钻孔扩底桩原型对比试验研究

为选择合理的桩基础形式，结合静荷载试验对一大型建筑场地同一地质条件下相同桩径的钻孔扩底桩和不扩底桩进行桩身轴力和桩侧阻力测试，以确定单桩竖向承载力设计参数。通过对测试资料的分析，对比两种桩型桩身轴力、桩侧摩阻力以及桩端阻力分布特征，探讨两种桩桩侧摩阻力、桩端阻力的发挥过程，研究两种桩荷载-沉降特性。研究结果表明，扩底桩能够充分发挥持力层的承载潜力，对提高单桩承载力、减小桩体沉降效果显著。     

养花门诊

自“养花热线”开通后,我们接到许多热情的读者来电来函,咨询养花中碰到的五花八门的难题,我们择有代表性的问题陆续解答。并欢迎继续拨打养花热线“2146551”每晚18:00～20:00。     

固溶处理对NbTiZr合金微观组织与力学性能的影响

采用粉末冶金方法制备了50Nb-20Ti-Zr(mass%)合金,并研究了固溶处理对其组织和性能的影响。结果表明:当固溶时间为6 h时,该合金的典型组织是以条幅分解为基础的片层状组织,并且随固溶温度的升高,晶界无析出带现象越明显,合金的弹性模量没有明显的变化,但其断裂强度有所下降;当固溶时间为18 h时,随固溶温度的升高,合金的组织呈现出"片层状-球化-针片状-等轴化"的演化过程,合金的弹性模量与断裂强度均逐渐增加。合金的断口形貌是由塑性韧窝、河流花样和平行分布的准解理小刻面组成,属于韧性断裂和脆性断裂组合的混合型断裂。     

瑞利分布乘性噪声去除的非局部TV模型

基于局部算子的TV模型用于瑞利分布乘性噪声去除时往往存在边缘模糊、纹理模糊等问题。因此,将非局部TV算子应用于传统的局部TV模型,提出一种新模型来去除瑞利分布的乘性噪声,并通过引入辅助变量构造一个逼近的泛函,设计相应的分裂Bregman算法,加快了计算速度。实验结果表明,所提出的非局部TV模型在峰值信噪比、结构相似度和视觉效果方面都优于传统算法,对图像纹理、边缘等特征的保持能力更强。     

电动铲运机电缆过放保护装置的改进

<正>电动铲运机是在柴油铲运机的基础上发展起来的。由于它具有无废气污染、噪声小、工作温度低、维修量小、生产费用低及作业效率高等优点,被越来越多的矿山所采用,取得了明显的经济效益。电动铲运机以电动机为动力源,增加卷缆机构,用缠绕在卷筒上可收放的电缆向电动机供电。对电动铲运机而言,电缆卷绕装置是关键部件,设计不好就会使电缆在地下拖曳而造成损坏,不仅增加了生产费用,而且影响作业安全。为了保证机器及电缆的安全,解     

小型挖掘机液压系统故障排查两例

<正>宣工生产的SR050、SR060型挖掘机是5t、6t级小型挖掘机,该型挖掘机采用国内中、高端小型挖掘机普遍配置的德国博士力士乐公司先进的负载独立流量分配系统(简称LUDV)。本文通过对该液压系统在使用过程中出现的2例故障进行分析,以期对同类机型液压系统故障排查有所帮助。该液压系统结构如图1所示。1.工作装置均无动作(1)故障现象1台SR060型挖掘机启动发动机后放下安全手柄,操纵先导手柄时,工作装置(电控冲击锤除外)均无动作。观察主阀(多路阀)、     

基于Web的飞机复合材料典型构件设计知识库系统研究

针对航空制造企业内部局域网统一协调进行飞机复合材料典型构件的数字化设计,提出一种复合材料典型构件设计知识库系统设计方案,介绍了系统的实例信息组织方式,采用基于不确定性的模糊推理机制进行相似构件检索,研究了web环境下应用VB.net的CATIA二次开发特点,通过与asp.net和SQL server技术相结合,借助Active X控件技术达到了网页设计界面与本地程序交互进行快速建模的目的,构建了一个基于web的飞机复合材料典型构件设计知识库系统。     

三相电能表检定自动压接装置的研发与应用

为了缩短三相电能表检定时间,提高计量实验室的检定能力,解决传统三相电能表检定工作中采用人工挂接表方式造成效率低、易出错等问题,对传统的电能表检定过程进行分析.提出了涉及装置整体性能的四个关键技术,从而研发了三相电能表自动压接装置.对装置进行了整体功能测试和实际应用,由此验证了该装置能极大地提高三相电能表的检定工作质量和效率.三相电能表自动压接装置具有极大的推广价值和应用前景.     

碳纤维复合芯导线与钢芯铝绞线的起晕特性对比试验

为研究碳纤维复合芯导线（ACCC）的起晕特性,基于小电晕笼电晕测量系统进行了ACCC-600/71单根导线和LGJ-630/45钢芯铝绞线单根导线起始电晕特性的对比试验。试验结果表明：在干净及人工涂污下,ACCC-600/71导线的起晕电压均要高出LGJ-630/45导线起晕电压,说明ACCC-600/71导线确实能够降低线路损耗,在节能、环保方面具有良好运行性能;表面污秽会降低导线表面粗糙度系数,从而大幅度降低起晕电压,且污秽物颗粒度越大影响程度越高。