高应力软岩地层在采动应力下变形模拟试验方法

    公开(公告)号:CN116148075A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202211668215.1

    申请日:2022-12-23

    Abstract: 本发明公开了一种高应力软岩地层在采动应力下变形模拟试验方法,通过选取细砂和粉质黏土按照重量比1:5配制好作为软岩地层模型材料,在试件箱内分层铺设并逐层压实,最大压制压力可达到10MPa,在每层材料的四个转角和中间位置处各埋设一个位移传感器,以模拟软岩地层;再将试件箱箱体吊装至转运架上,在施加真三轴预应力的基础上,进行采动应力的施加:维持水平的两向应力恒定,改变垂直方向不同压板的应力,进而模拟采动应力,设置4#压头的垂直应力为7MPa,3#压头的应力为20MPa,2#压头的应力为15MPa,1#压头的垂直应力为10MPa,实时监测采动过程中位移传感器监测到的位移数据,记录流量变形数据,能真实模拟高应力软岩底层在采动应力下的变形情况。

    一种基于BP神经网络的用户用电异常行为检测方法

    公开(公告)号:CN109377409A

    公开(公告)日:2019-02-22

    申请号:CN201811152531.7

    申请日:2018-09-29

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于BP神经网络的用户用电异常行为检测方法,包括如下步骤:S1、基于统计的特征提取:S2、基于KernelPCA的特征降维:为了数据能够更好的表现其特征,并使模型训练能够更加高效,需对基于统计特征提取的数据进行KernelPCA降维处理,形成最终预处理后的特征空间;预处理模型建立的KernelPCA算法步骤如下:S3、对矩阵YM×K进行归一化处理得到新矩阵YM×K',使得yij'的取值在[0,1]之间;S4、采用BP神经网络模型判断出是用电异常还是用电正常。基于BP神经网络的用户用电异常行为检测方法解决现有技术中因没有对数据进行处理导致后续运算较大而导致分析计算运行时间长的问题。

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