温度变化对混凝土面板堆石坝面板裂缝成因的探讨

混凝土面板裂缝的产生会直接危害混凝土面板堆石坝的安全,甚至会引起溃坝。温度变化和坝体的不均匀沉降是混凝土面板裂缝的重要因素。文章以某混凝土面板堆石坝为例,从温度变化的角度考虑,基于有限元法开展温度场及温度应力计算分析,以探究温度变化是否为该混凝土面板堆石坝面板裂缝产生的主要原因。计算结果表明:混凝土面板处于水面以上部分的应力受气温影响显著,处于水面以下部分的应力受温度影响较小。而混凝土面板裂缝位于水面以下较深处,因此温度变化不是引起面板裂缝产生的主要原因。     

基于动力源柱塞泵自动启动、停止装置设计

液气大钳是钻井队必要的装置,占据非常重要的作用。动力源负责向液气大钳提供液压,当前动力源柱塞泵在使用过程中仍存在的一定的不安全因素。针对动力源柱塞泵现状,根据钻井现场的实际设计了这套动力源柱塞泵自动启动、自动停止装置。设计思路是在不改变原有气路功用的条件下,通过接入气管线,并利用工作气压作用于压力开关实现动力源柱塞泵的自动启动与停止。     

一株抗铜木霉对含铜废水的修复潜力研究

基于真菌作为含铜废水生物修复剂的优点,探讨了一株里氏木霉FS10-C对含铜废水的修复潜力.采用摇瓶试验研究了不同Cu2+含量溶液下木霉FS10-C的生长发育和铜积累率;扫描电子显微镜(SEM)和X射线光散射能谱(EDX)观察成熟FS10-C细胞吸附Cu2+后形态和各元素变化;同时进行了该株木霉的生物安全性初步评价.结果表明:FS10-C孢子在pH为(4.0±0.2)～(5.6±0.2),Cu2+的质量浓度在不大于600mg/L的溶液中均可生长发育,且在质量浓度为100,200和400mg/L的Cu2+溶液中其铜积累率分别达50.6%,30.3%和4.7%.SEM显示,在质量浓度为100mg/L的Cu2+溶液中,成熟FS10-C细胞形态无改变,400mg/L时菌体结构仍完整;EDX元素分析显示,在质量浓度为100,200和400mg/L的Cu2+溶液中,FS10-C细胞铜的平均质量分数分别为18.50%和30.40%,且菌丝大于孢子.生物安全性初步评价表明FS10-C及代谢产物对人畜均无害.里氏木霉FS10-C是一株颇具研究潜力的含铜废水修复菌.     

喷涂工艺参数对可磨耗封严涂层的组织与性能的影响研究

研究了某可磨耗封严涂层在火焰喷涂过程中,送粉栽气N2的变化对涂层组织和性能的影响规律.研究发现:随着送粉载气N2流量增大,喷涂粒子的运动速度加快,涂层中的孔隙细小弥散,孔隙率降低,涂层的硬度和结合强度升高,涂层中有氧化现象.     

基于Stoner-Wohlfarth模型的纳米磁性颗粒系统磁化过程Monte Carlo模拟

采用SW模型以改进的Monte Carlo算法计算纳米磁性颗粒系统的磁学性质.改进的算法充分考虑低温时系统的热扰动以及具体磁化反转过程的反转路径.模拟的结果再现了系统的Neel驰豫特性,同时建立起了Monte Carlo步和实验测量时间之间的关系.对于无相互作用的纳米磁性颗粒系统,对于易磁化方向随机分布和同一分布的系统,二者的剩磁和矫顽场均随温度的增加而减小.改进算法能充分再现纳米磁性颗粒系统的磁学特性,为以后复杂系统的模拟提供了很好的基础.     

基于统计和混沌优化BP神经网络融合模型的大坝变形预测分析

变形是大坝结构性态动态演化的重要效应量,对其准确预报是保障大坝安全运行的基础。针对大坝变形监测数据序列中存在的混沌现象,采用混沌相关理论对统计模型中的残差序列进行混沌动力学特性分析,揭示其混沌特性并进行相空间重构。同时,利用BP神经网络处理非线性问题具有的优点,建立统计和混沌优化BP神经网络融合预测模型,将其用于工程实例。工程实例表明,该模型精度高于传统统计模型,在大坝变形安全监控中具有一定的应用价值。     

等离子喷涂镍基封严涂层热性能的研究

研究了镍基可磨耗封严涂层的抗热性能。采用等离子喷涂工艺喷涂镍基复合粉末,并对喷涂后涂层的抗热性能进行研究。结果表明,采用等离子喷涂制备的镍基封严涂层经过500℃不同时间热处理试验,涂层的硬度及显微组织仍能满足涂层的使用要求,涂层的抗热性能良好。     

17CrNiMo6减速机轴断裂分析

对减速机轴发生断裂的宏观形貌、扫描电镜的微观组织、夹杂物及化学成分进行了检测。结果发现,断轴组织内部存在焊接裂纹、夹渣及块状夹杂物等缺陷,这些缺陷形成微小裂纹源,使减速机轴在弯曲旋转作用力下发生疲劳断裂。     

基于广义回归神经网络的阳极效应自动预测

摘要：针对当前阳极效应预测方法存在精度低、过拟合等缺陷,根据阳极效应的非线性、时变性等变化特点,设计了一种基于广义回归神经网络的阳极效应自动预测模型。首先采集阳极效应预测的样本,并对样本数据预处理,建立阳极效应预测的学习样本,然后将阳极效应的学习样本输入到广义回归神经网络进行学习,构建阳极效应自动预测模型,最后进行了具体的阳极效应预测仿真实验,并与其它模型进行了阳极效应预测的对比测试。结果表明,广义回归神经网络可以有效的拟合阳极效应变化特点,提高了阳极效应预测精度,而且预测误差明显要小于当前其它阳极效应预测模型,具有较高的实际应用价值。     

一种基于阻抗变换的低噪声LC压控振荡器设计

为了提高相位噪声性能，提出了一种基于阻抗变换模块的新型无尾电流源电感电容(LC)压控振荡器，该阻抗变换模块位于交叉耦合晶体管的漏极与栅极之间，能够减少有源器件产生的噪声，并且交叉耦合晶体管主要位于饱和区域，能够防止LC 谐振腔的品质因数降低。此外，相较于传统LC振荡器，该振荡器在低电压工作条件下能够维持低相位噪声性能，并采用0.18μｍ CMOS工艺进行了具体实现。实验结果表明:在3ＭＨｚ偏移频率的条件下，提出的振荡器相位噪声范围为-138.8ｄＢｃ / Ｈｚ~ -141.1ｄＢｃ/Ｈｚ，调谐范围增加了大约22.8％，在此调谐范围内，与其他提LC压控振荡器相比，所提方法具有更大的品质因数更，具体为191.8ｄＢｃ/Ｈｚ。