动载作用下铁矿石能量耗散规律及破坏特征试验研究

为研究攀枝花铁矿开采境界内铁矿石的动力学性能,利用动静组合分离式霍普金森杆实验系统,开展 4 种典型铁矿石的动态单轴压缩试验。 以动态强度、能量耗散、碎屑分布为切入点,分析 4 种矿石的动力学响应特征。 试验结果表明:4 种铁矿石的动态强度均具有明显的率效应,随冲击速率的增加而增大;所研究冲击速率范围内,中低 品位铁矿石的动态强度显著大于高品位铁矿石和表外矿的强度;随着冲击速率的增加,单位体积耗散能随之增大,且 单位体积耗散能的增加幅度与铁矿石的品位相关;基于分形理论分析 4 种铁矿石破坏后碎屑块度的分形维数,发现碎 屑块度的分形维数随冲击速率增大而增加;最后,分析了单位体积耗散能与分形维数的关系,发现二者呈现非线性正 相关关系。     

3D打印裂隙岩体动态力学性能及能量耗散规律初探

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。     

基于多尺度特征融合的供输弹早期故障诊断

对于供输弹系统早期故障信息易被湮没难以识别的问题,提出了基于多尺度特征融合的早期故障识别方法。首先通过变分模态分解(VMD)对振动信号进行分解得到不同时间尺度的分量信号,然后对各分量信号分别提取盒维数、信息熵特征,并进一步通过主分量分析(PCA)对上述两种特征进行融合,得到累计贡献率的前3个主分量组成的融合特征,最后通过概率神经网络PNN分别对上述三种特征进行分类比较,结果表明融合后的特征对供输弹系统3种工况有更高的正判率,对供输弹系统早期故障预兆更敏感,能对供输弹系统早期故障作出有效诊断。     

核电厂人因可靠性分析中的相关性分析方法研究

人因可靠性分析（HRA）是核电厂风险分析中的重要组成部分，其中人误事件的相关性分析是HRA中必不可少的内容，忽略人误事件间的相关性，将导致低估核电厂的风险水平。本文提出了一种基于D（邓）数和层次分析法-决策试行与评价实验室（AHP-DEMATEL）方法的相关性分析模型。首先，确定两事件间相关性的影响因素及其结构关系，并针对每个影响因素建立相关性等级的隶属度函数及其锚点；其次，利用AHP-DEMATEL方法来确定各影响因素的综合权重；最后，根据实际情况评估各因素的相关性等级并构建D数，并根据D数和综合权重计算出两人因事件的相关性程度及其可信度，通过算例验证了该模型及其方法的有效性。      

对话产业链 一家独大的4G格局如何打破?

2015年在中国移动4G一家独大的基础上,即将迎来多方竞争的局面,如何促进4G竞争趋于理性化、可持续化,也将成为明年4G发展所面临的难题。《通信世界》2014年国内4G发展以中国移动为首,取得的成绩令业界惊叹,无论是用户数还是基站数都远远突破了既定目标,也进一步刺激了其他两家运营商的4G发展。您认为有哪些原因促成了这样的局面?诸震雷:中国移动的4G建设能够在这么短的时间取得如此成绩,主要有四方面原因。一是与国家政策层面的支持和引导密不可分,并在TD-LTE频谱资源方面给予支持。其次,运营商     

红兴隆农科所啤酒大麦育种研究进展

东北啤酒大麦基地经过20多年的建设,喜忧参半。忧的是由于玉米、水稻等粮食作物面积的增加,大麦的面积逐年减少。喜的是虽然黑龙江基地的面积下降,但我们又开辟了另一个基地——内蒙古呼伦贝尔市,与此同时,基地的科研工作始终没有停止,并且有了重大进展。下面主要介绍近期育成的新品种、新品系。1垦啤麦10(红06-277)1.1特征特性垦啤麦10(红06-277)是红兴隆农科所用     

国内市场常见数字印刷机分类

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重介质旋流器分选效果与入选原煤粒度组成的关系研究

介绍了分形维数的概念,采用分形维数表征原煤的粒度组成,实例研究表明,重介质旋流器分选效果与原煤粒度组成即分形维数之间存在着明显的线性关系,粒度组成越细,分形维数越大,分选效果越差,可能偏差越大。