摘要：为量化端部加劲肋对圆高强钢管超高性能混凝土(ultra-high performance concrete filled high-strength steel tubular,UHPC-HST)柱抗震性能的影响,以加劲肋的高度、宽度、数量为参数,对8个端部带肋圆UHPCHST柱试件进行了低周反复荷载试验,探究了各参数对试件破坏形态、滞回曲线、骨架曲线和抗震性能指标的影响规律。结果表明:各试件的滞回曲线饱满,具有良好的抗震性能,端部带肋试件的承载能力与耗能能力明显高于无肋试件的承载能力与耗能能力;随着加劲肋高度、宽度和数量的增加,试件极限承载力和延性显著提升;耗能能力随加劲肋高度和宽度的增加而增强,加劲肋数量的增加对试件耗能能力的影响并不明显。基于试验和有限元数值模拟结果,提出了包含加劲肋高度、宽度和数量的柱端构造设计方法,以及端部带肋圆UHPC-HST柱的水平承载力计算式,达到量化控制端部带肋圆UHPC-HST柱抗震性能的目的,为工程设计和相关规范的编制提供参考。

摘要：针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出一种基于卷积神经网络的磁异常反演方法。该方法首先设计大量磁异常体模型,进行正演模拟产生样本数据集;接着借鉴经典的卷积神经网络VGG-13设计了一种全新的VGG磁异常反演网络(VGGINV);然后使用样本数据集训练该网络,并优化网络参数;最后对理论模型和实测数据进行反演实验。实验结果表明,该方法可以准确地反演出磁异常体的位置和磁化强度,具有较强的学习能力和一定的泛化能力,能有效解决磁异常数据反演问题。

摘要：针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出了一种新的基于AlexNet深度神经网络的重力异常反演方法。该方法首先借鉴经典的深度神经网络AlexNet设计了一种用于重力异常反演的Alex反演网络(AlexInvNet),接着设计大量密度异常体模型并通过正演计算得到带标签的数据集,然后用该数据集训练AlexInvNet网络,最后将重力异常数据输入训练好的AlexInvNet网络直接得到反演结果。理论模型反演结果表明,该方法相较于全连接网络深度学习反演方法,能够更好地反演出异常体的位置和密度,具有较好的泛化能力和抗噪声能力。实测数据反演结果表明,该方法能有效解决重力异常反演问题。

摘要：针对目前常用的气泡探测装置不能满足煤层气井环空内气泡实时检测要求的问题,设计了一种基于光学探针的煤层气气泡形态井下实时探测装置。该装置以微处理器STM32为核心,利用光在空气与溶液中折射率的不同,获得表征不同介质的高低电平信号,计算煤层气气泡形态相关参数。该装置克服了以往气泡探测装置的不足,不论在目标检测的针对性还是速度方面,均能满足煤层气井环空内气泡实时检测的要求,有利于充分认识煤层气井下液体参数变化特征和研究气藏及井筒气液两相流动规律。探测装置模拟试验结果表明,该探测装置速度响应快、计算精度高,能满足实际项目工程需求。

摘要：深度学习波阻抗反演通常需要大量的标记数据对网络进行训练,然而在实际应用中标记数据(测井数据)往往是有限的,针对此问题,本文提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的半监督地震反演新方法。该方法采用有条件的GAN(cGAN)改进传统GAN网络结构,重新设计U型卷积神经网络(Unet)的生成器和残差网络(Resnet)的判别器,并采用Wasserstein GAN(WGAN)构建新的目标函数。网络训练分两个阶段,先用少量标记数据训练判别器,再用少量标记数据和大量未标记数据训练生成器,其中生成器受到正演褶积模型约束。合成数据实验结果表明,本文提出的方法适用于少量标记数据的波阻抗反演问题,可以准确反演出波阻抗模型,且具有较好的抗噪性能;实测资料反演结果表明本方法具有较好的实用性。该方法对解决地震波阻抗反演中标记数据少的问题提供了新的参考方法,具有较好的实际应用前景。

