Short beam three point bend tests in syntactic foams. Part I: Microscopic characterization of the failure zones

Scanning Electron Microscopic (SEM) studies were carried out on the failure surface of syntactic foam material tested in a short beam three point bend test (SBT) by employing 21 × 15 × 3 mm³ dimension bearing specimens. The syntactic foams were fabricated using glass microballoons in epoxy binder. The failure of the tensile, compression, and shear dominated regions were studied by SEM at different magnifications. The tensile region had characteristic features, such as partial debonding of the microballoons from the matrix and cracking of glass microballoons, apart from matrix cracking and some river pattern features. The compression side was characterized by crushing and collapsing of microballoons, resulting in accumulation of debris with no apparent river pattern for matrix‐rich regions. The midway positions of the SBT failed surface comprised of deformation bands in the matrix and occasional debonding of microballoons. The morphology recorded in the tensile and compression regions corroborated well with the results obtained on these foam samples in those specimens that were subjected to pure uniaxial tension and compression, respectively. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 98: 673–679, 2005     

短纤维/弹性体复合材料的研究 Ⅲ涤纶短纤维与再生胶/聚乙烯复合材料研究

本工作探索了再生胶/高密度聚乙烯硫化共混体(RTPV)与涤纶短纤维(SF)复合材料(SFRTPV)的制备与性能,讨论了制取该复合材料的密炼法动态硫化工艺(D)和开炼法静态硫化工艺(S),SF与RTPV的增粘体系和效果,SF组份作用及SF—RTPV的挤出加工性能。     

基于表示学习和深度森林的长链非编码RNA编码短肽预测模型

长链非编码RNA（lncRNA）中的小开放阅读框（sORFs）能够编码长度不超过100个氨基酸的短肽。针对短肽预测研究中lncRNA中的sORFs特征不鲜明且高可信度数据尚不充分的问题,提出一种基于表示学习的深度森林（DF）模型。首先,使用常规lncRNA特征提取方法对sORFs进行编码;其次,通过自编码器（AE）进行表示学习来获得输入数据的高效表示;最后,训练DF模型实现对lncRNA编码短肽的预测。实验结果表明,该模型在拟南芥数据集上能够达到92.08%的准确率,高于传统机器学习模型、深度学习模型以及组合模型,且具有较好的稳定性;此外,在大豆与玉米数据集上进行的模型测试中,该模型的准确率分别能达到78.16%和74.92%,验证了所提模型良好的泛化能力。     

基于深度学习的网络流量预测研究综述

精准地预判网络流量变化趋势可以帮助运营商准确预估网络的使用情况,合理分配并高效利用网络资源,以满足日益增长且多样化的用户需求。以深度学习算法在网络流量预测领域的进展为线索,阐述了网络流量预测的评价指标和目前公开的网络流量数据集及应用,具体分析了网络流量预测中常用的深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络和长短时记忆网络共四种深度学习方法,并重点介绍了近年来针对不同问题所提出的改进神经网络模型,总结了各模型特点及应用场景。最后对网络流量预测未来发展进行了展望。     

弧形短导航墙对船闸下游引航道内水流结构的影响

通过物理模型试验,结合理论分析,研究了在不同下游水深条件下,直导航墙长度L变化对船闸下游引航道保护长度的影响,并在此基础上研究了增设弧形短导航墙对水流结构的调整与影响。物理模型试验研究表明:直导航墙长度的增加有利于改善船闸引航道口门区的通航条件,但在达到一定长度之后,再增加直导航墙长度对引航道口门区水流结构的改善效果减弱;弧形短导航墙对改善下游引航道保护区域内水流结构有很好的效果,选用较小纵向参数a和较大横向参数b效果更好,但张角不宜过大。     

不同引渠形式下深式短管进口泄流能力的试验研究

为研究红岩河水库导流泄洪洞深式短管进口引渠形式由明渠改成涵洞后对其泄洪能力的影响,对其在明渠和涵洞两种形式下分别做水工模型试验,验证其水力特性。结果表明,较明渠形式,涵洞形式下的导流泄洪洞同水位下泄流量有不同程度的减小,下泄流量减小在导流泄洪洞进口为压力流状态时表现明显,且减小值随水位的升高而变大;大坝度汛期100年一遇洪水时,试验下泄流量较设计下泄流量约小6.35%;运行期100年一遇洪水时,试验下泄流量较设计下泄流量约小6.51%;运行期2 000年一遇洪水时,试验下泄流量较设计下泄流量约小6.95%。建议在将红岩河水库导流泄洪洞深式短管进口引渠由明渠改成涵洞形式后,需关注导流泄洪洞的下泄流量减小问题,避免由于水库下泄流量不足引起的大坝安全问题。     

高层建筑深基础案例分析

深基础是广泛应用于桥梁和高层建筑工程的基础形式.本文选取了两例高层建筑基础案例进行了对比分析,其一为位于纽约市的布鲁克林大厦,采用了配有微型桩基础的筏式基础;另一案例为香港的国际商贸大厦,采用了大型围堰.分析表明微型桩与筏式基础联合使用可有效控制基础沉降,且具一定灵活性与经济性,可以推广使用.     

资水流域短期/长期综合干旱指数的构建与应用

干旱评估作为干旱灾害监测与防御的一个重要方面,如何准确评价并预测研究区域的旱情是当前研究的热点和难点。基于资水罗家庙以上流域的水文、气象资料,分别计算具有不同时间尺度的干旱指数值,利用主成分分析方法,分别研制基于水文模型的短期/长期综合干旱指数并探讨了其在资水流域的适用性。研究结果表明:短期综合干旱指数和长期干旱指数均能很好识别并评价资水流域的历史干旱。研究成果可为长江流域及其他流域建立和健全干旱监测与预警系统提供重要参考。     

芳纶纤维表面改性及其对芳纶纸力学性能的影响

利用氯磺酸、醋酸酐对芳纶短切纤维进行了改性处理,再用处理后的纤维配抄芳纶纸,探讨了处理工艺对芳纶纸力学性能的影响.结果表明,当氯磺酸浓度为2%,处理时间为10min,处理温度为50℃时,芳纶纸的力学性能较好.用100%的醋酸酐对芳纶纤维进行处理然后配抄成纸,所得纸张的抗张指数和撕裂指数分别提高了63.8%和21.4%.另外,芳纶纤维经过醋酸酐浸泡1min后再用甲醇处理3min,芳纶纸的抗张指数和撕裂指数分别提高了84.7%和38.4%.     

特高压直流分层接入方式的落点选择研究

基于CIGRE直流工作组的多馈入直流短路比（MISCR）的定义,引入直流权重因子,建立了分层接入方式下直流落点的稳定性指标,井结合经济性指标,构造线性权重的目标函数进行落点优化。算例分析表明本研究方法切实可行,便于工程应用。