贵州六盘水岩溶山区地基特征及处理

水城盆地上覆土层地下水位高,软土发育,均匀性差,下覆基岩岩溶发育地基条件十分复杂。对该地区地基特征进行了初步分析,结合工程实例提出了相应的处理措施。     

龙湾水库水文遥测系统技术研究

由龙湾水库流域现状,借助现代水文遥测先进技术经验,构建龙湾水库自动化系统工程水文遥测系统;在水利信息化背景下,通过阐述系统的组成、结构、功能和系统维护等,揭示水文遥测系统在水文预报、水情调度等方面作用。     

小水电开发与国际合作

小水电以其清洁、可再生、环境影响可控和技术成熟,以及成本相对较低等特点受到许多国家的青睐.作为解决农村边远地区用电问题的重要手段和实现农村电气化的重要组成部分,中国小水电开发更是在全球发挥了引领作用.按照"自建、自管、自用"的方针,为1/2的地域,1/3的县(市)和3亿多农村人口提供了电力保障,也因此为世界上20亿无电人口的能源发展树立了榜样.     

双列角接触球轴承疲劳寿命分析与研究

双列角接触球轴承在汽车前轮轮毂等场合有较为广泛的应用,然而其疲劳寿命的计算和影响因素分析却很少有研究涉及。通过分析双列角接触球轴承的寿命计算方法,采用ROMAX软件对自行设计加工的双列角接触球轴承试验台原型进行建模仿真,分析得出了模型中试验型号为SKF3216的双列角接触球轴承的外圈预紧量、接触角、内外圈沟道系数对轴承疲劳寿命的影响大小。这不仅提供了一种快速估算双列角接触球轴承疲劳寿命的方法,也为轴承结构优化和工作条件改进以提高轴承工作寿命提供了有效的参考。     

纳米TiO2的性能及其研究进展

纳米二氧化钛是一种新型无机材料，它具有光催化活性，能利用太阳光催化降解很多有毒、有害的物质，具有广阔的应用前景，近年来已成为材料研究领域的热点。本文介绍了纳米TiO2膜的光催化机理、电荷传输特性及其制备方法、现阶段国内外研究的热点以及研究进展。     

攀枝花钛资源综合利用与深度加工

攀枝花地区是我国的一个资源宝库,其矿物资源、水能资源和生物农业资源都十分丰富,尤以其钒钛磁铁矿闻名于世。仅以钛资源而论,我国钛资源按TiO_2计占有己认定有经济开采价值的世界储量的2/3,居世界首位;而我国钛储量的90%以上蕴藏在攀枝花地区。我省攀西地区钒、钛、稀土等稀有金属及铜、铅、锌、钴等有色金属的资源优势在全国处于极为有利的地位,因而有“攀西聚宝盆”和“钒钛王国”的美称。 经过三十年的建设,攀枝花已成为一个初具规模的新兴工业城市。但是,这个资源宝库尚未完全撩开它神秘的面纱,它的巨大的经济价值还未得到充分的开发和利用。本讲座拟从钛资源的综合利用出发,提出形成高功能、高附加值、多品种、多用途的钛系列精细化工产品的战略设想,以图充分发挥地区资源优势,除作为钢铁基地、能源基地外,也把攀枝花建设成为综合型钒钛冶金和化工基地,促进我省产业结构的改善,这便是本刊开设此讲座的缘由。 本讲座从本期刊出,每期一讲,各讲题目如下:1.富饶美丽的攀枝花;2.攀枝花钛资源综合利用研究成就与现状;3.对攀枝花钛资源综合利用与深度开发的意见和建议;4.关于高功能TiO_2的开发研制;5.钛酸酯偶联剂与钛催化剂;6.钛系彩色颜料的研制;7.钛黑及云母钛;8.无机钛酸盐的制备与应用。     

流域水资源可持续利用模式研究

从技术和管理两个角度 ,围绕指标体系、分析模型和管理体制三个方面 ,综合分析水资源可持续利用的“判别—优化—保障”模式 ,包括建立判断水资源利用状况的评价指标体系 ;提出以水资源的可持续利用支持社会经济可持续发展的水资源合理配置模型和多目标分析模型 ;在分析国外流域水资源管理经验的基础上 ,提出保障流域水资源可持续利用的管理对策 .     

GM(1,1)灰色模型在软基沉降预测中的应用

依托武穴长江大桥北岸接线段工程,根据沉降监测实测数据,采用三次样条插值方法将非等时距实测数据转换成等时距序列,建立等时距灰色GM(1,1)模型。利用matlab编程对模型进行计算,对处理后的软基沉降进行预测。利用经典的双曲线法和三点法分别进行沉降预测,并将预测曲线与基于等时距的灰色模型预测曲线进行对比,结果表明:灰色GM(1,1)模型预测精度更高,预测结果更可靠。基于等时距的灰色模型为软基处理后的沉降预测提供一种重要方法,对软基处理的施工具有一定的指导意义。     

两种典型自保温墙体经济性分析

随着建筑外墙保温技术的发展,由于墙体外保温、内保温的局限性和墙体自保温技术的优越特性,墙体自保温技术越来越受到各界的重视,以夏热冬冷地区典型城市南京为例,通过对蒸压加气混凝土砌块外墙和陶粒混凝土复合砌块外墙这两种市场使用率较高的外墙墙体进行计算,得出夏热冬冷地区相同节能效果下墙体的单位面积造价,比较分析后,证明蒸压加气混凝土砌块自保温外墙墙体具有更好的经济性。     

一种电能质量多扰动分类中特征组合优化方法

针对电能质量扰动分类中冗余特征量造成分类器训练困难、分类准确率下降的问题,提出一种基于改进遗传算法的特征组合优化方法。该方法对信号进行小波变换,提取各层的改进小波能量熵作为原始特征,并构造一种基于欧氏距离的适应度函数,采用改进的自适应遗传算法对原始特征进行筛选和优化组合,形成用于电能质量扰动分类的最优特征组合。分别采用二分类-支持向量机法(Binary-SVM)、多标签径向基神经网络(ML-RBF)和多标签K近邻法(ML-KNN)对不同噪声情况下的电能质量单一扰动和混合扰动进行分类,仿真结果验证了所提特征组合优化方法能有效提高分类器的训练速度和分类准确率。