椭圆形钢管混凝土构件性能的研究Ⅰ:轴压短柱和长柱

本文通过理论方法推导出椭圆形钢管混凝土短柱轴心受压时外钢管与核心混凝土之间相互作用力的分布规律,并采用有限元模拟,得到核心混凝土侧压力分布云图,然后根据以上两种结果提出了核心混凝土有效受压区的分布假设,基于统一理论的思想,在已有圆钢管混凝土轴压短柱承载力统一公式的基础上,分析出椭圆形截面对套箍效应的影响,最终得出适合于椭圆形钢管混凝土轴压短柱的实用强度统一计算公式。同时,进行了6根椭圆形钢管混凝土短柱轴压试验,试验结果与公式计算结果吻合良好,有效地验证了公式及理论推导、有限元模拟的正确性。并在此基础上得到轴压长柱的稳定系数。     

膏体充填管道输送阻力损失计算方法

针对云南会泽铅锌矿膏体充填,进行了充填料浆流变特性研究,并对其流变参数与浓度的关系进行了分析,建立了两者间的数学关系式,进而建立了会泽铅锌矿膏体充填料浆管道输送阻力损失计算的经验公式。经生产验证,该公式具有较好的实用性。     

啤酒酵母中β-(1→3)-D葡聚糖的研究

叙述了啤酒酵母中碱不溶性β-(1→3)-D葡聚糖的结构特点和生物活性,对β-(→3)-D葡聚糖的提取工艺以及衍生化方法进行比较,并论述了β-(1→3)-D葡聚糖在水产养殖中的应用前景。     

高效液相色谱法检测食品中17种游离氨基酸

目的使用异硫氰酸苯酯衍生-高效液相色谱法对食品中17种游离氨基酸进行检测。方法对17种游离氨基酸及其苯胺硫甲酰基衍生物稳定性的分析,研究游离氨基酸的最佳衍生条件。同时,对盐沉淀法和C_(18)固相萃取(solid phase extraction, SPE)小柱法2种样品除杂方法的加标回收率进行测定。结果胱氨酸加热干燥5h后,回收率为68.46%±4.01%,热稳定性差;其它16种氨基酸加热1～5h后回收率均在90%～110%之间,热稳定性较好。胱氨酸的苯胺硫甲酰基衍生物,6h后回收率仅为11.04%±1.65%,稳定性差;其它氨基酸的苯胺硫甲酰基衍生物24 h后回收率均大于90%,比较稳定。另外,前处理中使用C_(18) SPE除杂时,样品中游离氨基酸的加标回收率均大于70%,而使用水杨酸和三氯乙酸除蛋白后苯胺硫甲酰基衍生物降解严重。结论除胱氨酸外,其余16种氨基酸的热稳定性均较好,且生成的苯胺硫甲酰基衍生物比较稳定,可以通过异硫氰酸苯酯衍生进行定量分析。相比于水杨酸和三氯乙酸沉淀法, C_(18) SPE柱是游离氨基酸除杂方法的首选,而无机盐影响异硫氰酸苯酯与氨基酸衍生,因此此方法不适用于含盐样品的衍生。     

液相色谱-串联质谱法测定动物肌肉和牛奶中的雌二醇

目的 建立丹磺酰氯衍生液相色谱-串联四极杆质谱法检测鸡肉、牛肉、牛奶中雌二醇的高灵敏分析方法.方法 酶解后的样品用HLB和氨基固相萃取柱富集净化,氮气吹干后,在60℃条件下丹磺酰氯衍生5 min;以乙腈-水(含0.1％乙酸)为流动相,采用多离子反应监测正离子模式进行检测.结果 鸡肉、牛肉、牛奶中雌二醇的检出限为0.6 ...     

基于相似过程衍生的月径流概率预报模型研究

针对传统月径流预报模型存在的缺陷,建立了相似过程衍生法与概率预报相结合的月径流概率预报模型。运用相似过程衍生法发布确定的预报结果,在定点预报的基础上利用概率预报提供一定置信水平下的预报区间作为模型预报结果。模型结构简单、易于构建且建模过程中无需考虑预报因子的选择问题。将该模型与BP神经网络模型进行对比仿真试验,结果表明该预报模型具有较好的预报精度,且合格率高于BP神经网络模型,可在水库月径流预报中推广应用。     

一种针对层次结构的安全动态存取控制方案

一、前言在多用户计算机系统中,经授权对共享资源进行存取控制是很重要的。存取控制问题可以用一种用户层次结构描述。层次结构中的存取控制问题本质上是密钥分配方案的选择问题。 1983年,AKL和TAYLOR首先给出了一种基于层次结构的存取控制方案。在该方案中,在t_i整除t_j(记为t_i/t_j)的前提下,当且仅当sc_j≤sc_i,可为每一个安全类分配一可公开的整数t_i,那么,sc_i可按sk_i=(mod m)sk_(o~i)~t计算出密钥sk_i。这里sk_o是认证中心(CA)密钥;m是一对保密的大素数的积。     

Termination detection for distributed computations

A simple derivation of a general solution to the problem of detecting the termination of a distributed computation is presented.     

Probabilistic life analysis of vital components considering multistage degradation under variable working conditions

The lifespan of a mechanical product is related to its working conditions; the product's performance typically shows a multistage degradation pattern throughout its life profile. The performance degradation is generally researched under constant test conditions, while the effects of different working conditions on life are seldom considered. This paper proposes a staged recursive derivation method for the multistage degradation under variable working conditions. The proposed method works by merging measured degradation data with an empirical degradation model. The measured degradation data of a new prototype are utilized to update the staged degradation model based on a Bayesian posterior probability analysis. The staged degradation model is derived stage by stage, and then the probabilistic life of the new prototype is predicted. The degradation data of a machine‐gun barrel are used as a case study to demonstrate and validate the proposed method. The results show that the probabilistic life of the test prototype can be predicted effectively in the case of relatively little measured degradation data at the product development stage. Furthermore, the proposed method appears to be especially suited to mechanical components requiring short test periods or low test costs.