钢筋混凝土结构补强技术应用

由于外界因素和各种突发灾害的影响,钢筋混凝土结构会出现裂缝、变形等受损情况,对于建筑结构的整体稳定性和安全性影响较大.为了保证建筑物不因结构耐久性下降而出现较大的质量问题,可对受损部位、受损程度和原因等进行综合分析,并选择最合适的补强技术来进行修复,以提高建筑物的使用性能.     

钛合金的摩擦磨损性能及其改善方法

钛合金是航空航天等领域不可替代的重要材料,但摩擦磨损性能的不足限制了其在更广泛工况下的使用。介绍了关于钛合金摩擦磨损性能的传统认识和新的研究进展,综述了有关钛合金磨损机制和摩擦磨损性能的研究成果;总结了改善钛合金摩擦磨损性能的3类常用表面处理方法,即表面改性技术、表面合金化技术和表面涂镀技术;指出了当前钛合金磨损研究和性能改善方面存在的问题及提高钛合金耐磨性的研究方向。     

从含钒废弃物中钒资源回收研究进展

国民经济的很多工业生产领域中产生了大量的含钒固体废弃物,对其回收利用意义重大。介绍了从废钒催化剂、锅炉灰、含钒沥青、拜尔淤泥和低钒钢渣等含钒固体废弃物中提钒方法的研究进展及其发展趋势,重点介绍了从固体废弃物中提钒的原理和各种方法的最新进展。并就涉及固体废弃物提钒各工艺的可操作性、成本、经济效益和环境污染问题分别进行了阐述。     

砂岩敏感识别因子的建立及直接提取方法

大量文献证明敏感识别因子已成功用于储层的岩性、流体、岩石脆性等的预测，但研究砂岩敏感识别因子的建立及直接提取方法相对较少。为此，根据黄珏地区浅层砂岩纵、横波速度相对较高、密度较低情况，设计砂岩敏感识别因子SF₄，避免了大部分常规岩性识别因子（速度与密度乘积形式）预测的砂、泥岩数值重叠现象；为避免二次计算产生的累计误差，推导了包含砂岩敏感识别因子的AVO近似式，引入低频软约束项补偿反演的低频信息，结合Downton的参数协方差矩阵特征分解去相关思路，利用贝叶斯参数反演方法直接估算该因子。数值试验与实际应用均证明了砂岩敏感识别因子建立与直接提取方法效果较好。     

碱度对包钢高炉渣物理性能的影响

摘要：为探明二元碱度对包钢高炉渣物理性能的影响机理，基于包钢7号高炉渣化学组成，添加纯试剂CaO、SiO2调整炉渣的二元碱度。通过实验研究二元碱度对包钢7号高炉渣熔化温度、黏度和熔化性温度的影响规律；同时采用Factsage70热力学软件，计算了不同碱度下炉渣的液相线温度和热焓值。结果表明：随着碱度升高，炉渣熔化温度不断升高，黏度和熔化性温度先降低后升高，碱度在1.1～1.3之间，碱度每提高0.1，炉渣半球温度提高4.67℃，软熔区间为3.33～4.60℃；碱度在1.1～1.4之间，1450℃以上炉渣黏度均低于0.5Pa·s，流动性良好；Factsage7.0计算结果表明：随着碱度的升高，炉渣的液相线温度不断升高，热焓值不断降低。综合考虑碱度对包钢炉渣熔化温度、熔化性温度、热焓和黏度的影响规律，建议包钢高炉渣的碱度应控制在1.1～1.3之间。     

碱度对包钢高炉渣物理性能的影响

为探明二元碱度对包钢高炉渣物理性能的影响机理,基于包钢7号高炉渣化学组成,添加纯试剂CaO、SiO_2调整炉渣的二元碱度。通过实验研究二元碱度对包钢7号高炉渣熔化温度、黏度和熔化性温度的影响规律;同时采用Factsage7.0热力学软件,计算了不同碱度下炉渣的液相线温度和热焓值。结果表明:随着碱度升高,炉渣熔化温度不断升高,黏度和熔化性温度先降低后升高,碱度在1.1～1.3之间,碱度每提高0.1,炉渣半球温度提高4.67℃,软熔区间为3.33～4.60℃;碱度在1.1～1.4之间,1 450℃以上炉渣黏度均低于0.5 Pa·s,流动性良好;Factsage7.0计算结果表明:随着碱度的升高,炉渣的液相线温度不断升高,热焓值不断降低。综合考虑碱度对包钢炉渣熔化温度、熔化性温度、热焓和黏度的影响规律,建议包钢高炉渣的碱度应控制在1.1～1.3之间。     

BIM技术COBie组织模式在医院建筑中的应用

BIM技术的发展以信息化为前提,因此信息的内容、存储、传递需要严格的组织模式。美国陆军首先提出了COBie理念,在国外逐步推广应用。该文立足于建筑业信息化的时代背景,以医院建筑为例,结合COBie的前沿理论,分析了BIM技术在医院建筑中的特殊优势,归纳了医院建筑的空间分类及特点,介绍了COBie的组织模式及其在医院建筑中的应用,揭示了建筑设计阶段BIM技术处理信息的方式。     

集成迁移学习的轴件表面缺陷实时检测

针对轴件表面缺陷分析过程中存在小样本和实时检测效率低的问题,提出一种集成迁移学习的轴件表面缺陷实时检测方法。首先通过相似领域图片的迁移学习,减少对人工大规模标注数据的经验性依赖,采用主成分分析法完成表面缺陷的降维和关键特征向量提取,建立轴件表面缺陷的特征空间,并利用空间位置求解迁移学习的源领域,降低领域间距离度量的复杂度;其次通过训练源领域图片的特征提取器,将特征提取器的网络权值迁移至YOLO V3目标检测模型中,完成相似领域的知识迁移,建立高速生产状态下的轴件表面缺陷实时检测模型。试验表明,该方法在轴件生产现场的实时检测中具有较高的准确度和鲁棒性,集成后的算法模型各类缺陷正检率达97%以上,平均精度均值的方差值缩小近3倍。