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1.
基于PFC3D的北京砂卵石地层盾构刀盘选型及刀具布置数值模拟研究 总被引:1,自引:0,他引:1
砂卵石地层是一种典型的力学不稳定地层及强磨蚀性地层,盾构在该类地层中掘进通常会面临刀盘、刀具磨损严重,盾构推力与刀盘扭矩偏高且波动幅度大、地层变形不易控制等问题。砂卵石地层盾构掘进效率的高低及地层控制的好坏,刀盘选型及刀具配置是关键。以北京地铁新机场线“磁各庄站~1#风井”盾构区间为工程依托,利用PFC3D数值模拟及现场测试相结合的手段,研究刀盘开口率、刀具组合高差、先行刀刀间距等参数对盾构掘进效率及地层变形的影响。研究结果表明:相同掘进参数下大开口率辐条式刀盘比小开口率辐板式刀盘具有更好的掘进速度,小开口率辐板式刀盘掘进时引起的地表变形更小,对周围地层的扰动范围也更小;先行刀与切削刀的组合高差为70 mm时盾构掘进效率较高且扭矩较低;先行刀刀间距设定为300 mm时,盾构有较好的掘进效率和较低的刀盘扭矩。工程实践表明;要实现砂卵石地层盾构长距离高效掘进,大开口率辐条式刀盘设计及大高差梯次化刀具布置是基础,高贯入度、低转速的掘进控制是关键。研究结果可为类似工程的盾构刀盘选型与刀具布设提供借鉴。 相似文献
2.
宜兴这一地方不仅有着得天独厚的自然地理环境的优势,还有着十分丰富且深厚的文化内涵,可以说是物华天宝、人杰地灵,因而宜兴的陶瓷便成为了举世闻名的一种文化。在陶都宜兴中有"五朵金花",而均陶便是其中之一,其走过了历朝历代的更迭替换,以及上千年历史的传承和创新,所以有着十分浓厚的地域特征以及民族特色,在造型特点上更是风韵独具、秀丽多姿,人们对此更是十分的喜爱和追捧,更是取得了"名陶名器,天下无类"的美誉。本文便主要以紫砂"马上封侯"为例,谈谈它的造型装饰特征以及人文内涵。 相似文献
3.
中华民族的传统文化有着十分鲜明的民族特色,中华民族神州大地上的山川河流瑰丽奇美,而将他们塑造成艺术的核心便是生活在这片土地上的劳动人民。一方面我们应该要感谢天地,我们在对自然的敬畏和挑战中不断地发展向前。山水画所描绘的便是我们心中的天地,是美和和谐的展现,陶刻山水不仅是把传统的绘画艺术进行了延伸,更是在人们心中的艺术基础上的塑造。 相似文献
4.
《橡胶科技》2021,(4):199-201
一种微波加热连续硫化挤出型遇水膨胀橡胶材料及其制备方法申请公布号:CN 112341675A申请公布日:2021年2月9日申请人:西北橡胶塑料研究设计院有限公司发明人:李兴忠、韦增红、张卫斌等本发明介绍了一种微波加热连续硫化挤出型遇水膨胀橡胶材料及其制备方法。该橡胶材料的组分及其用量为:氯丁橡胶7~9.5,天然橡胶19~21,活性剂1~1.5,双相补强剂8~11,无机填料2~6,增塑剂10~12,聚醚型聚氨酯预聚体18~20,反应水0.4~0.6,吸水树脂14~21,吸湿剂2~6,着色剂1~1.3,防霉剂0.2~0.3,多功能助剂0.7~0.8,硫化剂2~3。 相似文献
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6.
考察了中国石油云南石化有限公司汽油加氢装置和轻汽油醚化装置操作工艺对混合汽油产品辛烷值损失的影响,并对操作工艺进行了优化。结果表明:混合汽油辛烷值损失的影响因素为预加氢反应器温度、加氢脱硫反应器入口温度和轻汽油抽出量。在预加氢反应器温度为136 ℃,轻汽油抽出比为0.37,分馏塔回流比为0.50,加氢脱硫反应器入口温度为215 ℃,循环氢流量为82 000 m3/h的优化条件下,混合汽油产品中烯烃、饱和烷烃体积分数损失分别降低了0.1,2.1个百分点,辛烷值损失值由1.4降至0.6。 相似文献
7.
8.
针对碱性酚醛树脂砂型喷涂醇基涂料,研究了不同的喷涂方式对砂型表面硬度的影响。试验结果表明,醇基涂料会降低碱性酚醛树脂砂型表面硬度,而理想的喷涂方式可有效减少砂型表面硬度降低,从而能够得到最佳的砂型硬度,满足高表面质量铸钢件生产。 相似文献
9.
语义槽填充是对话系统中一项非常重要的任务,旨在为输入句子的每个单词标注正确的标签,其性能的好坏极大地影响着后续的对话管理模块。目前,使用深度学习方法解决该任务时,一般利用随机词向量或者预训练词向量作为模型的初始化词向量。但是,随机词向量存在不具备语义和语法信息的缺点;预训练词向量存在“一词一义”的缺点,无法为模型提供具备上下文依赖的词向量。针对该问题,提出了一种基于预训练模型BERT和长短期记忆网络的深度学习模型。该模型使用基于Transformer的双向编码表征模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)产生具备上下文依赖的词向量,并将其作为双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的输入,最后利用Softmax函数和条件随机场进行解码。将预训练模型BERT和BiLSTM网络作为整体进行训练,达到了提升语义槽填充任务性能的目的。在MIT Restaurant Corpus,MIT Movie Corpus和MIT Movie trivial Corpus 3个数据集上,所提模型得出了良好的结果,最大F1值分别为78.74%,87.60%和71.54%。实验结果表明,所提模型显著提升了语义槽填充任务的F1值。 相似文献
10.