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101.
不同间距多煤层开采覆岩破坏特征的数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
基于矿区煤层赋存的地层条件,建立地质模型,进行有差分数值模拟,分析不同间距多煤层开采的沉陷特征,同时对比分析多煤层开采覆岩的位移量随间距变化的关系,揭示了不同间距多煤层开采覆岩破坏规律差异,为工程实践提供理论基础. 相似文献
102.
103.
104.
黄远 《Canadian Metallurgical Quarterly》2011,(6)
一、农村小型水利工程发展、作用及存在问题
1、农村小型水利工程基本情况
农村小型水利工程是农村基础设施的重要组成部分,小型水利工程资产量占包括村级文教、卫生、电力和交通通讯等基础设施的比例也近一半,防洪、排涝、灌溉为改善农业生产条件,促进农村经济发展、为农业增效、农民增收发挥了重要作用.农村的小型水库、小水池、小山塘等小型水源工程用于发展农村饮水,切实解决农村的饮水安全方面有重要意义. 相似文献
105.
将非晶半导体与金属相接触,可以诱导非晶半导体在极低的温度下结晶,这一现象被称为金属诱导晶化。薄膜状态的晶体半导体是用于众多先进技术中的关键材料,被广泛应用于微电子、光电子、显示技术和光伏技术等领域。金属诱导晶化为低温晶体半导体器件的制造、纳米多孔金属材料的合成以及金属材料界面工程提供了一种崭新的途径,引起了学术界和工业界的广泛关注。本文综述了金属诱导晶化的研究进展,对不同金属/非晶半导体体系中存在的金属诱导晶化现象进行了归纳分类总结,对其热力学原理和动力学机制进行了详细的计算与分析,突出了界面热力学在薄膜体系的固→固相变中的作用,最终阐明了金属诱导晶化过程的内在机理,并对金属诱导晶化过程未来的研究趋势进行了展望。 相似文献
106.
组合框架梁的抗剪连接件在使用阶段将发生变形,导致构件的挠度增大,按照完全组合的换算截面法计算组合梁的挠度将得到不安全的计算结果。该文首先对考虑滑移效应的框架组合梁刚度进行研究,根据弹性理论推导了传统的完全组合梁TBM(Traditional Beam Model)模型滑移组合梁SLM(Slip Beam Model)模型的基本方程,并采用有限元方法对理论模型进行验证,说明了理论模型的准确性及合理性。对考虑滑移效应的组合框架梁刚度折减系数进行参数分析,研究了楼板的宽跨比、楼板宽厚比、板梁高度比等无量纲参数对考虑滑移效应后组合梁刚度折减系数的影响。研究发现:影响组合框架梁刚度折减系数的关键参数为抗剪连接件的剪力连接程度。在此基础上,建议了考虑滑移效应的钢-混凝土框架组合梁折减刚度系数的简化公式,公式计算结果与试验结果吻合良好,可以为组合梁的研究及设计人员提供参考。 相似文献
107.
用直接沉淀法制备前躯体MSn(OH)6,把导电炭黑(Super-P)与前躯体一起球磨后煅烧,合成MSnO3(M=Ca,Sr,Ba),并系统研究其作为锂离子电池负极材料的电化学性能。用SEM和XRD表征产物的形貌和结构,用恒电流充放电和循环伏安测试产物的电化学性能。结果表明:CaSnO3、SrSnO3和BaSnO3的首次充电容量分别为624.9、383.8和330.1 mA.h/g;CaSnO3经过20次循环之后,在0.1C、0.5C、1C倍率下的充电容量分别为510、390和258 mA.h/g,而球磨CaSnO3相应地分别为413、297、183 mA.h/g。这说明加Super-P球磨的CaSnO3样品循环稳定性和高倍率性能均得到较大提高。 相似文献
108.
协同过滤算法作为一种信息筛选的重要方式,在大数据时代下受到越来越多的关注。但传统的协同过滤算法由于面临着严重的数据稀疏性以及只考虑用户间的评分相似性,导致推荐准确率较低。对此,提出了一种改进的协同过滤算法。利用[K]-means++算法对用户属性进行聚类,从而降低数据的稀疏性;考虑到用户兴趣会随时间发生动态变化,在传统的评分相似性中引入时间因素;将信任误差引入到用户间的信任关系中,从而改善用户信任度;将基于时间因素的评分相似性与改进的用户信任度进行融合,从而提高用户相似性的计算精度。在MovieLens数据集上进行仿真实验,结果表明,该算法能有效地提高推荐的预测准确性。 相似文献
109.
为了实现电池片分选机的快速分拣,需要加快电池片图像各项检测项目的速度。其中,电池片边缘缺损与破片的检测是把控产品质量的首要检测项目。已有的检测方法图像处理时间较长,处理过程可复用性差,处理结果受环境影响大。因此,提出一种通过凸包判断电池片边缘是否存在残缺,同时计算缺陷位置像素深度的快速边缘缺损检测办法。该方法对成像环境要求低,且可以提供电池片像素中心及偏转角度等电池片姿态信息,缩短了其他检测过程的时间。最后,实验证明该算法的平均时间消耗小于50ms,同时,大量电池片检测结果的误检率和漏检率均小于0.5%。 相似文献
110.
由于城市中各区域空气质量同时存在时间与空间维度上的相关性,而传统深度学习模型结构比较单一,并且难以从时空角度进行建模。针对该问题提出一种可以同时提取空气质量间复杂时空关系的STAQI模型用于空气质量预测。该模型由局部组件和全局组件构成,分别用于描述本地污染物浓度和邻近站点空气质量状况对目标站点空气质量预测产生的影响,并利用加权融合组件输出获得预测结果。在全局组件中,利用图卷积网络改进门控循环单元网络的输入部分,从而提取出输入数据中的空间特征。最后将STAQI模型与多种基准模型和变体模型进行对比。其中,STAQI模型与门控循环单元模型和全局组件变体模型相比,均方根误差(RMSE)分别下降约19%和16%。结果表明STAQI模型对于任意时间窗口都具有最佳预测性能,并且对不同目标站点的预测结果验证了该模型具有较强的泛化能力。 相似文献