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81.
陈聚 《特种设备安全技术》2010,(2):20-23
针对凸轮控制器控制的吊运熔融金属的通用桥式起重机,如何设置上升极限位置的双重限位器,并符合起重机械安全技术监察规程一桥式起重机和起重机设计规范的有关规定作一探讨。 相似文献
82.
应用基于核极限学习机替代模型的模拟-优化理论和方法研究解决了地下水DNAPLs污染源及含水层参数的同步反演识别问题.结果表明:1)核极限学习机替代模型对模拟模型有较高的逼近精度,能够识别并模仿模拟模型的输入-输出关系,绝大部分相对误差小于5%,平均相对误差仅有2.98%;2)以替代模型代替模拟模型,大幅度地减小了模拟-优化过程的计算负荷,将反演识别时间由传统方法的83天减少到3小时,并能够保持较高的计算精度;3)应用基于模拟退火的粒子群优化算法求解优化模型,能够以较快的速度搜寻到全局最优,同时避免搜索过程陷于局部极小解. 相似文献
83.
为研究草砖房的耐火性能,根据目前使用最多的砖混框架结构草砖房的结构特点,采用尺寸为1 000 mm×480 mm×360 mm草砖砌成宽3 000 mm,高3 000 mm,厚400 mm的非承重的草砖墙体作为试验用构件,利用大型垂直构件耐火试验炉,采用标准火灾升温曲线进行升温,对实体构件进行耐火性能试验。采用K型热电偶记录背火面的温升情况,研究其火灾试验过程中的耐火完整性和耐火隔热性,判断其耐火极限。试验结果表明,非承重草砖墙体具有良好的耐火性能,其耐火极限不低于3.0 h。同时,在这种结构的草砖墙体中,草砖外侧的抹灰层有效地阻挡火灾初期火的侵蚀;钢丝网片有效地起到固定草砖的作用;紧密压实的草砖其内部没有足够的可助燃的氧,且草砖表层暴露于火焰中形成炭化层阻止了火焰进一步向其内部蔓延。 相似文献
84.
目前有关方钢管钢筋混凝土柱抗火性能的研究主要是针对四面均匀受火的情况,而在实际中,会出现相对两面受火这一情况。为此,利用ABAQUS分析软件建立了方钢管钢筋混凝土柱在相对两面受火作用下高温反应有限元模型,在验证模型正确性的基础上,对其耐火极限进行参数分析,包括荷载比、截面边长、长细比、荷载偏心率、钢材和混凝土强度及配筋率等,得到了相对两面火灾作用下方钢管钢筋混凝土柱耐火极限的主要影响参数和影响规律,并给出了该受火条件下方钢管钢筋混凝土柱耐火极限的简化计算方法。研究结果表明:荷载比、截面边长、长细比是相对两面火灾作用下方钢管钢筋混凝土柱耐火极限的主要影响参数,表现为截面边长越大,荷载比和长细比越小,构件的耐火极限越大。 相似文献
85.
为提高冲击地压预测的效率和准确率,在分析冲击地压影响因素的基础上,提出了一种将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的冲击地压预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,建立GA-ELM冲击地压预测模型。利用某矿冲击地压统计数据对该模型进行了实例分析,将ELM、SVM和BP算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:GA-ELM模型具有较高的预测精度,可以相对准确、有效地对冲击地压发生的可能性进行预测。 相似文献
86.
<正>粉尘爆炸三个条件可燃性粉尘以适当的浓度在空气中悬浮有充足的空气和氧化剂有火源或者强烈振动与摩擦金属(如镁粉、铝粉) 煤炭粮食(如小麦、淀粉) 饲料(如血粉、鱼粉) 农副产品(如棉花、烟草) 林产品(如纸粉、木粉) 合成材料(如塑料、染料)七类粉尘具爆炸性名词解释粉尘爆炸:指粉尘在爆炸极限范围内,遇到热源(明火或高温),火焰瞬间传播于整个混合粉尘空间,化学反应速度极 相似文献
87.
<正>1、火焰发白、变亮,使人产生刺眼的感觉。组成液化石油气的烃类在火灾情况下会出现高温裂解,产生碳粒子。碳粒子在一般火焰温度(700℃至800℃)时呈现红光或黄光,在火焰温度超过1000℃高温时,这些碳粒子就会发白、变亮,给人的视觉造成刺眼的感觉。2、安全阀和排空阀等泄放孔发出刺耳的呼叫声。火场上温度比常温高出许多,温度升高使液化石油气储 相似文献
88.
以青海共和至玉树高等级公路中的实际设计断面为模型,通过数值模拟研究斜插式热棒路基和斜插式热棒-XPS复合路基的降温效果。结果表明,在气候变暖背景下,两种路基在一定时期内可以降低其下部多年冻土温度,提高路基下冻土上限,但随着气温逐渐升高,两种路基反压护道下多年冻土中有融化核出现,并且斜插式热棒路基下多年冻土中及斜插式热棒-XPS复合路基填土中有融化核出现;增加XPS保温板,在一定时期内可以提升斜插式热棒路基的降温能力,使斜插式热棒-XPS复合路基降温效果优于斜插式热棒路基,且前者冻土上限始终高于后者,但对于增强其长期降温的效果并不显著。 相似文献
89.
90.
基于GA-ELM浆体管道输送临界流速预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对浆体管道输送临界流速预测难度大、精确度低等技术难题,提出了基于极限学习机(ELM)的临界流速预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,利用遗传算法(GA)对ELM模型参数进行优化,应用优化得到的ELM模型对预测集进行预测。以某矿山为例,模型参数优化结果如下:隐含层节点数L为400,输入权值ai、偏置向量bi最优组合下预测结果适应度为0.0201。采用优化的ELM模型对预测集进行预测,预测结果的最大相对误差x=3.96%,平均相对误差y=1.58%,对比BP神经网络(x=12.95%)和SVM模型(x=3.19%),表明ELM模型更加精确、高效。 相似文献