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421.
422.
为研究混杂使用结构型聚丙烯纤维及结构型钢纤维对混凝土弯曲性能的影响,通过纤维混凝土的三点弯曲试验,分析了结构型纤维对混凝土等效抗弯强度和能量吸收值的影响,并采用混杂效应系数τ定量分析结构型纤维对纤维混凝土弯曲韧性的混杂效应。结果表明:在单掺和混掺结构型纤维混凝土试件中,随着结构型聚丙烯纤维掺量从4 kg/m3增加到8 kg/m3,混凝土的等效抗弯强度和能量吸收值逐渐增大。当结构型钢纤维掺量为30 kg/m3时,加入结构型聚丙烯纤维对混凝土的弯曲韧性会产生正混杂效应,且在结构型聚丙烯纤维掺量为6 kg/m3时,存在最优的正混杂效应,可为实际工程中混杂使用结构型纤维提供一定的参照。 相似文献
423.
为研究不同相对分子质量羊栖菜多糖(Sargassum fusiforme polysaccharides,SFPS)对记忆获得性障碍小 鼠学习记忆的影响,采用超滤膜体系分离2 种相对分子质量较低的SFPSⅤ、SFPSⅣ及粗SFPS,采用消旋山莨菪碱 建立小鼠的记忆获得性障碍模型,运用Morris水迷宫定位航行实验考察小鼠学习记忆能力。结果表明:SFPS对记忆 障碍小鼠的学习记忆能力具有一定的改善作用,中剂量SFPSⅤ与模型组相比,小鼠平均逃避潜伏期明显缩短,穿 越次数明显增加(P<0.05);不同相对分子质量SFPS对小鼠的学习记忆能力改善程度不同,低相对分子质量SFPS 效果最佳,且优于吡拉西坦的效果(P<0.05);SFPS改善记忆获得性障碍模型小鼠学习记忆能力的机制可能与 SFPS的抗氧化能力有关;研究结果对SFPS的利用及活性研究具有一定的指导作用。 相似文献
424.
425.
国家珠宝玉石质量监督检验中心(NGTC)长石调查组在2009年对大量的西藏红色长石原料进行了宝石学性质、原石外围物质组成等实验室研究基础上,于2010年5月对西藏日喀则地区白朗县与江孜县交界的门措村、扎林村(E29°04′01.5″,N89°20′54.8″)进行了地质学、矿床学、地层学(包括地层剖面,洪积物、坡积物分析)及地貌学等一系列的实地考察,与村民访谈,观看收样过程及红色长石样品。考察及研究表明,所调查地点的红色长石是人工撒在地表及埋在浮土层中的,该观点支持了2009年实验室内研究的推断。 相似文献
426.
为解决传统茶叶筛分机械不能实现多维振动的问题,提出了一种满足茶叶筛分需要的空间多维振动并联筛分机思想,并且基于并联机构的组成原理设计了筛分机的主体机构.该并联机构包含3条空间相互垂直的C-R-R支路,以动平台为茶叶筛分机筛面,能够实现3个方向的平移.应用D-H矩阵对该机构进行运动学建模,并且给出了运动学的正解和反解.结果证明筛面可以达到理想的运动需求,可以将此机构用于茶叶筛分机.在Pro/E中建立该并联机构的虚拟样机模型,利用Mech/Pro给虚拟样机添加运动副并导入ADAMS软件中,利用ADAMS进行仿真,验证了运动学正、反解的正确性.最后通过试验表明,X,Y,Z三方向的振动使得茶叶透筛时间缩短,筛分效果最优. 相似文献
427.
针对中医推拿按摩的特点及常用推拿手法之滚、振、摩、按、揉的运动学和动力学特征的分析,提出一种实用串联机械臂用以配合并联机构的末端执行器实现常见推拿手法的设计方案.串联机械臂提供按摩的位置和姿态,并联机构作为推拿末端执行器实现推拿手法.该设计方案结合了串并联机构的优点,保证机构有足够的刚度、精度和工作空间完成推拿动作.建立了机械臂的运动学模型,利用D H变换求解其运动学的正解和逆解.利用Pro/E建立机械臂的三维模型,导入ADAMS就其位移、速度、加速度等运动学特征进行模拟和分析,仿真结果表明机械臂的设计符合推拿的要求,验证了机械臂设计的正确性.利用该实用型串联机械臂配合并联末端执行机构可获得较好的推拿效果,为中医推拿机器人的实用化提供了理论依据. 相似文献
428.
高压离相封闭母线垂直安装结构的有限元分析 总被引:1,自引:0,他引:1
对水力发电厂高压离相封闭母线的结构设计及安装方式进行了分析,并对垂直安装时的结构合理性进行讨论,采用解析法与结构有限元相结合对有关零部件的强度进行分析计算。 相似文献
429.
430.
运动想象(MI)脑电信号由于包含较长、连续的特征值以及其本身较强的个体差异性和较低的信噪比,导致其识别较为困难。本研究提出一种结合卷积神经网络(CNN)与Transformer的模型,旨在有效解码和分类运动想象脑电信号。该方法以原始多通道运动想象脑电信号作为输入,首先在第1个时间卷积层对信号的时域进行卷积操作,随后在第2个空间卷积层对信号的空域进行卷积操作,从而学习整个一维时间和空间卷积层的局部特征。其次,通过沿时间维度的平均池化层平滑时间特征,并将每个时间点的所有特征通道传递到注意力机制中,以提取局部时间特征中的全局相关性。最后,采用基于全连接层的简单分类器模块对脑电信号进行分类预测。通过在公开的BCI竞赛数据集IV-2a和数据集IV-2b上的实验验证,结果显示该模型可以有效分类MI脑电信号,平均分类准确率可达80.95%和84.79%,相比于EEGNet网络,平均分类准确率分别提升了6.45%和4.31%,有效的提高了运动想象诱发电位信号的脑-机接口性能。 相似文献