弧形楼板结构钢侧模在超高层施工中的应用

结合弧形楼板特点,自主研发设计了弧形侧面钢模板,完美地解决了施工中的难题,为达到质量效果提供了技术支持与保证。     

河南舞阳铁矿田铁山庙组矿层下盘地质体成因

舞阳铁矿是一超大型矿床,共提交资源量超过11亿t。采用对岩性和副矿物特征、地质状态、岩相学标志分析以及岩石测试的方法,得出了铁山庙组铁矿层的下盘地质体原岩为石英砂岩或长石石英砂岩、经变质作用而形成白粒岩的沉积变质成因。研究区铁矿分布面积高达50多平方千米,由于受深度和地质演化的影响,已进行过勘查的区域仅占约20%,在其深部仍有较大的找矿空间。     

高层建筑托柱转换结构力学特点的分析与比较

结合一栋高层建筑托柱转换层结构设计,通过结构分析计算,分析比较了空腹桁架式、普通桁架式及梁式三种转换结构方案的工作机理和力学特点.分析表明,针对类似的转换结构工程实际,在进行转换层结构设计时,对于梁式转换结构方案可以直接取用高层建筑结构分析程序算出的构件内力进行设计;而对于采用普通桁架或空腹桁架转换结构方案时,应通过对转换结构的局部分析方能得到转换构件的详细内力.工程设计中对于本文所述的节间杆长细比较小的托柱转换结构,建议分别采用杆系有限元模型和普通有限元模型两种分析方法进行局部转换结构的内力与变形分析.另外,本文还提出了相应的设计建议,可供设计人员参考.     

智能电网运行集中监控试点项目福建龙岩工程通过国家电网验收

5月19日,由积成电子承建的国家电网公司智能电网运行集中监控试点项目福建龙岩工程顺利通过国家电网验收,成为全国首个通过验收的该类智能电网试点项目。这标志着在积成电子和龙岩电业局的共同努力下,龙岩市已率先建成电网调度和集中监控一体化运行的电网支撑平台,实现了设备模型、监控信息、网络分析3个层面的深度整合和综合应用。     

一种低分子压裂液体系制备及性能评价

以含有磺酸基、酰氨基、羧基等多种功能性单体的低分子聚合物为稠化剂,有机锆为交联剂,制备了低分子聚合物冻胶,考察了相关因素对形成冻胶性能的影响,得到了以其作为稠化剂的压裂液配方。结果表明,在稠化剂用量为0.3%,交联比为100∶0.5,粘土稳定剂用量为0.5%,助排剂用量为1.0%时,配制的压裂液在温度为90℃,剪切速率为170 s-1的条件下,其粘度保持在60 mPa.s以上;在DC-04破胶剂用量为0.1%,温度为90℃时,2 h破胶液粘度为3.6 mPa.s。     

五轴侧铣加工瞬时未变形切屑厚度计算模型

在五轴侧铣加工铣削力建模中,瞬时未变形切屑厚度的计算是铣削力预测的关键环节,直接影响着铣削力预测的精度与效率。为了提高铣削力的预测精度与效率,本文基于五轴机床空间运动分析,并考虑刀具径向跳动因素,提出了一种五轴侧铣加工瞬时未变形切屑厚度模型。首先,分析了五轴侧铣加工中铣削刃随刀具旋转、摆动与平移的复合运动规律,得到在不同刀位点处各切削刃的坐标位置;其次,考虑刀具径向跳动因素,提出了一种瞬时未变形切屑厚度的快速计算方法;最后,结合参数化厚度补偿的思想,对求解出的瞬时未变形切屑厚度进行修正,建立了一种等效厚度模型。将本文提出的等效厚度模型与现有的圆弧模型和线性迭代精确模型应用于算例中进行仿真,结果表明：等效厚度模型相更加接近迭代精确值,平均误差率仅为1.37%,相比圆弧模型的平均误差率降低了8.35%,一定程度上提高了瞬时未变形切屑厚度的预测精度;在保证了预测精度的前提下,该模型相比线性迭代模型将瞬时未变形切屑厚度的预测效率提高了10倍以上,在五轴侧铣加工铣削力预测中具有良好的应用前景。     

紫外光固化环氧丙烯酸涂料制备工艺条件的优化

讨论了环氧丙烯酸酯树脂合成中的催化剂、反应温度和阻聚剂对反应的影响，以及不同活性稀释剂、光引发剂、促进剂和底材对涂膜性能的影响。确定了紫外光固化涂料的配方。     

芒草酸/碱预处理副产物的生成及对乙醇发酵的影响

研究了不同浓度酸/碱预处理下芒草预处理上清液中副产物的生成和预处理上清液发酵产乙醇的规律,并对预处理副产物与乙醇发酵的关系进行了相关性分析。结果表明:酸/碱预处理上清液中预处理副产物浓度差异较为明显,酸处理产生的糠醛、5-羟甲基糠醛浓度明显高于碱处理,而碱处理上清液中丁香酸、香草醛、对香豆酸、阿魏酸浓度明显大于酸处理;预处理上清液补糖发酵中,1%H₂SO₄预处理上清液糖醇转化效率高于10 g/L NaOH预处理,半纤维素含量高和木质素含量低的材料具有较高的糖醇转化效率;糖醇转化效率与相应预处理上清液中副产物浓度相关性分析显示,糖醇转化效率与5-羟甲基糠醛呈极显著正相关,相关系数达0.795,与香草醛和丁香酸分别表现为极显著和显著负相关,相关系数分别为-0.811和-0.671。     

一种半监督的多标签Boosting分类算法

针对标记数据不足的多标签分类问题,提出一种新的半监督Boosting算法,即基于函数梯度下降方法给出一种半监督Boosting多标签分类的框架,并将非标记数据的条件熵作为一个正则化项引入分类模型。实验结果表明,对于多标签分类问题,新的半监督Boosting算法的分类效果随着非标记数据数量的增加而显著提高,在各方面都优于传统的监督Boosting算法。