基于滚动摩擦作用下玉米颗粒在模拟筒仓卸料中的力链分析（网络首发、推荐阅读）

针对颗粒滚动摩擦作用对筒仓中玉米颗粒的力链空间分布进行研究，通过EDEM离散元软件建立筒仓模型与仿真玉米颗粒模型进行卸粮仿真模拟，并与筒仓卸料实验作流态对比，验证模型与仿真结果的准确性。通过对模拟仓进行切片观察和数据处理，对比分析了不同摩擦情况下力链的细观参数随时间演化规律。模拟结果表明：颗粒间摩擦系数越大，卸粮完成的最终时间越长；颗粒间滚动摩擦系数越小，颗粒由整体流转变为管状流的时间越早。对于有漏斗的筒仓来说，减小颗粒间摩擦会改变整体流和管状流之间的极限，从而增加产生管状流的面积。标准滚动摩擦系数下玉米颗粒在卸料过程中会出现起拱-塌陷效应；减小滚动摩擦，玉米颗粒卸料较稳定，未出现起拱的应力突增、以及拱塌陷的应力衰减；增大颗粒间滚动摩擦不但会增加拱效应，且出现成拱高度距离漏斗口更高。     

抽水蓄能电站引水调压室先增后甩工况最高涌浪研究

以国内某抽水蓄能电站为例,选取先增后甩工况作为最高涌浪的控制工况,分别采用解析法和基于特征线的数值仿真法,对比分析了最高涌浪的发生条件及2种方法的差异。结果表明:数值仿真法考虑了导叶启闭规律的影响,相较于采用流量突变模型的解析法,调压室水位波动发生滞后,更准确地模拟了调压室的水位波动过程;导叶启闭规律越长,工况转换越多,则滞后时间越久,但几乎不影响调压室的涌浪极值;2种方法共同验证了先增后甩工况的最不利叠加时刻为初始工况与叠加工况的Z-V曲线相切时刻,相应产生的调压室涌浪最高;数值仿真法由于发生叠加工况时流量为渐变,因而切点的发生时刻在Z-V曲线上产生后移,但2种方法的调压室的涌浪极值十分接近。     

磨料有序排布电镀砂轮的制备及其把持力研究

为解决电镀砂轮磨削加工中容屑空间不足的问题，采用点胶微粘接的方法制备了磨料有序排布的电镀砂轮，分析了磨料粘接效果和镀层力学性能。通过SEM分析了磨料/镀层/导电胶的结合界面，并进行了干磨削试验。研究结果表明，直径约为磨料粒径40%的胶点可粘接住磨料，单个胶点上粘接多颗磨料的占比小于6%；双脉冲电镀工艺制备的镀层显微硬度大于500HV，表层残余应力小于100MPa，磨料/镀层/导电胶之间的界面贴合紧密，无明显缺陷；砂轮在磨削时没有出现磨料脱落现象。     

新时代加强社会主义意识形态凝聚力和引领力建设的路径考量

随着社会主义事业的不断深入推进，意识形态方面伴随着经济高速发展滋生了许多值得注意的问题。加强党 的意识形态凝聚力和引领力建设是马克思主义政党的必然要求，是加强党的建设、巩固执政地位、提升执政能力的重要抓 手。面对当今社会思潮的复杂性、市场经济的自发性、网络媒体的多样性等挑战，要以先进的理论武装人民、提升意识形态 话语权并着手增强网络环境的监管力度，以此坚定理想信念、加固价值理念、筑牢道德观念。     

3D打印裂隙岩体动态力学性能及能量耗散规律初探

地下岩体结构经常遭受到地震、爆炸、冲击振动等产生的动力扰动，利用3D打印技术的优势研究冲击荷载下岩体动态力学性能对实现3D打印技术在工程领域的应用具有重要意义。采用φ50 mm的变截面霍普金森压杆(SHPB)装置，对含预制裂隙的3D打印岩体试样进行动态单轴压缩试验。研究结果表明：试样的动态抗压强度随着预制裂隙倾角的增大呈现出先减小后增大的趋势，当预制裂隙倾角为30°时试样强度最小，当预制裂隙倾角为90°时试样强度最大。与3D打印岩体试样的静态单轴压缩强度对比发现，3D打印砂性材料具有明显的率效应，当应变率为139.65 s^-1时，3D打印岩体试样的动态抗压强度是静态抗压强度的4.34倍。预制裂隙缺陷在一定程度上加剧了试样的能量耗散和破碎过程，并且30°倾角预制裂隙对试样能量耗散和破碎结果的影响程度最大。同时，3D打印岩体试样的能量耗散过程与破碎块度表现出明显的自相关性，所用的3D打印砂性材料的宏观破碎结果与能量耗散之间的关系与天然岩石材料有一定相似性，为今后3D打印材料模拟天然岩体应用于动态力学试验的可行性奠定了基础。     

卷取机前夹送辊不同驱动方式的夹送力对比分析

文章针对有色金属加工生产机组中卷取机前夹送辊驱动方式的不同,对夹送辊的结构和驱动力矩做对比分析,同时进行理论设计计算,供设计参考使用。     

测试轻松做 英语学习更给力

小学英语老师常常会给家长留一些作业,让家长给孩子出英汉连线题、选择题等,并对测验结果进行评判。这下可把家长忙坏了,不光是出题,还得判题。能不能让电脑来自动完成这项任务呢?当然可以!安装Snap!by Lectora插件到PPT中,利用它就能轻松实现上述任务,让孩子在轻松快乐的环境中高效学习英语。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

表面活性剂对低渗透油藏渗吸的影响

采用不同类型的表面活性剂进行自发渗吸实验,并对表面活性剂改善岩石润湿性、降低界面张力的能力进行了分析。实验结果表明,阴离子型表面活性剂改善润湿性的能力好于其他类型的表面活性剂,且在岩心中的自发渗吸效果最好,这是由于阴离子型表面活性剂改善润湿性的机理为离子对形成机理,强于阳离子的吸附机理;接触角是决定渗吸能否发生的决定性因素,只有接触角小于70°时渗吸才能发生;界面张力影响渗吸速度和最终采出程度,对于渗透率为1 mD的岩心,最佳界面张力为10~(-1) mN/m。