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关键词： 高填方边坡   原位钻孔剪切试验   抗剪强度指标   稳定性系数   稳定性评价  

摘要： 边坡土体强度参数对边坡稳定性有重要影响,而边坡稳定性分析结果的准确性制约着工程的建设。针对某填方边坡工程,为准确分析边坡土体强度参数,同时为边坡后续加固治理提供可靠依据,采用原位钻孔剪切试验获取边坡填土抗剪强度指标,并对边坡进行稳定性分析。研究结果表明,原位钻孔剪切试验能快速、直接、有效且准确地获取土体强度指标,真实反映土体特性,对提高边坡稳定性分析评价的准确性具有重要意义。

关键词： 公路工程   隧道下穿   初期支护   数值模拟   支护控制  

摘要： 为探究下穿公路浅埋隧道开挖过程中的围岩稳定性与支护结构效能,本文采用三维数值模拟软件进行有无支护工况对比研究。主要结果如下:(1)在无支护条件下,双洞开挖完全时公路地表的变形由2.34mm增大为3.7mm,右洞的开挖对左洞的水平位移变形量影响较小,但对左洞左拱脚处塑性区变形量影响较大;(2)在有支护条件下,双洞开挖完全时公路地表的变形由0.73mm增大为1.3mm,支护设计下隧道开挖扰动对公路的影响降低了一个数量级,有效地控制了地表的沉降。

关键词： 边坡   监测   稳定性   安全系数   数值模拟   降雨入渗  

摘要： 以某高速公路K 303+460~K 303+590段滑坡病害为对象,结合现场调查及深层水平位移监测分析其产生的主要因素,采用Midas GTS NX有限元软件数值模拟降雨入渗作用下该边坡的稳定性。结果表明:该路段山体滑坡是地层岩性、地质构造、超强降水以及修建高速时路堑开挖综合作用的结果;模拟显示,连续3 d强降雨作用下,边坡的安全系数逐渐减小,从自然状态下的1.289降至1.159,连续降雨3 d后安全系数下降10.1%,且滑裂带逐渐向坡底扩展。

关键词： Bagley-Torvik   Chebyshev多项式   数值解   GA   泰勒展开式  

摘要： 研究针对分数阶Bagley-Torvik微分方程的初边值问题,结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和单输入Chebyshev神经网络(Chebyshev neural network,ChNN)搭建GA-ChNN神经网络,经过迭代后的最终权值即为微分方程的数值解。实验结果表明,研究优化的GA-ChNN神经网络误差绝对值更低,得到的数值解更为拟合微分方程的精确解。通过比较CPU执行时间可知,ChNN神经网络、GA-ChNN神经网络和算法优化的GA-ChNN神经网络的平均CPU执行时间分别为14.803s,1.026s和0.190s。通过与其他求解算法相比较,研究采用的优化GA-ChNN神经网络的绝对误差值最小且误差波动范围最小,其绝对误差最小值接近0.021,而误差波动范围在[0,0.2]之间,进一步验证了算法的优越性。

关键词： 对虾   急性肝胰腺坏死病   预警数学模型   Deep Forest算法   Python语言  

摘要： 为预报池塘养殖凡纳对虾(Penaeus vannamei)急性肝胰腺坏死病(AHPND)的发生,自2020年开始,笔者对凡纳对虾养殖区开展了连续监测工作,包括与疾病发生相关的环境理化因子、微生物因子、虾体自身健康状况等18个候选预警因子指标,通过数据标准化处理后分析病原、宿主与环境之间的相关性,对候选预警因子进行筛选,基于Python语言编程结合Deep Forest、Light GBM、XGBoost算法进行数据建模和预测性能评判,仿真环境为Python2.7,以预警因子指标作为输入样本(即警兆),以对虾是否发病指标作为输出结果(即警情),根据输入样本和输出结果各自建立输入数据矩阵和目标数据矩阵,利用原始数据矩阵对输入样本进行初始化,结合函数方程进行拟合,拟合的源代码能利用已知环境、病原及对虾免疫指标数据对目标警情进行预测。最终建立了基于Deep Forest算法的虾体(肝胰腺内)细菌总数、虾体弧菌(Vibrio)占比、水体细菌总数和盐度的4维向量预警预报模型,准确率达89.00%。本研究将人工智能算法应用到对虾AHPND发生的预测预报,相关研究结果为对虾AHPND疾病预警预报建立了预警数学模型,并为对虾健康养殖和疾病防控提供了技术支撑和有力保障。

