3种砂岩变形与强度特征对比分析

为了明确3种砂岩力学行为的差异及产生差异的内在原因,利用RMT-150B岩石力学试验系统对3种砂岩进行了三轴试验,分析了3种砂岩的变形、强度和破坏特征。试验结果表明:白砂岩和红砂岩的屈服特征明显,塑性变形显著,随着围压的增大,屈服段逐渐增长,黄砂岩屈服特性不明显且受围压影响较小;砂岩的单轴抗压强度越高,围压对其强度的提高效应越显著,其中黄砂岩抗压强度受围压影响提高显著;砂岩弹性模量和变形模量受围压影响的提高程度与低围压时弹性模量和变形模量的大小成正比,且围压对黄砂岩弹性模量和变形模量的影响显著;3种砂岩的内摩擦角差值较大,而黏聚力相差较小,因而可见3种砂岩强度的差异主要是内摩擦角的不同导致的;砂岩的巴西劈裂强度为单轴抗压强度的3.5%～5.8%。3种砂岩的围压影响系数随围压增加整体按负指数关系减小,20 MPa是围压影响系数减小快慢的转折点;通过试验结果分析3种强度准则,指出幂函数Mohr强度准则能更好的反应不同围压岩石强度的非线性特征;白砂岩发生典型的缓倾角剪切破坏,破裂面为平面,红砂岩和黄砂岩在低围压下发生张剪复合破坏,在高围压时发生陡倾角剪切破坏,红砂岩的破裂面为锥面,黄砂岩的破...     

SiCP添加量对AZ91D镁合金表面纳米环保复合沉积层的影响

为进一步扩大镁合金的应用范围，环境友好地提高其耐蚀、耐磨性，以AZ91D镁合金为基体，采用无铬、无氟，直接化学沉积方法在其表面制备了Ni-P-纳米SiC_P复合沉积层。通过SEM,EDS,XRD,硬度计，电化学工作站等方法，研究纳米SiC_P添加量对沉积层形貌、成分、物相及性能的影响规律。结果表明：随着SiC_P添加量的增加，沉积层表面颗粒的沉积量先增加后减少，胞状组织尺寸逐渐减小后增大，硬度先增大后减小，耐蚀性先提高后降低。当SiC_P添加量为1.2 g/L时，颗粒的沉积量最大，弥散强化及细晶强化效果最好，沉积层均匀、致密，厚度约为36μm,与基体间结合良好。沉积层硬度达682HV,较镁合金基体明显提高；腐蚀电位为-0.397 V,较镁合金基体提高了75%。沉积层的腐蚀电流密度为6.18×10^-7 A·cm^-2,较镁合金基体降低了约4个数量级。     

高温岩石热损伤力学性能研究进展

为了深入了解高温岩石在热损伤作用下的物理力学特性，以及对地热资源开发、高温引水隧洞施工、超深钻探、矿体开发等岩石工程的安全与稳定性做出合理评价，通过分析国内外文献，系统综述了岩石在受高温作用下的损伤情况及物理力学性能方面的研究进展与成果；介绍了高温作用下岩石的破坏机理与其物理力学特性；侧重总结了岩石热冲击作用下物理力学参量的演化规律；重点分析了高温岩石结构破裂机理；总结了国内外有关热-力耦合模型以及数值分析的方法；指出当前岩石热损伤研究中存在的一些局限性，并从工程角度方面展望了未来的发展方向；系统分析了温度作用下岩石热损伤的演化规律。     

2024铝合金直接化学镀镍工艺及镀层性能

以2024铝合金为基体，开发了环保的直接化学镀镍工艺。研究了前处理工艺、镀液pH和温度对化学镀镍的影响，得到较佳的工艺为：先采用10%(体积分数)盐酸+10 g/L Na₂Mo O₄溶液室温酸洗1～2 min，再采用10 g/L NaOH+25 g/L Na₂Mo O₄溶液室温活化5 min，最后采用由Ni SO₄·6H₂O 25 g/L、NaH₂PO₂·H₂O 30 g/L、Na₃C₆H₅O₇·2H₂O 15～20 g/L、丁二酸5～10 g/L和复合稳定剂3～5 mg/L组成的镀液在pH=4.4、温度为86℃的条件下化学镀Ni–P合金。在较佳条件下所得到的Ni–P合金镀层均匀致密，P质量分数为12.42%，为高磷非晶态合金镀层，结合力合格，显微硬度为498 HV，耐蚀性良好。     

基于GA-PSO混合优化BP的面板堆石坝爆破料压实质量评价

碾压质量评价是大坝智慧化施工的关键技术之一，对坝体安全稳定性具有重要影响，而目前对其评价模型和方法尚未达成一致认识。以新疆阿尔塔什面板堆石坝为依托工程，结合现场填筑碾压监测数据和试坑检测试验数据，提出基于遗传算法和粒子群算法混合优化的BP神经网络算法(GA-PSO-BP)的爆破料压实质量评价模型。通过与BP、GA-BP、PSO-BP 3种预测模型进行对比分析，证明该模型的精度和优越性。结果表明：提出的基于GA-PSO-BP模型收敛速度更快、性能更好，且基于GA-PSO混合优化后的BP神经网络爆破料压实质量评价模型精度相对较高，可用于与新疆阿尔塔什混凝土面板堆石坝类似工况的压实质量评价。     

基于混合优化算法的砂砾料面板堆石坝压实质量评价模型及工程应用研究

良好的压实质量评价模型是砂砾料面板堆石坝压实质量实时有效控制的关键。【目的】为改善现有模型的预测精度和泛化能力，【方法】依据新疆阿尔塔什混凝土面板堆石坝工程实例，采用主成分分析法优化数据样本空间，提出自适应差分进化算法与极限学习机相结合的混合优化算法，构建了基于混合优化算法的砂砾料面板堆石坝压实质量评价模型，并与现场实测结果以及其他模型预测结果进行对比分析。【结果】结果显示：该评价模型的预测结果与工程实际值的平均绝对误差MAE为0.007 08,均方误差MSE为0.000 092 3,采用原始数据预测的MAE和MSE分别为0.010 6、0.000 223;与ELM、BP、RBF等模型对比显示，该评价模型预测结果与实测结果的皮尔逊相关系数为0.824,平均绝对百分比误差MAPE为0.62%,ELM、BP、RBF模型预测结果与实测结果的皮尔逊相关系数分别为0.447、0.43、0.556,MAPE分别为1.18%、1.59%、1.01%。【结论】结果表明：碾压参数、料源参数和气象参数是影响坝体压实质量的关键控制影响因子；通过主成分分析，降低了样本空间维度，提升了模型训练效率；与实测结果相...