现小车的基本动作。