基于能量损失的混凝土损伤模型

从能量损失的角度出发，提出了一种运用辛普生积分方法进行计算的混凝土损伤模型，推导了混凝土损伤变量D的通用计算公式．通过对典型的混凝土受压和受拉应力—应变关系曲线计算表明，所提出的混凝土损伤变量计算公式不仅能较好地描述混凝土损伤随应变增长的变化规律，而且还具有简单、实用、精度较高等优点。     

PX2型精梳机高密度整体锡林的使用

对PX2精梳机高密度锡林针布的使用情况进行介绍，从梳理度以及纤维长度整齐度方面分析了高密锡林针布的实用性，为精梳锡林的选用提供参考。     

CFRP/Al复合构件胶接界面力学建模与强度分析

文章以CFRP板/Al合金板复合构件的胶接接头为研究对象,通过以胶接界面为纽带,使用复合材料层合板理论、胶接接头平衡方程和控制方程,同时考虑偏心拉伸单搭接接头,造成弯矩对胶接接头的影响,推导出胶接界面应力模型和胶接件力学模型.并使理论模型满足搭接区域端头处胶层剪应力为零等所有边界条件.通过理论模型的解与三维有限元分析结果对比,证明理论模型的正确性.     

网包装卸尿素作业

山西阳煤丰喜（集团）临猗分公司尿素产量达1000kt／a,每年约有900kt的尿素需通过铁路专线外运。临猗分公司距铁路专线有25km,需将尿素产品经过公路运至铁路专线。为此,铁路专线和临猗分公司的装卸工就达130多人。同时,在装卸、运输过程中的包装袋破损及污染等,每年造成多达数万元的损失。     

黄土高原农牧交错带湿地重构对鸟类多样性的影响

为客观评价生态脆弱地带湿地生态系统变化对鸟类多样性的影响,2017—2018年采用样带法对陕北榆林湿地生态系统重构前后的水鸟变化开展了系统调查。研究结果表明:研究区共有水鸟106种,隶属9目20科55属,分别占陕西全省和全国水鸟总数的88%和40%,其中列入国家Ⅰ、Ⅱ级和省级重点保护鸟类的分别有2、11和14种;列入CITES保护名录的Ⅰ、Ⅱ级重点保护鸟类分别有1、7种;列入IUCN红色名录等级易危、近危和低度关注的分别有3、4和96种;列入国家林业局"三有"名录的有90种;属古北界、广布和东洋界鸟类的分别占65%、25%和10%。种群数量以旅鸟和夏候鸟为主,分别占58%和34%,迷鸟、冬候鸟和留鸟较少,南北不同区域的居留型差异较大;以蒙古高原荒漠湿地鸟类为主,鸻形目、雁形目、鹳形目和鹤形目的鸟类分别占45%、25%、10%和9%,且其数量比湿地恢复保护前增加明显,其余鸊鷉目、鹈形目、红鹳目、隼形目、佛法僧目等的鸟类所占比例较少,数量变化不大。随着湿地生态系统功能不断恢复、区域生态环境不断改善和人们保护鸟类意识的日益增强,以及全球气候变暖,荒漠和黄土区鸟类相互逐渐扩散,研究区内鸟的种类和数量逐年增多,在2010年前记载鸟类共232种,2017年增到280种,2017年调查发现水鸟新记录18种。该研究可为全球最大的遗鸥繁殖地(红碱淖湿地)和繁殖种群及中国鸟类迁移通道保护提供基本依据。     

L形碳纤维增强复合材料/铝合金胶接复合构件剥离应力建模与分析

针对承受剥离载荷的L形碳纤维增强复合材料(Carbon fiber reinforced plastic/polymer,CFRP)/铝合金胶接复合构件,以微元受力平衡方程为基础,建立胶层平均剥离应力的二维分布方程。在方程中引入基材的弯曲刚度系数,描述背材与基材均为刚性材料的情况下胶层剥离应力的分布规律。其应力分布曲线为拉压应力交替作用的阻尼调和函数,周期与峰值由胶接件构型尺寸与材料性能参数决定。通过CFRP/铝合金剥离试验及三维有限元模拟对理论模型进行对比验证,结果的总体趋势与数值吻合程度较好,并分析不同方法获得的剥离应力分布状态之间的差异及其产生的原因。基于胶接复合构件的理论模型与三维有限元模型,研究基材厚度改变对剥离应力分布的影响,发现伴随着CFRP板厚度的增加,剥离应力的峰值明显下降,在剥离前沿的应力集中现象得到改善。     

高温下无粘结预应力混凝土扁梁试验研究

通过自行研制开发的大型拼装式多功能电力加热炉,按照ISO 834标准曲线升温,对26根无粘结预应力混凝土扁梁试件进行高温下试验研究。试验中观测了试件表面出现的渗水、油脂流淌与混凝土爆裂及外观颜色变化等宏观现象,研究了高温下试件变形、无粘结预应力筋的应力等力学性能的变化规律,分析了不同初始荷载、混凝土净保护层厚度及综合配筋指标等主要因素对其高温下力学性能的影响。试验结果表明：高温下试件发生动态连续变形,升温初期跨中挠度增加较小,温度较高时跨中挠度增长较大;预应力变化比较复杂;在同等升温条件下,试件承受的初始恒载越大,挠度变形也越大;增加混凝土保护层厚度,能延缓其内部钢筋的升温,提高试件的抗火性能;综合配筋指标q₀较小的试件抵抗高温变形的能力较差。图21表3参16     

基于改进马尔可夫链的航线预测算法

在交通领域,研究分析旅客的出行目的地会产生很多商业价值。针对旅客出行目的地的不确定性造成研究困难的问题,现有方法利用熵衡量移动的不确定性来描述个体的出行特性,并同时考虑个体轨迹的时空相关性,并不能达到理想的预测精度,因此,提出了基于改进马尔可夫链的航线预测算法来对旅客的出行目的地进行预测。首先对旅客历史出行的距离分布、地点分布和时间规律特性进行了分析;然后又分析了人类移动对历史行为和当前地点的依赖性;最后将旅客的常住地特性和新航线的探索概率加入到转移矩阵的计算中,提出并实现了改进的马尔可夫链航线预测算法,进而对旅客的下一次出行进行预测。实验结果显示,该模型可以达到66.4%的平均预测精度。研究成果可以应用在航空领域的用户出行分析中,使航空公司更好地了解和预测旅客的出行,提供个性化的出行服务。