加芯搅拌桩单桩承载力的分析

加芯水泥土搅拌桩是一种用于处理软土地基的新型桩,目前该种桩型在国内外的研究尚未完善.本文通过试验分析了加芯水泥土搅拌桩在竖向荷载作用下的荷载传递机理以及单桩破坏模式,根据破坏模式及影响因素推导出单桩承载力的计算公式.并讨论了该桩型的优化设计,提出了最优含芯率和最优芯长比等结构因素.     

晃动环境下交互设备对操作绩效和上肢肌肉活动的影响研究

目的 研究晃动环境下人机交互设备的操作绩效和上肢肌肉活动。方法 采用两因子组内设计的人因学实验,测试了15名受试者在三种晃动条件下(静止,轻度晃动,中度晃动)使用多种交互设备完成基础人机界面交互任务的操作绩效和上肢肌肉活动,采用重复测量的方差分析处理实验数据。结果 随着晃动程度的增加,操作绩效显著降低,三角肌和上斜方肌的肌肉活动水平更高。交互设备对任务操作绩效和主观感知疲劳度有显著影响,晃动环境和交互设备有显著交互作用。结论 交互设备的使用和配置应尽可能控制设备的晃动程度。     

公路高边坡的稳定性分析与处理方法

以云南省水普高速公路边坡稳定性分析和处理方法为对象,提出有针对性的边坡稳定性及应用加固岩土工程分析软件,考虑地震作用下山区高速公路高边坡的稳定性,最终提出工程处理的计算机分析方法。计算实例表明：该方法具有计算分析准确,工程安全可靠,快捷方便的优点,有较好的工程应用价值。     

费县孟庄河美丽河湖建设探讨

为建设美丽幸福示范河湖,费县认真践行“绿水青山就是金山银山”理念,对孟庄河科学规划、系统治理,目前孟庄河责任体系完善、制度体系健全、管理保护规范、水域岸线空间管控严格、河湖管护成效明显、河湖文化内涵丰富,孟庄河已经完成美丽幸福示范河湖的创建,为基层探索创建美丽河湖提供借鉴。     

复合桩基的工作机理探讨

通过建立有限元分析模型,对复合桩基的工作机理进行了一定的数值模拟,并对影响其工作机理的因素进行了探讨和分析,得出了一定的结论,为复合桩基的设计与推广提供了参考。     

加芯搅拌桩单桩竖向承载力的探讨

加芯水泥土搅拌桩是一种用于处理软土地基的新型桩，目前该种桩型在国内外的研究尚未完善。通过试验，分析了加芯水泥土搅拌桩在竖向荷载作用下的荷载传递机理以及单桩破坏模式，根据破坏模式及影响因素推导出了单桩承载力的计算公式，并讨论了该桩型的优化设计，提出了最优含芯率和最优芯长比等结构因素。     

新桥镇村村通自来水市场化运作效果好

村村通自来水工程是各级人民政府提出的德政工程、为民工程。各地在实施村村通自来水工程建设中普遍遇到了两大难题：一个是建设资金的不足，一个是工程建成后的管理。而山东省费县新桥镇通过市场化运作的方式较好地解决了这两大难题。该镇通过招商引资的办法共筹资1747．23万元，实施了新桥镇44个村居、5万多人的村村通自来水工程，实现了该镇广大干部群众的世纪性盼水梦想。新桥镇为各地实施农村自来水工程建设开创了市场化运作的先河，提供了宝贵的经验。     

预应力腹板开洞组合梁非线性有限元分析

为研究预应力腹板开洞组合梁在静载作用下的受力性能,以通用有限元程序ANSYS为平台,提出了用于模拟预应力腹板开洞组合梁非线性全过程受力行为的精细有限元模型,并对预应力腹板开洞组合梁的承载力影响参数(预应力筋布置形式、预应力筋初始张拉力、混凝土板配筋率、栓钉布置)进行了分析。研究结果表明:施加预应力能明显提高腹板开洞组合梁的刚度和承载力,而且扩大了组合梁的弹性承载力;增加混凝土板的配筋率能有效提高组合梁的变形能力并减少混凝土板的裂缝;增加栓钉的数量能减小组合梁的界面滑移,并能提高预应力腹板开洞组合梁的刚度和承载力。     

GD包装机电控柜按钮失效问题的分析与解决

GD包装机组生产过程中易出现电控柜按钮灯损坏、触点未闭合等故障,此时对应的质量检测功能处于失效的状态,而原机MICRO-II系统提醒信息不明显,不能及时提醒操作人员注意检测状态和功能是否正常。当出现此类问题时,操作人员不能及时发现,若继续运行设备,将导致缺陷烟包产生,并流入下一道工序,导致质量事故发生,每一次事故都会耗费大量的人力物力,造成质量返工和较大的经济损失。提出GD包装机电控柜按钮失效问题的解决方案。     

基于多模态生理信号的驾驶人脑力负荷评估

准确评估驾驶人脑力负荷状态对降低因驾驶人脑力负荷过载导致的交通事故具有重要意义．基于典型驾驶场景,结合N-back认知负荷次任务,设计不同难度的驾驶任务实验,研究驾驶人脑力负荷．实验收集驾驶人在任务完成过程中的多种模态生理信号（脑电、心电和皮电信号）及美国航空航天局任务负荷指数量表主观脑力负荷数据,提出基于多模态生理信号特征分析和模式识别的驾驶人脑力负荷分类模型,并比较不同模态生理信号及其组合在3种典型机器学习算法（随机森林、决策树和k最近邻模型）中的脑力负荷分类识别效果．研究表明,基于不同模态生理信号组合的脑力负荷分类模型具有不同的分类准确率．单一模态生理信号的分类模型中,基于皮电、心电和脑电信号的分类模型准确率依次增加;基于多模态生理信号的分类模型准确率普遍优于单一模态分类模型;基于脑电、心电及皮电3模态生理信号的随机森林分类模型具有最高的分类准确率．