XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System爆炸
定量评估原位应力对爆炸引起的岩石损伤的影响
原位应力显着影响岩石爆炸损伤，但对受限制压力影响的岩石的损伤演变的定量评估很少。本文通过理论分析和数值模拟分析了包膜压力对爆炸诱导的岩石损伤的影响。使用图像处理技术处理从数值模拟获得的损坏云。提出了损坏变化（η）的概念，以促进图像处理结果的呈现。发现损伤变量与近端的原位应力场同时与静液压压力（P X）呈负相关。相反，在各向异性的原位应力场中，由于岩石中存在箍拉伸应力，η与P X无负相关。建立了肩部和各向异性应力场中η和p x之间的数学关系。引入了各向异性损伤变量（ηk），以描述各向异性比率（K）对岩石损伤的影响，发现随着K值的增加而增加。在静态载荷下的岩石应力分布状态来解释k的急剧增加等于4和5。本研究提供了对原位应力对岩石爆炸损伤的影响的见解，并提出了分析和呈现数据的新方法。
对爆炸碎片中粉末因子的预测和评估的回顾
粉末因子可以定义为打破岩石单位体积或吨（t）所需的爆炸物数量（kg）。通过爆破岩石的前景的特征是爆炸物的特定消费。在过去的几十年中，研究人员提出了几种精确的方法，以预测爆炸操作中的粉末因子或特定电荷，而不是通过试验爆炸。该领域的研究集中在岩体质量特性，爆破材料和爆破几何形状之间的关系上，以建立粉末因子。同样，已经研究了在洞穴理论中体现的特定能量和粒径之间的相互作用，而粒径较少依赖于当地条件。在本文中，已经审查了基于经验和洞穴理论建模的粉末因子估计方法，以及在表面基准爆破和地下隧道操作中的机器学习方法。还讨论了完整岩石特性对粉末因子分配的影响以及粉末因子选择对爆破后条件的影响。最后，在这方面指出了粉末因子估计中遇到的常见挑战。
前拉莫纳爆炸目标/紧急着陆场
前拉莫纳轰炸目标/紧急着陆场在 1943 年至 1945 年间被圣地亚哥海军航空中心用作轰炸练习场。通过历史研究和现场考察，与前拉莫纳轰炸目标/紧急着陆场相关的区域（称为拉莫纳轰炸目标）已被确定为具有潜在爆炸危险。已知或怀疑在该目标上使用的弹药包括带有定点炸药的练习炸弹。
减轻贝斯的爆炸风险和火风险（电池...
储能的发展将在未来几十年中增加，以达到2030年全球400 gw的存储空间，而迄今为止100 GW。[1]固定存储系统使用锂离子电池，这些电池可能会出现热失控的风险并导致严重的火灾，在某些情况下会导致爆炸。存在BESS失败事件的数据库[2]，并表明自2018年以来，发生了62起事件，导致BESS发生火灾或爆炸，该事件平均每年平均有10个严重事件。此外，在大多数情况下，这些事故发生在不到3年历史的储能系统上。考虑到该数据库中记录的信息，考虑到储能项目的大量部署，很难想象每年的事故数量可能会减少。考虑到该数据库中记录的信息，考虑到储能项目的大量部署，很难想象每年的事故数量可能会减少。
对地下道路上爆炸引起的过度和突破的实验和数值研究
越来越多的问题是由于其对建筑成本和运营安全的影响，在地下隧道开挖期间的关键问题。面临跨越和爆破控制面临的一项关键挑战是在制定各种复杂工程条件方面的指南方面的困难。在这项研究中，使用焦点S 150激光扫描仪进行了一系列的越过和突破的领域测量，在中国的Kaiyang磷酸盐矿山的一条深处进行。根据收集到的点云数据准确分析了道路轮廓周围围绕道路轮廓周围的分布和范围。随后，建立了简化的三维模型，以模拟使用显式动态分析代码LS-DYNA的预压道路的爆炸发掘。的数值和测量结果的比较表明，该模型是模拟爆破发掘引起的过渡和未进行的可靠工具。此后，进一步研究了不可控制的地质因素（例如在原位应力条件下以及可控的爆破因子）的影响，包括轮廓孔间隙（S），电荷浓度（B）和解耦合（F）以及茎的脱钩。模拟结果表明，横向压力系数显着影响了过度和突破的分布模式，而应力幅度则导致了它们的范围。本研究的研究发现对类似的爆炸发掘项目具有重要意义。此外，对模拟发现的比较和场测量数据表明，分别在S = 0.70 m，b = 0.9 kg/m和f = 2.5的情况下获得了超爆破和未突破的最小范围。此外，轮廓蓝螺物被沙子造成的石头造成了较小的道路外围岩石质量的损坏，并增强了爆炸能量的利用率。
