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为了研究石灰岩和玄武岩集料的微纳观特征,利用原子力显微镜(AFM)测试了其表面纹理与黏附力,并导入SPSS软件校验了数据的稳定性和区分度,对比分析了石灰岩与玄武岩集料在微纳观特征上的异同.结果表明:AFM可有效测试集料的表面纹理,数据稳定性强,区分度高,但测试集料的黏附力时,数据的随机性大,存在着一定的误差;石灰岩表面纹理粗糙、黏附力峰值较高、分布比较随机,与沥青之间的黏结呈"散点式"分布,而玄武岩表面纹理光滑、具有流纹结构,黏附力峰值较低、分布比较均匀,与沥青之间的黏结呈"整体式"分布. 相似文献
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针对多能源多点布局规划问题,综合分析了由风力发电、光伏发电、水力发电和传统火电组成的多能源电力系统的技术经济特性,提出一种基于复杂适应系统理论的电源规划模型。该模型以各个电源节点为主体,通过经验的积累不断变化其行为规则,调整各种类型电源的装机容量以适应环境,并求得各个节点下各类电源容量的最优配置方案。同时提出了一种基于简单规则涌现出复杂现象的主体建模方法,揭示了复杂适应系统理论的核心思想:适应性造就复杂性。通过对某地区实际电网的分析,验证了所提方法对于提高新能源的消纳有显著效果,并且基于该地区目前电源容量布局及未来的网架结构给出了未来电源优化配置方案,对实际的工程建设有一定的指导意义。 相似文献
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研究不同纳米石墨烯片(GNPs)掺量下加载幅值(15 MPa、20 MPa、25 MPa)和加载速率(100 N/s、300 N/s、500 N/s)对纳米石墨烯片水泥基复合材料(GNPs/CC)压敏性能的影响。试验结果表明:在GNPs掺量低于0.25%(质量分数,下同)时,GNPs/CC的压敏性能与空白组相近;在掺量达到0.3%时,GNPs/CC的电阻变化率最大,且重复性最好。在GNPs掺量为0.3%的情况下,GNPs/CC的电阻变化率与应变随加载幅值的增加而增大,在加载幅值不大于20 MPa时,GNPs/CC的电阻变化率与应变的增加幅度相近,材料的灵敏因子变化较小;在加载幅值达到25 MPa时,由于电阻变化率的增加幅度大于应变的增加幅度,材料的灵敏因子出现了较明显的增加。而加载速率在纳米石墨烯片掺量为0.3%时,对材料的压敏性能无明显影响。 相似文献
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通过表面粗糙度试验证实了与同粒径的天然碎石相比,再生粗骨料棱角多,表面粗糙度大。针对再生粗骨料上述缺陷,设计正交试验对再生骨料混凝土工作性进行了优化,分别讨论了再生骨料取代率、附加水选取、减水剂掺量、粉煤灰掺量4个因素对再生混凝土和易性和抗压强度的影响,采用极差分析并优选出合理配合比。试验结果表明:再生粗集料表面粗糙度大于天然碎石,减水剂掺量和再生粗骨料取代率对再生混凝土和易性影响显著,粉煤灰是影响再生混凝土早期抗压强度的主要因素,附加水选取以再生骨料30 min吸水率计算为宜,满足再生混凝土良好和易性和抗压强度的最佳再生混凝土组分为:再生骨料取代率50%,附加水选择再生骨料30min吸水量,减水剂掺量选择0.2%,不掺加粉煤灰。 相似文献
129.
以Cu-Zr-Al三元系为基础,研究Ag和Fe合金组元添加对块体金属玻璃(BMG)及BMG基复合材料的非晶形成能力和力学性能的影响.在Cu-Zr-Al三元合金体系中,Cu50Zr42Al8系BMG的△Tx=61 K,Trg=0.624,γ=0.416.适量添加Ag元素能显著地提高非晶形成能力:在Cu-Zr-Al-Ag四元合金体系中,Cu43Zr45Al8Ag4、Cu45Zr42Al8Ag5、Cu40Zr44Al10Ag6、Cu43Zr41Al8A98和Cu36Zr48Al8Ag8的Trg分别为0.618、0.625、0.618、0.628和0.598,γ值分别为0.424、0.427、0.424、0.432和0.433,△TX分别为77、76、78、84和108 K.在(Cu0.36Zr0.48-Al0.08Ag0.08)100-XFex(x-=0,3,5,10,15,20)五元体系中,Fe的添加明显影响合金的非晶形成能力;尽管△TX和Trg呈下降趋势,但(Cu0.36Zr0.48Al0.08Ag0.08)97Fe3块体非晶合金仍具有较高的非晶形成能力,其△TX=103 K,Trg=566,γ=0.424:Fe的适量加入可显著提高合金的力学性能,其中(Cu0.36Zr0.48Al0.08Ag0.08)95Fe5合金的强度和塑性应变分别提高至2 249 MPa和4.9%.Fe元素的存在导致Cu36Zr48Al8Ag8合金中产生明显的相分离,使(Cu0.36Zr0.48Al0.08Ag0.08)100-xFex合金得到增强增韧. 相似文献
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We consider the phase noise filtering problem for interferometric synthetic aperture radar (InSAR) based on the dictionary learning technique. Due to the non-convexity of the optimization problem is difficult to solve. By using the splitting technique and employing the augmented Lagrangian framework, we obtain a relaxed nonlinear constraint optimization problem with l1-norm regularization which can be solved efficiently by the alternating direction method of multipliers (ADMM). Specifically, we firstly train dictionaries from the InSAR complex phase data, and then reconstruct the desired complex phase image from the sparse representation. Simulation results based on simulated and measured data show that this new InSAR phase noise reduction method has a much better performance than several classical phase filtering methods in terms of residual count, mean square error (MSE) and preservation of the fringe completeness. 相似文献