钢筋混凝土拱桥复合式加固及加固前后性能分析

钢筋混凝土拱桥在长期使用过程中,受荷载效应、环境侵蚀、自然灾害等外部不利因素以及材料老化、质量缺陷等内部不利因素的影响,使得桥梁结构部分功能退化、丧失。在日益增长的交通量情况下,延长桥梁的使用寿命或提高桥梁的使用等级,就需及时对桥梁结构进行有效的加固和维修。文章以一座钢筋混凝土拱桥为例,介绍钢筋混凝土拱桥的复合式加固方法以及加固措施,并对桥梁加固前后静力和动力性能作对比分析。分析结果表明,复合式加固后的桥梁结构刚度和强度有明显提升,该加固法能有效的提高桥梁结构的承载能力、增强结构的整体刚度、改善桥梁的使用性能,达到了加固设计目的。     

Si基富Ge含量Si1-x-yGexCy异质结构的热退火行为研究

研究了Si基富Ge含量的Si1-x-yGexCy异质结构的热退火地为,采用等离子体增强化学气相淀积（PECVD）法在Si(100）衬底上淀积一层厚度为170nm的Si1-x-yGexCy薄膜（x-0.7,y-0.15),并在其上覆盖－Ge层,将样品分别在650度和800度下进行N2氛围下热退火20min。用拉曼谱（Raman),俄歇电子能谱（AES）以及X射线光电子能谱XPS等方法对样品进行研究。研究结果表明,低温PECVD法生长的Si1-x-yGexCy薄膜是一种亚稳结构,Ge/Si1-x-yGexCy/Si异质结构在650度下呈现不稳定性,薄膜中的Ge,C相对含量下降,且在界面处出现Ge,C原子的堆积,经过800度下退火20min的样品中C 含量基本为0,Ge相对含量下降至约20％左右,且薄膜的组分比较均匀。     

基于安全域的Android系统内核安全增强机制研究

近年来,随着Android系统的迅猛发展,其安全面临着极大的挑战。Android的安全包括系统安全和软件安全,系统安全是整个安全的基石,对整体安全至关重要。以TOMOYO Linux 为基础,针对Android的特点,改进了域生成算法,实现了内核层面的安全增强机制。实验证明,所提安全增强方案能够有效增强Android系统的安全性。     

蛋白A免疫吸附治疗高群体反应性抗体肾移植受者的研究

目的探讨葡萄球菌蛋白A免疫吸附治疗高群体反应性抗体肾移植受者的临床疗效。方法采用蛋白A免疫吸附柱对5例高群体反应性抗体(PRA)肾移植受者进行免疫吸附治疗,共治疗21次,治疗后择期进行肾移植。结果4例患者肾移植前伴有高水平PRA的患者,蛋白A免疫吸附治疗后血清PRA和IgG、IgM水平明显下降,肾移植术后未发生急性或超急性排异反应;1例伴有高水平PRA、肾移植术后发生急性排异反应的患者,蛋白A免疫吸附治疗后血清PRA和免疫球蛋白水平明显下降,急性排异反应迅速缓解。结论蛋白A免疫吸附能有效降低患者血清群体反应性抗体水平,防治肾移植术后排斥反应。     

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谈园林设计中的轴线创作方法

从实际出发,归纳总结了在进行园林轴线创作时需要遵循的原则,并在全面性、融合性、发展性三个原则的指导下,通过理论结合实践的手段具体探讨了四种设计方法,从而为风景园林设计提供参考借鉴。     

温压条件下非金属刚性材料导热系数测定方法的研究

本文研究了非金属刚性材料导热系数的两种测定方法。在室温常压下，对标准试样用方法一的测试值与国际推荐值之间的最大偏差小于１％。方法一与二作比对测试，其最大偏差小于１％。在温度≤５３０Ｋ及压力≤１０Ｍｐａ下，用方法二测试了岩石热导系数随温，压变化的规律。对测试装置的原理性误差以及二次仪表的测量误差分别进行分析和讨论。温压下，其测量结果的最大误差小于７％。     

Si基热氧化Si1-x-yGexCy薄膜的室温光致发光特性

采用等离子体增强化学气相淀积(PECVD)法在Si(100)衬底上淀积一层厚度约为170nm的富Ge高C含量的Si1-x-yGex/Cy薄膜,然后将其分别在800℃和1100℃下湿氧氧化20min.在室温下观测到强烈的光致发光.室温下的光致发光谱(PL谱)测量显示,800℃下氧化后的样品在370nm和396nm附近有两个光致发光带,1100℃下氧化后的样品只在396nm附近有一个光致发光带.396nm附近的发光带可归之于由氧化薄膜中的缺陷O-Si-O(Si20)或O-Ge-O(Ge20)引起的,而370nm附近的发光带与薄膜中Ge-C对发光中心有关.     

基于半监督聚类方法的测试用例选择技术

回归测试的目的是保证软件修改后没有引入新的错误。但是随着软件的演化,回归测试用例集不断增大,为了控制成本,回归测试用例选择技术应运而生。近年来,聚类分析技术被运用到回归测试用例选择问题中。将半监督学习引入到聚类技术中,提出了判别型半监督K-means聚类方法(Discriminative Semi-supervised K-means clustering Method,DSKM)。该方法从回归测试的历史执行记录中挖掘出隐藏的成对约束信息,同时利用大量的无标签样本和少量的有标签样本进行学习,优化聚类的结果,并进一步优化测试用例选择的结果。实验表明,相对于Constrained-Kmeans方法和SSKM方法,DSKM方法能够更好地提高约简率并保持覆盖率。