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为了解破碎围岩分别采用锚杆支护、锚喷支护以及锚喷+锚索耦合三种支护方式下的支护效果,进而为破碎围岩巷道选择合理的支护方式提供参考。通过借助FLAC3D软件建立数值模型,分析不同支护条件下的破碎围岩巷道位移量、应力分布以及塑性区的时空演化特征。结果表明,采用锚喷+锚索耦合支护时,可以较好的控制巷道围岩的位移量、减小应力集中效应、缩小塑性区的影响范围。 相似文献
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地下岩体结构经常遭受到地震、爆炸、冲击振动等产生的动力扰动,利用3D打印技术的优势研究冲击荷载下岩体动态力学性能对实现3D打印技术在工程领域的应用具有重要意义。采用φ50 mm的变截面霍普金森压杆(SHPB)装置,对含预制裂隙的3D打印岩体试样进行动态单轴压缩试验。研究结果表明:试样的动态抗压强度随着预制裂隙倾角的增大呈现出先减小后增大的趋势,当预制裂隙倾角为30°时试样强度最小,当预制裂隙倾角为90°时试样强度最大。与3D打印岩体试样的静态单轴压缩强度对比发现,3D打印砂性材料具有明显的率效应,当应变率为139.65 s-1时,3D打印岩体试样的动态抗压强度是静态抗压强度的4.34倍。预制裂隙缺陷在一定程度上加剧了试样的能量耗散和破碎过程,并且30°倾角预制裂隙对试样能量耗散和破碎结果的影响程度最大。同时,3D打印岩体试样的能量耗散过程与破碎块度表现出明显的自相关性,所用的3D打印砂性材料的宏观破碎结果与能量耗散之间的关系与天然岩石材料有一定相似性,为今后3D打印材料模拟天然岩体应用于动态力学试验的可行性奠定了基础。 相似文献
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研究了口腔正畸间接粘接中瓷修复体与托槽粘接强度受到粘接处理方式和粘结剂的影响及其临床应用效果。粘接处理方式分为陶瓷偶联剂+氢氟酸酸蚀+喷砂组(A组)、氢氟酸酸蚀+喷砂组(B组)和陶瓷偶联剂+喷砂组(C组):选定4种粘结剂:Ormco光固化型、3M化学固化型、西湖化学固化型、京津化学固化型粘结剂,每组按照4种材料各粘接烤瓷试件16个。统计分析3个组抗剪切强度、粘结剂残留情况。结果表明:A、B组Ormco光固化型、3M化学固化型、西湖化学固化型和京津化学固化型粘结剂的抗剪切强度均高于C组(P <0.05); A、B和C组粘结剂总残留率逐渐降低(P <0.05)。其中A组Ormco光固化型、3M化学固化型、西湖化学固化型粘结剂残留率均低于B、C组(P <0.05),京津化学固化型粘结剂残留率低于C组(P <0.05)。说明间接粘接中瓷修复体托槽粘接强度受到粘结剂材料和粘接处理方式的直接影响,采用Ormco光固化型粘结剂,并结合表面打磨、氢氟酸酸蚀等表面处理方法更能提升瓷修复体托槽粘接强度,临床应用结果显示这种瓷修复体托槽粘接方法的有效性。 相似文献
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为了研究碳纤维混凝土硫酸盐冻侵蚀损伤,以川藏铁路喷射纤维混凝土工程环境为依托进行室内盐冻试验,盐冻最低、最高温度设置为(-37.12、17℃),(-32.12、12℃),(-25.12、5℃),(-20.12、0℃),硫酸盐质量分数分别为5%、7.5%、10%,纤维体积分数分别为0、0.10%、0.20%、0.24%、0.30%。通过宏观强度试验结果和微观分析可知,随着硫酸盐浓度的增加,碳纤维混凝土损伤越严重。与普通混凝土相比,碳纤维混凝土能够有效阻止开裂,其中0.3%的体积分数为最佳掺量。通过微观分析,揭示碳纤维在混凝土结构内起到类似梁的作用机制,并据此建立损伤模型。 相似文献
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图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析. 相似文献
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实验室认可风险需要控制,认可风险评价可以利用可量化的加权评分法评价模型实现。模型基于认可要求建立风险评价指标,将认可发现量化为风险值,最终达成风险分级。 相似文献
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构建工程咨询机构BIM技术应用能力评价的指标体系,提出改进的熵权TOPSIS评价模型,以4个典型的工程咨询单位为例,进行BIM技术运用能力评价。研究表明,BIM行业的整体水平已经有了明显的提升,但是区域间的发展还存在一定差距。 相似文献
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为了建立适用于书画打印宣纸印刷质量的预测模型,本研究测量了14种书画打印宣纸的粗糙度、白度、不透明度、定量、光泽度和针对宣纸特别设定的帘纹深浅以及帘纹疏密度等表面物理参量,并在相同条件下,使用喷墨打印设备输出并测量印品色度值,利用总变差模型构建去除帘纹色差的测定方法,得到与人眼视觉特征相符的色差。运用GRNN广义回归神经网络结合书画打印宣纸表面物理参量与宣纸去帘纹后的色差值,建立预测模型。结果表明,该模型能够在仅测量书画打印宣纸表面物理参量的情况下,便能较为准确地预测书画打印宣纸印刷质量,为书画打印宣纸印刷前的选纸工作提供指导依据。 相似文献
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