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将单根形状记忆合金(SMA)丝埋入应变硬化水泥基复合材料(SHCC)中,采用循环拉伸试验研究SMA丝的预拉伸应变大小(分别为0%、2%、4%和5.5%)对SHCC拉伸应力-应变关系、残余应变回复率、裂纹平均宽度、裂纹回复性等的影响.结果 表明,SMA丝的埋入提高了SHCC的初裂强度、极限强度和极限应变.SMA丝的预拉伸应变较大时,SMA增强SHCC的延性和强度较高.采用加热方法驱动SMA丝可使SHCC的残余应变减小,含预拉伸SMA丝的SHCC试样的变形回复率达到60% ~ 90%,而含未预拉伸SMA丝的SHCC试样的变形回复率仅为20%~ 42%.SMA丝预拉伸应变增加时,SMA丝驱动后SHCC中裂纹的平均宽度变小.当驱动预拉伸应变为5.5%的SMA丝时,SMA增强SHCC的裂纹平均宽度约为10μm. 相似文献
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三元复合驱油体系中驱油剂的协同效应,会使油水间的界面张力大幅度下降,原油采收率大幅度提高;但三元复合驱油体系的色谱分离现象也会破坏其协同效应和完整性,揭示色谱分离现象及其影响因素对于改善三元复合驱油效果具有十分重要意义。以油藏工程和分析化学理论为指导,以化学分析和物理模拟为技术途径,并以大庆喇嘛甸油田典型区块地质特征和流体性质为研究对象,开展强碱三元复合驱色谱分离现象及其影响因素研究。结果表明,采用前置高浓度聚合物段塞后,可以有效扩大波及体积,但表面活性剂与碱和聚合物之间无因次等浓距增加,色谱分离现象加剧。大庆油区喇嘛甸油田不同区块油水性质差异对色谱分离现象存在影响,原因在于部分重烷基苯石油磺酸进入油相,影响水相中浓度检测值。强碱三元复合驱油体系中表面活性剂与碱和聚合物之间色谱分离程度比较严重,碱与聚合物之间较弱。 相似文献
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泰和县槎滩陂修建于公元937年,在牛吼江上游一个急拐弯处用土木作坝截流,顺应弯道河势开挖一弧形引水河段,利用弯道水流运动特性,灌渠引水口正面引水、陂坝侧面溢流,保障了工程防洪安全、运行可靠.为了保障陂坝下游河道农业用水和河道生态用水,在槎滩陂下游3.5km修建碉石陂,买山置田准备了陂坝维修管理的材料和经费.逐步建立了一乡绅大户为陂长、受益农户广泛参与的管理制度.一千多年来盛久不衰、活力无穷,经过不断维修改造,现在灌溉农田3000hm2以上.槎滩陂是我国古代农业灌溉文明的代表性工程,是人水和谐相处的杰出典范,成为世界灌溉工程遗产. 相似文献
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现阶段的语义解析方法大部分都基于组合语义,这类方法的核心就是词典。词典是词汇的集合,词汇定义了自然语言句子中词语到知识库本体中谓词的映射。语义解析一直面临着词典中词汇覆盖度不够的问题。针对此问题,该文在现有工作的基础上,提出了基于桥连接的词典学习方法,该方法能够在训练中自动引入新的词汇并加以学习,为了进一步提高新学习到的词汇的准确度,该文设计了新的词语—二元谓词的特征模板,并使用基于投票机制的核心词典获取方法。该文在两个公开数据集(WebQuestions和Free917)上进行了对比实验,实验结果表明,该文方法能够学习到新的词汇,提高词汇的覆盖度,进而提升语义解析系统的性能,特别是召回率。 相似文献
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陕北风沙滩区浅层地下水环境演化和发展趋势 总被引:1,自引:0,他引:1
孙胜祥 《水科学与工程技术》2021,(6):3-8
陕北风沙滩区生态脆弱,但在风沙滩区及周边人类大量的活动,使该区域地下水环境发生了很大变化.利用风沙滩区浅层长系列地下水观测数据,结合区域水文地质条件,从内外动力地质和人为活动共同作用来分析浅层地下水赋存空间环境演化规律,预测发展趋势.完成了对浅层地下水环境多角度多层次演化的分析,并从风沙滩区植被、降落漏斗、海子面积、水质等多方面进行了发展趋势预测.得出陕北风沙滩区浅层地下水环境在人为破坏和人为保护双向发力下,向相反的方向演化,并表现出时好时坏.总之在人为破坏没有停止之前,人为保护虽有作用,但不治本. 相似文献
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井工转露天开采是安全生产遇到的新问题。以紫金山金铜矿为背景,利用数值模拟法系
统研究了井
工转露天开采工况下顶板厚度从 68 m 逐渐减小至 44 m 时顶板的安全性,界定出顶板最小安
全厚度为 45 m。同时
系统研究了顶板厚度变化对上部边坡应力场的影响特点,得出随着顶板变薄坡脚处塑性破坏区
增大,导致边坡稳
定性变小的规律,并通过边坡稳定性分析计算验证其正确性。因此在井工转露天开采过程中,
为了确保安全生产
需要确保顶板有足够的厚度,避免作业设备和工作人员坠入老井采区及滑坡灾害发生。 相似文献
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直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。 相似文献