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公开(公告)号：CN104634815A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201310564938.1
申请日：2013-11-14
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G01N25/22
Abstract: 本发明公开了一种模拟煤堆自燃的方法，其特征在于，基于煤堆的颗粒特性使用PFC3D作为模拟平台构建了煤堆自燃模型的构建，借助其热力耦合模型，模拟了煤堆自燃氧化过程及在该过程中的温场变化和能量迁移；使用极小颗粒模拟氧气的流动及其与煤的反应，并通过FISH实现该过程；其包括如下步骤：煤堆模型构建，氧气流动模型的构建，温场及流场分析；本发明可用于有一定规模的煤堆进行自燃过程分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103226080A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310088920.9
申请日：2013-03-20
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的岩石破坏强度确定方法，其特征在于本文使用神经网络在单轴及三轴加载情况下对岩石强度准则进行研究。将搜集来的各种岩石相关数据随机划分成训练和验证子集。将抗压强度和最小主应力作为输入值，最大主应力值作为输出值训练神经网络。使用训练后的神经网络预测试验岩体破坏时的，主要包括实验数据分析和基于ANN的最大主应力值预测。本发明表明神经网络预测结果的均方差减小了30%-40%，决定系数增加了0.05-0.08，更接近于1。使用ANN对岩石强度进行预测能适应的加载范围较宽，适合岩石种类多变的复杂非线性情况，灵活准确。
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公开(公告)号：CN104711967A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510144026.8
申请日：2015-03-30
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种软弱地基处理方法，包括以下步骤：（1）平整场地，在预处理区域内铺设碎石垫层（2）进行碎石桩施工（3）铺设抽真空管网（4）铺设碎石垫层至设计标高（5）在整平好的碎石垫层上铺设弹性良好的密封膜并在预加固区域的四周挖密封沟，将密封膜埋入密封沟内（6）开始进行抽真空，抽水抽气。本发明由于采用碎石桩与真空预压法形成复合地基，可以最大的发挥碎石桩良好的透水性的优点加快周围土体的排水固结，有效的缩短工期、提高地基的承载力和地基稳定性、减小工后沉降，加固深度可以达到30多米。
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公开(公告)号：CN104064094A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201310087850.5
申请日：2013-03-19
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G09B25/00
Abstract: 本发明公开了一种制定施工中地铁车站火灾疏散方案的方法，本发明针对地铁车站施工过程中，只有主体结构施工完成，消防、通风和其它防护措施尚未安装的条件下发生火灾时温度和烟气分布情况，为火灾时人员疏散提供参考，包括确定地铁车站施工过程中发生火灾时温度和烟气分布情况，使用FDS软件，根据车站的具体条件建模，在车站主体六个代表性位置设置火源。模拟这些位置分别起火后烟气扩散速度及到达疏散通道时间，以及这五个疏散通道出口处温度随时间的变化规律。可广泛用于施工过程中，对地铁车站的火灾发生发展过程进行模拟，确定温度和烟气分布情况，进而制定疏散方案。
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公开(公告)号：CN103208032A
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201310087878.9
申请日：2013-03-20
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 一种基于小波和混沌优化LSSVM的周期来压预测方法，该方法利用小波分解技术将所选的样本集数据分解成不同频率的分量。基于混沌理论对分量相空间进行重构。各重构分量分别使用LSSVM模型进行训练，其中LSSVM预测模型的参数由混沌粒子群算法进行优化。最后，将各个LSSVM模型得到的预测分量进行小波重组得到完整的周期来压荷载预测波形。周期荷载的小波分解、基于混沌理论的荷载相空间重构、最小二乘支持向量机的构建、参数的混沌粒子群优化。本发明可在重构波的某周期，荷载的时序序列有一定混沌性的条件下，预测周期来压荷载波。可广泛用于预测支架将要承受的周期来压荷载。
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公开(公告)号：CN103198215A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310088919.6
申请日：2013-03-20
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于差异进化支持向量机的坑外土体沉降预测方法，包括收集现场坑外土体沉降量、确定数据的大致变化规律为正切曲线、使用差异进化算法(DE)对沉降数据进行正切拟合、DE的缩放因子F和交叉概率Cr合理选择方法、支持向量机(SVM)决策函数的确定、模拟沉降数据的生成和评价等。本发明通过DE，根据沉降数据确定坑外土体沉降函数的基本形式，进行参数反演。后将得到的函数解析式作为SVM的决策函数，SVM再将决策函数进行核函数转换。最后通过SVM进行拟合预测，并对数据符合性进行检测。本发明通对现场土体沉降数据和沉降预测仿真，能使SVM的曲线拟合更加快速，预测更加准确。可广泛用于基坑施工的安全监测。
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