广州市高技能人才实训鉴定基地基坑大变形分析及应急处理

在广州市高技能人才实训鉴定基地施工中,西侧基坑支护结构出现了较大变形,曾一度出现了险情。采用对比分析法,对东西两侧基坑的受力及变形进行对比分析,找出西侧基坑支护出现大变形的原因,即没有对地面裂缝及时做灌浆填缝处理,雨水从地面缝隙和大树根下逐渐长期渗入基坑西侧土中所导致的;最后,介绍了应急抢险所采取的措施及抢险后笔者所得的启示。     

不同剪跨比的无腹筋UHPC梁抗剪承载力有限元分析

为探讨剪跨比对无腹筋UHPC梁抗剪承载力的影响，文中采用ABAQUS有限元软件，以剪跨比为主要参数，对3种不同剪跨比的无腹筋UHPC简支梁的抗剪承载力进行数值分析，与试验结果相比较，吻合较好。在此基础上，考虑不同的剪跨比进行参数分析，结果表明：随着剪跨比的增大，无腹筋UHPC梁的抗剪承载力降低，且降低速率逐渐减小；剪跨比越大，纵筋配筋率对抗剪承载力的提高幅度越小。文中采用的有限元分析方法为无腹筋UHPC梁的抗剪承载力设计和计算提供参考。     

原纤化天丝纤维纸基复合材料的制备及其电气性能的研究

天丝纤维作为一种可再生纤维,具有多重原纤结构的特点,通过原纤化处理制备的微纳米级别的天丝纤维可广泛应用于超级电容器、电池隔膜等材料领域。本文选取高度原纤化的天丝纤维,探讨了天丝纤维纸基复合材料结构对其介电常数及击穿电压的影响规律。结果表明,天丝纤维纸基复合材料的相对介电常数实测值与按照体积比经验理论公式模拟计算值有较好对应性;采用具有微纳米直径的天丝纤维制备的定量40 g/m~2的电解电容器纸,压光后介电强度可达到18.27 kV/mm;参考复合介质串联电容模型,可根据单层纸参数计算双层天丝纤维纸基复合材料的击穿电压,从而指导双层电容器隔膜的结构配方设计。     

开关磁阻电机结构性转矩脉动抑制方法

开关磁阻电机具有结构简单、成本低和调速范围广等优势,但其双凸极结构和控制器的开关特性,导致存在转矩脉动现象,使得抑制转矩脉动成为焦点问题。首先从开关磁阻电机的结构和运行机理出发,针对线性解析方法难以分析转矩特征的问题,建立电机有限元模型求解出转矩特征并进行样机验证试验。分析样机结构参数对转矩脉动的影响,针对结构参数耦合问题,选择NSGA-Ⅱ算法在参数优化平台上对样机结构参数进行多目标寻优,在保证优化后样机的转矩脉动系数和平均转矩均优于初始电机的条件下,最终获得样机最优化结果。结果表明,不同结构参数对电机转矩的影响有较大的差异,对结构参数的优化能有效地抑制转矩脉动,该参数优化方法可以为开关磁阻电机结构性转矩脉动抑制提供参考。     

不同硬度PTMG型CPUE与硫化橡胶的性能对比研究

通过改变硬段含量、扩链系数等制备了几种不同硬度的四氢呋喃均聚醚(PTMG)浇注型聚氨酯弹性体(CPUE),讨论了PTMG型CPUE与硫化橡胶(VR)的物理机械性能、拉伸应力应变行为以及动态力学性能的区别。结果表明,随CPUE硬度的提高,材料的刚性增强,力学性能是低硬度VR的数倍。通过对CPUE硬度的调节,可以使之兼具聚氨酯和橡胶的优良性能。在玻璃态温度下CPUE的储能模量随硬度的减小而降低,但都高于VR,而且CPUE的硬度越大,二者相差越大,温度越低,相差也越大;在室温以上温度范围内,CPUE具有比VR更小的力学损耗。     

水性涂料废渣利用及废水废气处理技术

对水性涂料的废渣、废水、废气的产生、处理方法及回收利用技术进行了分析,指出应根据产生的废物的特点,选择合适的处理方法。     

Sn-Bi系低温无铅钎料的研究现状与展望

锡铋钎料是近年来比较有发展潜力的低温无铅钎料,其广泛应用于低温钎焊相关产业中。锡铋钎料中Bi的脆性、 Sn-Bi钎料在服役过程中出现相的粗化以及Sn-Bi/Cu焊点Bi在界面偏聚等问题一直以来是国内外学者争相研究的热点。文中结合国内外对Sn-Bi钎料的最新研究成果,主要阐述了Ag, Cu, Zn, Sb, Ni等5个元素对Sn-Bi钎料的熔化特性、力学性能、润湿性以及钎焊点显微组织和性能等方面的影响,指明了不同成分的钎料在目前研究中存在的问题及今后研究的方向。     

氧化钽催化葡萄糖制备乳酸

将Ta_2O_5作为催化剂用于葡萄糖制备乳酸,结果发现Ta_2O_5的催化效果比较优异。利用SEM对Ta_2O_5进行表征,结果表明,Ta_2O_5表面由许多球状颗粒堆砌形成,颗粒尺寸为200～300 nm。此外,利用正交实验分析不同反应条件对催化效果的影响程度,实验证明反应温度底物质量浓度反应时间催化剂质量。最后考察了催化剂重复使用性能和不同反应条件对于催化效果的影响,结果表明,反应温度为190℃、反应时间为4 h、底物质量浓度为6 g/L、催化剂质量为0. 06 g时,催化效果最佳,葡萄糖转化率达到92. 3%,乳酸得率达到71. 9%。催化剂经重复使用5次后,乳酸得率仍有46. 7%。     

基于DRSA和BP神经网络风电机组检修决策

为缩减运维成本,降低检修资源配置,提出一种基于优势粗糙集DRSA和BP神经网络的风电机组检修决策新方法。基于风电机组多因素序信息系统表,采用优势粗糙集理论方法进行知识约简,获得检修决策规则集,将提取的规则集作为输入样本对BP神经网络进行训练,提高处理不确定性知识的能力。与基于DRSA的检修决策方法进行对比,该方法实现了风电机组的智能检修预测,更能优化机组检修资产的管理,为增加机组检修决策的透明性、合理性及科学性提供了依据。