钢渣高附加值利用模式分析

针对我国钢渣的排放量和堆存量正在迅速增加，而其利用率却长期在低位徘徊的现状，分析了钢渣在建材领域的应用。由于钢渣成份波动大、混凝土掺合料均难以达到高效、高值化利用的目的。易磨性差以及稳定性不好，钢渣用作水泥混合材或利用钢渣的硬度大、强度高以及具有一定的胶凝性的特点，将其作为集料来应用，不仅可解决由于天然集料短缺而混凝土生产量递增，所造成的集料供需矛盾，而且可以提高混凝土材料的工程性能，降低其工程造价，从而取得较好的社会效益、经济效益、环境效益和工程效益，最终达到钢渣高附加值利用的目的。     

变压器振动测点位置选择试验研究

如何选择振动检测测点位置,对于变压器振动检测十分重要。根据振动检测测点有效性选择原则的分析,利用开发的测试设备,在1台220 kV变压器上进行定频变电流试验。通过对变压器振动检测测点位置选择进行的一系列试验数据的分析,最终总结出测点布置选择原则。     

优化建筑施工技术以有效降低建筑能耗

文章主要研究的是建筑物的能耗特性，着重分析了建筑技术、建筑材料和建筑质量控制对于降低建筑能耗的问题，希望能够找到有效地建筑节能技术。科学发展观是党和人民坚持的基本发展政策，提倡节能减排，大力发展能够降低建筑能耗的施工技术，适应现代化发展的需要。     

试论如何构建图书馆知识咨询服务模式问题

本文从现代技术的发展，就图书馆知识咨询服务演变的过程，探讨实现知识咨询服务的有效模式。     

移动社会网络中基于多维上下文匹配的数据转发算法

通过研究移动社会网络中的多种上下文信息对节点移动模式的影响,提出了基于多维上下文认知的数据转发算法MCMF。该算法综合考虑物理邻接性、社会相似性以及社会交互性3个维度的上下文信息来进行动态数据转发决策。首先消息携带者节点通过物理邻接匹配获得邻居节点集合;然后通过社会相似性匹配在邻居节点集合中选出候选节点子集,并基于社会网络的社群特征,采用马尔可夫预测方法在候选节点子集中选出最优中继节点;最后设计高效的数据转发算法。仿真实验表明,相比于其他3种著名算法,该算法在交付比率和开销比率方面具有较好的性能。     

激光引信收发视场测试及数据处理

要批量生产导弹激光引信,就要快速测试激光引信的各种测量参数。使用通常方法,完成各项测试所需时间较长,不利于批量生产激光引信产品。为了快速获得发射视场与接收视场的各项测量参数,针对采用宽光束的激光引信,本文采用激光引信收发视场的一次测量,根据所得测试数据,进行数据处理的方法。由测试数据可以计算出收发视场的匹配系数,并推导了在已知目标反射率和面积情况下,计算引信作用距离随视野分布所用的公式,可以避免实际测量带来的耗时。通过的实验验证,发现理论计算值基本与实际测量值的误差较小,可以认为它们基本相同。利用该计算方法可以在实验室测试引信收发组件后,快速计算出每套引信窗口的作用距离曲线,可以避免和减少实物测试的麻烦。     

基于分子动力学模拟的过硫磷石膏矿渣水泥组成设计

原材料化学成分的组成设计是过硫磷石膏矿渣水泥 （PPSC） 水化反应与力学强度形成的基础,室内试验与分子动力学模拟 （MD） 为 PPSC 原材料的化学组成提供了多尺度调控设计依据。利 用 Materials Studio（MS） 软件建立 PPSC 结构模型,采用 MD 与 XRD 等手段研究了化学成分摩尔比对 PPSC 抗压强度的影响规律。结果表明：随着 CaO/SO₃ 摩尔比的增加和 SiO₂/Al₂O₃ 的降低,PPSC 的抗压强度呈增长趋势,当SiO₂/Al₂O₃ 摩尔比为 3.5～3.7、CaO/SO₃ 摩尔比为 1.8～2.0 时,PPSC 的抗压强度较高。分子动力学对 PPSC 孔结构的模拟结果与抗压强度试验结果规律相反,证明了模拟结果的可靠性。在原子尺度上,分子动力学模拟表明 O、Ca、Al 及 S 原子表现出较高的扩散能力,在碱性环境下,硫酸盐激发作用使 S=O、Al-O 及 O=O键长增大而...     

基于大型动三轴试验的粗粒土累积塑性应变概率模型研究

路基填土在长期交通动荷载作用下的累积塑性变形存在离散性。通过一系列粗粒土大型动三轴试验分析其累积塑性应变随围压、动应力及含水率的发展趋势和变化规律。结果表明:累积塑性应变及其稳定值随动应力的增加而增大,随围压的增加而减小,说明增大围压能有效抑制土体累积塑性变形的发展;土体的动力稳定性随含水率的减小而增加。基于半对数预测模型,运用灰色系统关联理论探究模型参数与含水率和动静应力比的相关性特征,并通过正态性检验论证得到控制粗粒土累积塑性应变发展速率的模型参数服从正态分布。基于概率失效理论,提出预测粗粒土填料累积塑性应变的概率模型,可较好地预测粗粒土填料在循环动荷载作用下的累积塑性应变发展区间。     

基于逆向参数化的B样条曲面重建算法

目的 解决B样条曲面重建问题中矩形拓扑网自动生成和参数化两大难点问题,提出一种基于逆向参数化的B样条曲面重建算法.方法 首先构建基曲面,在基曲面上根据参数(u,v)进行采样,沿其法线方向进行数据的滤波和精简,求得参数(u,v)对应的精简点,然后对采样求取的精简点集进行B样条曲面拟合,该方法提供了B样条曲面重建的一个新思路.结果 新算法突破了传统密集散乱点云数据的B样条曲面重建基本过程,采用与正向参数化相反的过程进行参数化,解决了B样条曲面重建问题中矩形拓扑网自动生成和参数化的难题;具体试验分析表明新算法不仅在参数化的同时完成了数据滤波和精简,而且在时间和迭代效率方面都具有优势.结论 新算法避免了求取法线的迭代过程,并且可以较容易的实现矩形拓扑网的自动生成,新算法在自主开发的智能测量建模加工一体化装备中得到了应用验证.