关键词： 特厚煤层   回风顺槽   巷道围岩控制  

摘要： 中煤塔山煤矿30503工作面开采特厚煤层,本文采用有限元FLAC^(3D)数值模拟软件,针对30503工作面新1巷、新2巷回风顺槽的稳定性进行了模拟计算,分析对比了新1巷充填与否情况下新2巷围岩塑性区演化及变形特征,确定合理的围岩稳定性控制方法。结果表明:不充填时新1巷围岩应力集中特征明显,围岩处于屈服破坏状态,难以保证煤矿正常开采;当填充新1巷、使用新2巷做回风顺槽时,新2巷围岩屈服破坏区域较小,围岩变形量少,满足使用要求,因此充填新1巷,新掘新2巷是确保30503工作面安全回采的最佳选择。

关键词： 智能电网技术   可靠性系统工程   稳定性  

摘要： 文章综合分析通信电源系统的可靠性问题,探讨环境因素、设备老化以及负载变化等影响系统可靠性的关键因素。针对这些问题,提出包括冗余设计、故障切换机制、高效监控、故障预测技术、预防性维护及应急响应计划的一系列提升可靠性的策略。通过这些策略和技术的应用,可以有效提升通信电源系统的性能,确保通信网络的稳定运行。

关键词： 恐惧效应   稳定性   生态流行病   最优控制  

摘要： 考虑了一个猎物种群具有疾病的生态流行病学模型,该模型考虑捕食者对猎物的恐惧效应,假设恐惧可以降低猎物的种群繁殖率,降低猎物种群的活动,从而降低疾病的传播率.首先讨论模型解的非负性和有界性,然后研究了非负平衡点的存在性和稳定性,最后讨论了模型的最优控制问题.

关键词： 风积沙   基床底层   长期动力稳定性   临界动应力   累积塑性变形  

摘要： 为了研究铁路基床底层风积沙填料的长期动力稳定性,以和若铁路某试验段路基为研究对象,开展现场动力响应试验,试验车速分别为5,20和30 km/h,轴重分别为14.5 t和23.5 t,分析动应力随列车速度、轴重及沿深度的变化规律,基于现场测试和以往动三轴试验成果,将临界动应力和累积塑性变形作为评价参数,分别从动强度和动变形2个方面评价和若铁路基床底层风积沙填料的长期动力稳定性。研究结果表明:1)当列车以不大于30 km/h的速度运行时,车速对基床动应力值的影响很小,但轴重的影响十分显著,不同轴重作用下动应力衰减系数沿深度的变化曲线基本重合,动应力经过基床表层衰减约39.7%,传递至基床底层底面衰减约84.6%。2)在和若铁路基床底层范围内,列车荷载产生的动应力为12.86~53.05 kPa,小于风积沙临界动应力66.02~100.21 kPa,从动强度角度来说,风积沙用作铁路基床底层填料满足长期动力稳定性要求。3)基于基床填料的累积塑性应变模型,采用分层总和法计算了和若铁路基床层的累积塑性变形,结果发现列车荷载作用下基床变形主要集中在第1个月,累积变形量为13.59 mm,小于规范允许的月沉降量25 mm,从动变形角度来说,风积沙用作铁路基床底层填料满足长期动力稳定性要求。研究成果可为沙漠地区路基填料选择及基床结构设计提供参考。

关键词： 青稞   多点试验   GGE模型   稳定性   适应性  

摘要： GGE模型是研究基因型×环境互作的有效方法之一。本研究以2018—2020年甘肃省甘南州第十一轮青稞区域试验中7个品种(系)的产量性状数据,基于GGE模型对5个试验点的产量稳定性和适应性进行了方差分析。结果表明,区组间、品种(系)、试点、年份、品种×试点、品种×年份、试点×年份和品种×试点×年份间差异均达极显著水平(P<0.01),其中试点变异占总变异平方和比例较大,为67.43%。PC1和PC2分别解释了2018-2020年青稞不同品种(系)间环境互作效应为70.26%、88.92%、74.64%。参加区域试验的7个青稞品种(系)在丰产性与稳定性方面表现较好的依次是G07(0628)、G02(0349-1)和0429(G05),其平均单产分别比对照‘康青3号’(ck1)增产15.6%、14.7%和10.2%,比对照‘肚里黄’(ck2)增产19.2%、18.2%和13.6%。对参加区域试验5个试点的代表性与鉴别力分析发现,E3(临潭县种子工作站)和E1(甘南州农业科学研究所)是本试验中比较理想的2个试验点,不仅具有较好代表性还有强的环境鉴别力。