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121.
浅析玻纤格栅在沥青路面裂缝预防中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对沥青路面裂缝问题,从裂缝产生原因、应力分析入手,提出了预防裂缝出现的有效措施,阐述了玻纤格栅在沥青路面裂缝预防中的应用,通过玻纤格栅的使用,达到了较好的预防效果。 相似文献
122.
基于液压传动的浮力摆式波浪能发电系统稳压恒频控制 总被引:1,自引:1,他引:0
将液压传动应用于波浪能转换装置,并提高能量转换稳定性及转换效率是波浪能开发的热点。文中介绍了基于液压传动的独立浮力摆式波浪能发电系统的结构及工作原理,分析了通过蓄能器、负载控制及变量液压马达排量控制提高系统能量俘获效率及能量输出稳定性的原理。在联合仿真环境下建立了系统整机模型进行计算机仿真,然后进行了半物理试验仿真。计算机和半物理试验仿真的结果表明,基于所述调控原理的浮力摆式波浪能发电系统的能量转换效率及能量输出稳定性得到了提高,验证了调控原理的正确性。 相似文献
123.
Al2O3/SiC(p)复合陶瓷力学性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用压痕强度技术系统研究了引入纳米、亚微米和微米粒径的SiC颗粒对Al2O3陶瓷力学性能的影响.实验结果表明,微米级SiC颗粒具有相对较好的增韧作用,纳米级SiC颗粒具有相对较好的增强作用.复合陶瓷试样的断裂韧性受残余热应力和裂纹偏折作用共同影响.SiC颗粒引入可以改善复合陶瓷表面抛光质量,减小缺陷尺寸,从而提高了试样的强度. 相似文献
124.
在逆波束形成方法的基础上提出一种改进的协方差矩阵加权波束形成方法,它根据阵元的分布情况对阵元接收信号的协方差矩阵进行直接加权,使得环境噪声相关比较强的协方差元素得到抑制,环境噪声相关性比较弱的部分被加强,降低噪声增益,从而达到提高阵增益的目的。文中给出了两种协方差加权方法。并且计算了在各向均匀噪声环境下的阵增益。从阵增益和误差稳定性两个方面与CBF和MVDR方法进行了对比,验证了该方法的正确性。 相似文献
125.
以全氢聚硅氮烷(PHPS)为原料, 采用浸渍-热转化方法, 在低密度碳粘接碳纤维复合材料(CBCF)中短切碳纤维表面成功包覆硅氧氮(SiON)涂层。采用扫描电子显微镜(SEM)、能量色散X射线光谱(EDS)等分析测试手段对碳纤维表面的SiON涂层进行了形貌和物相分析, 结果表明: 涂层主要由Si、O、N元素组成, 在PHPS浓度为3wt%和5wt%条件下制备的涂层均匀、致密, 随着PHPS浓度的提高, 涂层厚度增加, 但易发生结块。当PHPS浓度为10wt%和20wt%时, 制备的SiON涂层出现结块并且存在裂纹。采用热重分析和等温氧化实验对纯CBCF和SiON涂层改性的CBCF复合材料抗氧化性能进行考核, 结果显示碳纤维表面包覆SiON涂层能够显著提高CBCF复合材料的抗氧化性, 随着PHPS浓度增大, 低密度CBCF复合材料抗氧化性能显著提高。 相似文献
126.
127.
通过TG/DSC和高温XRD对石英纤维的高温相转变行为进行了研究,通过高分辨SEM对经不同温度处理过的石英纤维的表面形貌进行了研究,并用抗拉强度实验机测量了这些石英纤维的抗拉强度。研究结果表明,低于1000℃ 处理的石英纤维热损伤可分为两个阶段: (1) 在低于600℃的热处理温度范围内,由于石英纤维表面处理剂的挥发 , 石英纤维直径逐渐减小,原来表面的裂纹、条状和圆形凸起等缺陷逐渐显露出来,导致石英纤维抗拉强度缓慢降低;(2) 在600~1000℃ 的热处理温度范围内 , 石英纤维表面处理剂挥发完毕,在热处理的升降温过程中,由于热应力的作用,表面的条状和圆形凸起开始剥落,造成一定数量的新的表面裂口和裂纹缺陷。温度越高,石英纤维表面的条状和圆形凸起剥落现象越明显,这是造成这一温度条件下石英纤维强度显著降低的主要因素之一。此外,结合TG/DSC和XRD的研究结果,石英纤维低于1000℃热处理后,虽然没有明显的相变化,但是晶体结构有序化程度提高,表面开始析出α-方石英并导致纤维表面形成一定数量的凸起缺陷,这也是导致高温处理后石英纤维热损伤的原因之一。 相似文献
128.
129.
提出一种多特征的在线签名认证方法.该方法综合利用全局特征、笔段特征和签名的力序列和字形序列.采用一种F_Tablet手写板采集签名数据,该手写板可以记录签名时的字形序列和三维力序列.首先提取签名的全局特征,并定义特征重要性函数对特征进行选择,选取有利于正确区分真伪签名的个性全局特征,用基于概率的方法训练签名.接着将签名分段,提取每一笔段的笔段特征,建立基于笔段特征的隐马尔可夫模型.然后用动态时间规整的方法匹配签名的力信息和字形信息序列.最后综合利用多种特征来验证待测签名.该方法的等错误率为1.5%. 相似文献
130.
提出一种在线签名认证中的特征提取和特征选择的方法.采用一种F-Tablet手写板采集签名数据.该手写板的特点是不仅可记录签名时的字形信息(x,y)序列,还可记录签名时的五维力信息(Fx,Fy,Fz,Mx,My)序列.从每个签名中提取3个等级共188个特征,接着定义特征重要性函数F,然后根据特征的重要性函数F的值对选取的188个特征进行排序,对F设不同的阈值就可完成不同的特征选择.在认证过程中使用SVM算法对选取的特征进行训练,然后用训练所得的模型进行验证.该方法的错误拒绝率为1.2%,错误接受率为3.7%. 相似文献