现浇钢筋混凝土密肋空腔楼盖力学性能与计算方法

现浇钢筋混凝土密肋空腔楼盖DCKJ是由现浇密肋梁与预制混凝土空腔构件DCKQ组合而成,适用于大跨度结构的一种新型楼盖体系。本文通过竖向均布荷载作用下3×2空腔构件的楼盖模型试验,研究了现浇密肋梁、空腔构件间协同作用机理,得出了试件的破坏机理、力学性能。通过对试件的有限元计算,分析了空腔构件对试件刚度的影响,研究了拟梁法、查表法和有限元等多种计算方法计算该楼盖的合理性,提出了合理简化设计方法,理论计算结果与试验结果基本一致。研究成果可为该楼盖体系的设计、应用和研究提供参考。     

咸蛋蛋清酶水解工艺的研究

考察不同蛋白酶对蛋清液的水解效果,选用木瓜蛋白酶作为水解用酶.以处理后的蛋清液为底物,采用正交试验,研究木瓜蛋白酶对蛋清蛋白水解的最佳工艺条件.结果表明,在pH值为7.5、反应温度为55℃、反应时间为5 h、加酶量为4 000 U/g底物时,酶解效果最好.     

电源SPD在线检测方法探讨

介绍了电源SPD的使用现状;依据相关技术规范,结合实际工作经验,从检查和测试两方面对电源SPD的在线检测方法进行了探讨。     

路基软基处理中水泥深层搅拌桩的应用

软土路基是道路工程施工过程中非常常见的一种路基种类,也是影响道路工程质量的重要隐患。近年来我国经济快速发展,道路工程作为经济发展的基础,其在经济建设的过程中起着至关重要的作用,确保道路工程安全耐用是道路工程建设者最为根本的任务之一,作为道路工程技术人员,应当积极的道路工程建设过程中可能影响到整体工程质量的软土路基问题。现阶段处理软土路基问题最为有效的方法之一就是水泥深层搅拌桩技术,其在处理公路工程软土路基的过程中有着非常高的效率,本文笔者结合自身多年的实践经验,就水泥深层搅拌桩技术在公路工程软土路基处理中的具体应用谈一谈自己的一些看法。     

勿为排名所累

今天的中国，放眼各行各业，从娱乐圈到科技界，可谓“排行满天下”。而高校对于排行、排名也是情有独钟，力争上游，在这其中，分析仪器和实验室设备等硬件成为高校竞争力的新重点。一直以来，高校实验室、国家科研院所等就是高端分析仪器最忠实的用户，据了解，很多高校每年用于购买分析仪器、实验设备的经费高达几千万元，有些实验室甚至“只买最责的，不买最好的”。[第一段]     

基于ASP.NET的高校实验室开放管理系统设计

随着高校不断加强各类实验室建设,如何管理和充分利用这些实验室资源越来越受到学校的重视.本文通过引入开放实验室管理的理念,以ASP.NET技术为支撑,把实验室管理网络化,极大地方便了实验室的管理和利用.     

尼尔森体系系杆拱桥索力测试影响因素分析

吊杆作为系杆拱桥中重要的传力构件,其索力的大小对桥梁整体结构的稳定性具有重要意义。论文分析了振动频率法在实际索力测试过程中的局限性,通过具体分析吊杆边界条件、减振器及垂度对索力测试精度的影响,分别提出了有效长度拟合公式、修正原公式和检验K值的方法来降低测量误差,并根据实测频率规律得出吊杆刚度的影响不可忽略。同时,对新提出的有效长度拟合公式和修正的原公式进行检验,通过分析长度>5 m的吊杆,偏差均在±3%以内,验证了新公式的正确性;在分析垂度的影响中,根据吊杆K值得出垂度对基频的影响较小,在满足工程误差范围内可以忽略不计,并建议在拟合公式时多采用4～6阶频率,进一步提高测量精度。     

18世纪西方家具的折叠结构探究

折叠家具作为一种兼具实用性、灵活性的家具形式,与当下可持续生活方式的要求相契合,具有良好的市场前景,但当前我国的折叠家具在结构与造型上仍有较大的进步空间。本文以18世纪西方折叠家具为研究对象,通过对具体家具类型及常见折叠结构进行分析,探讨如何在家具设计中更好地利用折叠结构,践行可持续设计理念。研究旨在为家具设计创新提供一种新的思路和借鉴。     

极端颗粒物浓度环境对低成本光散射颗粒物传感器性能影响

选取了市场上占有率比较大的几款低成本颗粒物传感器,与中高端光散射颗粒物监测仪做对比,以高浓度淹没实验模拟极端颗粒物浓度环境,检测传感器线性响应和平行性。结果发现,高浓度淹没实验后,PT、SF传感器线性较好,且仪器间平行性也较好;YT和NF传感器线性出现了较大偏差。结论表明,有必要将极端环境条件下传感器性能检测纳入考察范畴,尤其是对使用低成本传感器作为核心检测部件的扬尘监测系统和微型空气监测站,从而在最大程度上避免极端环境或突发环境变化时监测仪器性能受到影响,进一步保障颗粒物监测数据质量。     

基于PSO-CNN的储能锂离子电池组荷电状态评估

将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的权值和阈值作为粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的粒子,将CNN的损失函数作为PSO的适应度函数,从而构建PSO-CNN算法对储能锂离子电池组的荷电状态(state of charge,SOC)进行预测。以储能系统现场采集的充放电数据为样本,分别采用本文算法、基于PSO优化的支持向量机(support vector machine,SVM)、CNN进行训练,并在完整充放电数据集上对比3种算法的预测效果。结果表明本文算法收敛性好、预测精度高。最后采用另一储能现场的数据验证本文算法具有良好的鲁棒性,可以广泛适用于储能系统锂离子电池组SOC的在线预测。