坚固沉箱结构降低水下现场爆炸影响的演示
描述 沉箱是一种安全、防水的舱室，通常用于水下施工。通过添加压缩空气使舱室防水。战略环境研究与发展计划 (SERDP) 项目 MR-2648“建立坚固的沉箱结构以抵抗水下未爆炸弹药就地爆炸的影响”研究了沉箱作为防爆盾的使用。计算机模拟发现，SERDP 团队开发的坚固沉箱结构 (RCS) 模型能够显著降低水下爆炸的影响。
在非结构化数据爆炸中保持网络弹性的5种方法
Rubrik（NYSE：RBRK）正在执行确保世界数据的任务。使用零信任数据安全™，我们帮助组织对网络攻击，恶意内部人员和操作中断实现业务弹性。Rubrik Security Cloud，由机器学习提供动力，可在企业，云和SaaS应用程序中确保数据。我们帮助组织维护数据完整性，提供可承受不利条件的数据可用性，不断监控数据风险和威胁，并在攻击基础架构时使用其数据恢复业务。
研究文章便携式爆炸算法库及其针对命令行，Python和R
基本的本地对准搜索工具（BLAST）是生物信息学中一种多功能且常用的序列分析工具。BLAST允许跨核苷酸和氨基酸序列进行快速，灵活的序列相似性搜索，从而导致了不同的应用，例如蛋白结构域的识别，矫形器搜索和系统发育注释。大多数BLAST实现都是命令行工具，它们作为逗号分隔的值文件产生输出。但是，我们的工具箱仍然缺少一种类似爆炸的算法的便携式，模块化和可嵌入的实现。在这里，我们提出了nsearch，一种命令行工具和C ++ 11库，该库提供了类似BLAST的功能，可以轻松地嵌入任何应用程序中。作为此便携性的一个示例，我们提供了Blaster，该爆炸器利用NSearch为R编程语言提供类似本机爆炸的功能，以及为Python提供类似功能的NPY搜索。这些软件包允许将类似BLAST的功能嵌入到较大的框架中，例如闪亮或Django应用。基准表明，NSearch，NPysearch和Blaster在速度和准确性上与其他常用的现代爆炸实现（例如VSearch and Blast+）相当。我们设想了针对数据科学中常用的其他语言（例如朱莉娅）的类似实现，以促进序列相似性比较。nsearch，Blaster和NPysearch可在BSD 3.0许可下免费使用，并在Github Conda，Cran（Blaster）和PYPI（NPysearch）上使用。
不同人工智能技术在爆炸空气超压预测中的比较研究
摘要：爆破是露天矿中最常见的岩石破碎方法。然而，它的副作用也不容小觑，例如飞石、地面振动、粉尘、有毒副产品、空气过压和背裂。这些影响会显著改变周围环境，尤其是在压力高于正常水平时。本研究提出并比较了四种用于预测爆炸引起的空气过压的人工智能模型，即多层感知器 (MLP)、随机森林 (RF)、等渗回归 (IR) 和 M5 规则。根据输入变量，即堵塞长度 (T)、每延迟炸药量 (W)、负担 (B)、监测距离 (R) 和间距 (S)，选择空气过压作为输出变量。使用几个统计性能指标，包括判定系数 (R²)、根相对平方误差 (RRSE)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和相对绝对误差 (RAE) 来评估模型。此外，还采用了颜色强度分组排序方法和一般排序方法进一步评估模型。基于性能指标的结果证实，与其他技术相比，M5-Rules 是出色的模型。关键词：爆炸引起的空气过压；人工智能技术；地球科学；采石场；软计算
NDS 国防局爆炸成分标准输出测试方法目录 Y ...
4. 输入 ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ 1