脱空缺陷对钢管混凝土压弯扭构件力学性能的影响研究

为研究脱空缺陷对钢管混凝土试件在压弯扭复合作用下力学性能的影响,对14根(包括6根带脱空缺陷试件、6根无脱空试件以及2根空钢管试件)压弯扭复合作用下的试件进行试验研究。以轴压比、弯扭比为主要试验参数,考察带缺陷试件的破坏模式和脱空缺陷对荷载-位移关系曲线、扭矩-转角关系曲线的影响。试验结果表明:脱空缺陷的存在对试件的破坏模式影响并不显著,但会降低试件的承载力;对于带脱空缺陷的试件,轴压比和弯扭比的增加均导致试件承载力系数有所降低。     

复合冲击频率配合特性模拟研究

目前,对于传统的轴向冲击破岩和扭力冲击破岩机理的研究较多,而复合冲击钻井破岩机理的研究正处于起步阶段,且现有的研究成果极少。鉴于此,利用ABAQUS动力学冲击模块计算平台建立了PDC钻头单齿-岩石相互作用的动力冲击数值模型,考虑切削齿在钻压、转速、交变冲击扭矩和交变轴向冲击力等多个载荷的共同作用下,分析了复合冲击破岩方式、轴向冲击和扭向冲击频率配合方式、钻压等几个因素对复合冲击破岩效果的影响。研究结果表明:岩石单元内部拉应力与压应力破坏区域交替分布;冲击条件相同,且在轴向冲击频率为扭向冲击频率的1/2时,岩石破碎效率最高;如果冲击频率太小,而不能及时有效地破碎钻遇岩石,即发生黏滑振动;如果冲击频率太大,载荷作用时间太短,则破岩过程中冲击能量无法及时分配,冲击力微弱,因此,复合冲击频率配合数量关系存在一个冲击频率极值。复合冲击钻井技术破岩机理的研究为新型钻井工具的进一步开发和优化改进奠定了理论基础。     

工艺参数对超声辅助脉冲电沉积镍-氮化钛复合镀层的影响

在45钢表面以超声波辅助脉冲电沉积制备Ni-TiN复合镀层。研究了平均阴极电流密度、脉冲占空比、超声功率和TiN粒子(平均直径20~30 nm)添加量对复合镀层的TiN粒子含量和显微硬度的影响。得到较优的工艺参数为:NiSO4ꞏ6H2O 300 g/L,NiCl2ꞏ6H2O 30 g/L,H3BO330 g/L,十二烷基硫酸钠0.3 g/L,TiN 25 g/L,pH 4.1~4.3,温度40°C,平均阴极电流密度4 A/dm2,脉冲占空比40%,脉冲频率1000 Hz,超声功率300 W,机械搅拌速率200 r/min,时间60 min。该条件下所得Ni-TiN复合镀层的TiN质量分数为8.35%,显微硬度为819 HV,表面平整、致密,晶粒尺寸均匀。     

子母车系统效率分析与验证

在子母车系统中,研究一台母车配合两台子车在同层进行复合作业的效率问题,提高系统作业效率计算的准确性,优化系统整体布局和物流设备的选择。首先分析一台母车配合两台子车在同层的循环复合作业过程;然后结合子母车的运动特性得到其作业效率计算模型;最后采用MATLAB工具计算效率模型分别在随机组合作业对和FEM9.851标准作业对的作业效率,通过对比验证,两种循环作业的效率绝对偏差符合工程实际。在工程实际中可以参照FEM9.851标准作业对代替随机组合作业对进行子母车系统的效率计算。     

42CrMoA钢的单次喷丸和复合喷丸强化

对42CrMoA高强钢进行了单次喷丸、精整复合喷丸、抛光复合喷丸强化处理,研究了不同喷丸工艺下钢的表面粗糙度、疲劳性能、表层残余应力、组织细化程度及显微硬度。结果表明:喷丸方式对42CrMoA钢最大残余压应力和应力层深度影响不大;单次喷丸、精整复合喷丸、抛光复合喷丸后钢的表面残余压应力、表面组织细化程度、显微硬度及疲劳极限依次增大,表面粗糙度则依次减小;复合喷丸尤其是抛光复合喷丸可显著降低42CrMoA钢的喷丸表面粗糙度。     

多元合金化大断面球墨铸铁组织和性能的分析

为了提升大断面球墨铸铁综合力学性能，通过复合添加微量合金元素铜、锑、锡、钼对大断面球墨铸铁进行微合金化处理，借助金相显微镜(OM)、扫描电子显微镜(SEM)及力学性能测试等手段，研究了Cu Sb Sn Mo复合微合金化大断面球墨铸铁微观组织和力学性能。结果表明，试验球墨铸铁具有良好的综合力学性能。大断面球墨铸铁中添加铜、锑、锡、钼后优化了材料的组织结构，基体组织为珠光体＋少量牛眼状铁素体；试样石墨组织细小、圆整，分布均匀。同时，合金元素的复合加入使得其抗拉强度达到800 MPa以上，硬度约为280HB，伸长率达到5%以上。拉伸断口分析表明，微合金化大断面球墨铸铁断裂模式以解理断裂为主，伴有少量的塑性变形。     

复合水泥基—水玻璃双液注浆材料在土石坝防渗施工中的应用

注浆是解决土石坝渗流问题的基本手段,本文结合复合水泥浆和化学浆的优势和劣势,提出了复合水泥基—水玻璃双液注浆材料.通过试验方式确定了浆液的最佳配合比,并对具体的施工方式进行了阐述,为类似工程的防渗施工提供理论支撑.     

多关系社交网络中社团结构发现算法

社交网络的节点之间存在着多种关系,这些关系共同决定了网络中节点的社团结构划分。为了准确地发现多关系社交网络中的社团结构,通过研究信息在多子网复合复杂网络模型上的传播过程,提出了一种多关系网络中的社团结构发现算法。该算法基于多子网复合复杂网络模型建立的多关系社交网络,利用信息在多关系社交网络中的传播过程,将网络中的节点转化成能够被聚类算法处理的向量形式,进而采用聚类算法完成多关系社交网络中的社团结构划分。该算法综合考虑了网络中多种关系的相互作用以及异质节点间的相互影响,得到的传播信息量矩阵表示了各节点在整个网络中的影响力,并将影响力相似的节点划分到同一个社团结构中。实验结果显示,与传统社团结构发现算法相比,该算法不仅在准确度上有所提高,还能将异质节点划分到一个社团中,可以根据用户不同需求挖掘出多关系社交网络中的隐藏信息。