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采用相似条件采场类比、现场实测和数值分析综合研究方法,研究了厚冲积层薄基岩采场围岩三维力学特征,研究表明:厚冲积层薄基岩采场矿压显现与基采比密切相关,随着基采比增大,采场矿压趋于缓和。按基采比大小可将采场划分为"有板有壳"、"有板无壳"和"无板无壳"3种类型。"有板有壳"类型采场,应力壳为采场第1掩体,其下位的断裂带板(梁)结构为第2掩体,采场矿压显现缓和;"有板无壳"类型采场,断裂带板(梁)结构为采场惟一掩体,其上位无"应力壳"承载,板(梁)结构失稳后采场矿压显现剧烈;"无板无壳"类型采场,无板(梁)结构和"应力壳"的掩护,冲积层荷载直接传递在液压支架上,该类采场易发生压架事故。"无板无壳"类型采场的覆岩结构沿竖向划分为两带,即"垮落带"和"弯曲下沉带"。并对形成3种类型采场的力学机理进行分析。

利用XML技术对地质钻孔数据进行编码,并使用Oracle数据库的XMLDB技术及其组件实现钻孔信息的数据库管理,然后以此数据库为Surpac软件的后台数据库进行矿体的三维可视化。

通过3GSM三维岩体不接触测量技术,对夏甸金矿-615分层水平54902采场进行矿岩体裂隙和结构面数字摄影测量,获取一系列真实反映岩体宏观结构的图像,从中提取节理裂隙和结构面的空间分布信息。在此基础上,利用东北大学自主研发的不稳块体快速识别和分析系统Geo SMA-3D,进行某测点的不稳块体搜索。最终将表征结构面、关键块体形态的数据实体化后集成到虚拟场景之中,实现矿岩体特征的快速识别、确认及真三维展示的功能。

利用岩石力学中碎裂介质理论提出的方法,研究了应力在三维块裂介质中的传递规律.根据矿山地下开采中采场上方一定范围内岩石破断后可能形成的块体形状,把破断块体抽象成具有一定长、宽、高和破断角的规则块体,建立了采场上覆岩层三维块裂介质力学计算模型;借助应力计算理论,研究了自重应力在三维块裂介质模型中的传递规律,得到了相应的三维应力计算公式.块裂介质中块体自重产生的三维应力大小受计算位置上方岩块数量、岩块密度以及岩块的长、宽、高、破断角等几何参数的控制,同时还与块体的重力分解系数有关.

Starviewer能够接收通过DICOM通信协议从任何PACS或医学成像模式传输的图像(STORE SCP -服务级别提供商，STORE SCU -服务级别用户，以及查询/检索)。Starviewer通过完整的2D Viewer实现多模态和多维图像的导航和可视化，它集成了先进的重建技术，如厚板(包括最大强度投影(MIP)，最小强度投影(MinIP)和平均投影)，快速正交重建，3D光标等3D导航工具，基本支持PET-CT图像融合。它还集成了多平面重建(MPR)和三维查看器用于体绘制。

针对油类污染物成分复杂、光谱重叠难以识别的问题, 提出三维荧光光谱结合组合算法（ACM）。将交替三线性分解（ATLD）、自加权交替三线性分解（SWATLD）与平行因子分析（PARAFAC）算法组合, 实现3种算法的优势互补。通过配制以四氯化碳为溶剂的不同质量浓度的柴油、汽油和煤油的混合溶液, 利用F-7000荧光光谱仪测量混合溶液的三维荧光光谱, 采用空白扣除法与缺损数据修复——主成分分析法进行预处理消除散射干扰, 对三维光谱数据矩阵进行分解, 并与以上3种算法解析结果进行对比。结果表明, ACM对组分数不敏感, 且解析结果更准确, 样本中对柴油、汽油和煤油的平均回收率分别为 96.68%、97.83%、97.11%。实现了混合油类物质的定性、定量分析, 具有一定的普适性。

《矩形件下料优化排样的遗传算法》 在制造业中，材料的高效利用是降低成本、提高生产效率的关键环节之一。对于矩形零件的切割，如何进行合理的排样设计，以减少材料浪费，是一个重要的技术问题。遗传算法作为一种启发式搜索方法，被广泛应用于解决此类复杂的优化问题，尤其在二维切割排样领域。 排样优化算法的目标是在有限的原材料板上，以最小的浪费量安排尽可能多的矩形零件。传统的手工排样方法难以应对形状复杂、数量众多的零件，因此引入计算机辅助设计（CAD）和计算技术成为必然。遗传算法便是其中一种强大的工具，它模仿生物进化过程中的自然选择、遗传和突变机制，通过迭代搜索来逼近最优解。 遗传算法的基本流程包括初始化种群、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤。随机生成一个初始的矩形零件布局种群，每个个体代表一种可能的排样方案。然后，根据一定的评价函数（如剩余材料面积或切割路径长度）计算每个方案的适应度。适应度高的个体有更大的概率被选中参与下一代的生成。接着，通过交叉操作（如部分匹配交叉）使得优秀的基因得以传递，同时，变异操作（如单点变异）保证了种群的多样性，防止早熟收敛。 在矩形件的排样优化中，遗传算法的具体实现可能包括以下几个关键步骤： 1. 初始化：创建包含多个矩形布局的初始种群，每个布局表示一种可能的排样方案。 2. 适应度函数：定义合适的评价标准，如剩余材料面积、零件间的间隙和切割路径长度等。 3. 选择策略：采用轮盘赌选择法或者锦标赛选择法等，以适应度为依据挑选个体。 4. 交叉操作：对选出的两个个体进行部分匹配交叉，生成新的排样方案。 5. 变异操作：在新个体中随机选取一部分矩形进行位置或方向的微调。 6. 迭代优化：重复选择、交叉和变异步骤，直到满足停止条件（如达到预设的迭代次数或适应度阈值）。 遗传算法的优势在于其全局搜索能力和并行处理特性，能有效探索庞大的解空间，找到接近最优的排样方案。但需要注意的是，遗传算法的性能依赖于参数设置，如种群大小、交叉概率、变异概率等，这些参数需根据具体问题进行调整。 在《矩形件下料优化排样的遗传算法》中，提供的源码可能包含了遗传算法的具体实现，以及用于演示和测试的实例数据。通过理解和应用这些源码，工程师可以针对实际生产环境调整算法，实现定制化的排样优化，进一步提升生产效率和材料利用率。

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ISO/IEC 15438即PDF417编码规范英文原版，不是国内GB版本，原汁原味，110多页比GB版本详细的多。