摘要：现有的安全帽佩戴检测网络模型存在准确率低、推理速度慢、部署到边缘计算设备时精度和实时性均达不到应用要求等问题。提出一种轻量化设计的DT-YOLO模型,对YOLOv4-Tiny目标检测模型进行改进,通过增加一个检测层提高模型在密集场景下对小目标的检测能力,并引入空间金字塔池化模块,提高模型对不同尺寸目标的检测能力。使用局部稀疏因子衰减算法进行稀疏化训练,从而使经过稀疏化训练后模型的平均精度均值(mAP)得到提高。根据缩放系数判断通道的重要性,并进行模型的通道剪枝,压缩模型的大小和计算量。使用TensorRT推理加速引擎进行网络层水平和垂直融合,消除拼接层操作,并将参数压缩成16位浮点型,提高模型的推理速度,最后在Jeston Nano边缘计算设备上实现模型部署。实验结果表明,与YOLOv4-Tiny模型相比,DT-YOLO模型的mAP提高了3.6个百分点,模型大小减少了83.5%,帧率提高137.7%,能够满足安全帽佩戴检测的要求。

摘要：网络版权的有效保护对数字产业的发展壮大有着重要作用。但是,以“洗稿”侵权为代表的不正当竞争行为却对数字内容产业的健康发展和版权人的原创动力造成了巨大损害。为了有效解决以往确权难、取证难、维权难的尴尬局面,科技界与法律界共同尝试利用区块链技术去中心化、防篡改、可追溯、透明可信等优势特性提高网络版权司法保护的效能。通过依据区块链技术原理设计反“洗稿”应用场景,并掌握司法机关对区块链存证的认定标准,有助于为进一步完善和推广“区块链+司法”模式提出建议。

摘要：近年来,分布式发电技术（DG）的大量应用对传统辐射状配电网继电保护的可靠性提出了严重的挑战。从馈线保护的观点来看,分布式电源引入配电网从根本上改变了传统配电网的线路结构和线路潮流方向,从而使得配电网保护装置的整定变得更为复杂。提出了在含有DG的配电网中,对传统配电网继电保护失效的几种典型情况如同期跳闸、熔断器保护的误断以及由于馈线重构引起的距离保护方向失灵。

摘要：针对现有原油含水体积分数测量方法中存在的问题,设计了电容法原油含水体积分数测量系统。该系统根据平行板电容器的测量原理,通过使用FDC2214配合对臂式电极结构,在研究试验中进行了原油含水体积分数的实时测量。研究结果表明:FDC2214传感器测量含水体积分数的方法可以满足原油含水体积分数实时在线测量的需要,利用介电常数与含水体积分数之间的对数模型,加入温度补偿模型,减少温度对介电常数的影响,最后得到较好的拟合公式以测量原油的含水体积分数;在实际应用过程中应尽量使用管径较小的油管,减小边缘效应对测量结果的影响;该测量系统可对噪声和干扰进行高度抑制。所得结论可为实时掌握石油产量和预测石油开采时机提供数据支撑。

摘要：在行人的运动关节处安装航姿参考系统(AHRS),可以确定行人的运动姿态。目前的姿态确定算法仍存在精度不足的问题。本文设计了一种基于最小sigma点集的平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法,具有较高的滤波精度和较好的快速性。针对算法核心sigma点集的确定问题,研究协方差矩阵高阶矩的匹配方法。提出了基于n+2点集的SRUKF滤波算法,保留了n+1点集的快速性,同时具有2n+1点集的精度。即在sigma点集具有L阶精度时,协方差矩阵具有L/2阶精度,特别的,当sigma点集具有2阶精度时,协方差矩阵也具有2阶精度。分析了具有非线性测量函数时滤波迭代的稳定性。完成了基于标准测试数据的姿态确定对比实验,实验中姿态精度与2n+1点集相仿,而运行时间与n+1点集相仿。实验结果表明,利用基于最小sigma点集的SRUKF算法可以很好的实现航姿参考系统的姿态估计。