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1.
开展花岗岩剪切声发射监测试验,利用横、纵波2种传感器接收花岗岩剪切破坏过程的声发射信号,分析声发射横、纵波信号的变化规律及其异同点,探讨两类信号变化规律差异性的原因。研究结果表明:剪切破坏过程中声发射横、纵波事件率变化趋势不一致,纵波事件率在弹性阶段达到最大值后降低,峰值应力前出现“平静期”,累计计数呈“S”型变化;横波事件率在临近峰值应力时出现最大值,累计计数呈“指数”型变化。剪切破坏过程声发射横、纵波事件能量变化趋势一致,破坏过程能量不断增大,临近峰值应力能率达到最大值,累计能量陡增。声发射横、纵波信号频率演化和分布差异性明显,纵波主频在6个固定的频率,近似呈条带状演化,而横波频率成分复杂,主频条带状演化不明显;纵波主频集中分布在90~110 kHz,而横波主频离散分布在0~500k Hz。由于横、纵传感器类型的差异,对岩石破裂过程不同频率声发射信号响应机制不同,是二者声发射事件数量变化趋势不一致的原因;横、纵波声发射事件能量变化趋势一致,这可能与二者高能量的信号均呈现低频特征有关。研究成果进一步丰富和完善了对岩石破裂过程声发射信号特征认识,有助于深入揭示岩石破裂灾变机制。 相似文献
2.
采用MIG焊进行5356铝合金的快速成型试验。利用万能试验机、光学显微镜、扫描电镜等设备研究5356铝合金成型件的形貌、微观组织特点及焊接电流和层间冷却时间对成型组织及力学性能的影响。结果表明,焊后成型件主要存在α(Al)、β(Mg_5Al_8)和(FeMn)Al_6相。当层间冷却时间固定时,随着焊接电流增大,成型件抗拉强度增大。当层间冷却时间为60 s时,焊接电流为90 A,达到最大抗拉强度273.57 MPa。若继续增大电流,抗拉强度降低。当焊接电流固定时,随着层间冷却时间的增加,成型件抗拉强度增大。当层间冷却时间为60 s时,成型件形貌更加美观。 相似文献
3.
"中国制造2025"的重点是发展自动化、数字化、智能化制造,促使制造业数字化、网络化、智能化。企业所装备的设备具有自动化和智能化的特性是建设数字化铸造厂的前提条件。论述了自动化造型浇注生产线所配备的自动化设备。 相似文献
4.
5.
随着我国经济实力的不断增强、科学技术水平的显著提升,桥梁工程正朝着跨度更大、基础更深、桥塔更高的方向快速发展。在此过程中,桥梁建设者遇到了很多新难题,例如:深水基础浮运下沉过程中精准定位、超大型沉井基础防冲刷、大直径钻孔桩施工、大跨度斜拉桥索塔锚固构造优化、超高桥塔大体积混凝土水化热温度控制、超高桥塔新型液压爬模系统开发等,已成为影响深水大跨桥梁安全顺利施工、长期可靠运营的关键问题。为促进深水大跨桥梁施工技术的发展,提高深水大跨桥梁施工人员解决相关问题的能力,为深水大跨桥梁的推广提供技术支持,围绕深水大跨桥梁施工面临的上述关键问题,对2020年国内外研究者的相关研究进展及成果进行了分析与汇总。 相似文献
6.
在时空数据中有一类表示用户在某一时间到达某一地点的数据——到达数据,到达数据可以是社交网站的签到数据、轨迹数据中的停留点及公共交通中乘客抵达的位置数据,这些数据的聚簇可以反映用户的聚集行为.基于到达数据,提出一类新的时空数据查询——时空异常聚簇发现.将到达数据进行周期性划分,通过时空聚类算法对一个时间段的数据进行聚类,比较不同时间段内聚簇的差异度,发现具有最大簇异常度的前k个簇.通过该查询发现的时空异常聚簇可以应用于城市安全管理、基于位置的服务和交通调度等方面.定义了异常簇查询模型,提出了针对任意形状聚簇的簇差异度度量,将异常簇查询转化为二分图最大匹配问题,对二分图构建与匹配进行了优化并提出了高效的查询算法.利用真实数据集进行了充分实验,验证了查询结果的实际意义,评估了所提出的各查询算法在不同参数设置下的查询效率. 相似文献
7.
The isotopic analysis of 232Pu plutonium in 5×10-12 g/g samples using a multi-collector inductively coupled plasma mass spectrometry (MC-ICPMS) is described. IRMM-290b and uranium (UTB750) were used to correct the metrical data, and the analytical precision is about 0.5%. 相似文献
8.
9.
IncSNN——一种基于密度的增量聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于密度的聚类算法是一类重要的聚类算法,能发现任意形状的簇,但由于它的时间复杂度较高,因此设计有效的增量更新算法是一个重要研究方向.在SNN算法的基础上,提出一种基于密度的增量聚类算法-IncSNN.该算法将所更新对象的空间进行划分,定义了基于该划分的最近邻居的概念,进而确定了受影响对象的集合,当算法更新时,只需要对受影响的数据进行处理.由于受影响对象的集合远小于原数据集合,因此显著提高了算法的效率.实验结果验证了IncSNN的有效性. 相似文献
10.