Fe-11Mn-4Al-0.2C中锰钢动态变形行为及其本构模型

基于准静态和动态拉伸实验，建立Fe-11Mn-4Al-0.2C中锰钢在2×10^-3~200s^-1应变速率下变形行为的Johnson-Cook(J-C)本构模型.结果表明，应变速率对弹性变形阶段无影响.在塑性变形初期，实验钢强度随应变速率增加而增加，在塑性变形中后期，实验钢强度随应变速率增加而减少.实验钢应变速率敏感性(SRS)指数m随着应变的增加，由0.013逐渐转变为-0.018.基于实验数据建立J-C本构模型，拟合效果不佳，存在5.1%的相对误差;通过改变应变速率强化系数，提出修正J-C模型，模型具有更好的拟合效果，表现出更小的相对误差，约为1.6%.     

枯草芽孢杆菌SX3411产抑菌物质的发酵条件优化

枯草芽孢杆菌SX3411菌株自身带有subtilomycin基因簇,其主要的抑菌成分为subtilomycin.该文采用单因素分析法分析了枯草芽孢杆菌SX3411在不同发酵条件和营养成分时对抑菌物质产生的影响.根据单因素分析,对枯草芽孢杆菌SX3411产抑菌物质设计了响应面法分析,通过响应面法获得了最优的发酵条件和最佳营养成分配比.结果表明:最佳培养条件是初始pH值为8.25、转速为169 r?min^-1、温度为30.24 ℃、装液量为37.9%、接种量为1.46%,抑菌圈直径预测值为30.04 mm; 最佳培养基的成分为葡萄糖11.4 g?L^-1、酵母粉5.0 g?L^-1、ZnSO₄ 0.000 56 g?L^-1、CaCl₂ 0.059 5 g?L^-1,抑菌圈直径预测值为27.83 mm.实际检测值与预测值完全吻合.实验结果为生产羊毛硫细菌素subtilomycin提供了依据.     

局部均布载荷作用下双凹槽简支板的承载特性

以双凹槽简支板为研究对象,在双凹槽简支板上贴上应变片,加上电桥测量电路、运算放大器和数字存储记录仪等组成压力载荷的测量系统,在液压式压力机上进行加载实验,得到了双凹槽简支板的承载特性.应用DYNA有限元程序对其承载特性进行了数值计算.实验结果和数值计算吻合较好,说明这种测量方法可行.     

响应面法优化S2菌株的培养条件

利用快速筛选方法从大庆采油三厂油田采出水中筛选出高产生物表面活性剂菌株S2,经鉴定为芽孢杆菌属.对S2菌株产生的生物表面活性剂进行提取及纯化后,通过离子鉴别实验及红外光谱法对其进行定性检测,确定其种类为非离子型脂肽类.以菌种S2产生的发酵液的乳化指数(E24)为指标,通过响应面优化方法对S2菌株的培养条件进行优化,以接种量、pH值、温度、摇床转速为因素优化对象进行实验.在此模型的基础上,通过二次回归方程得出最佳值是pH为7.2、温度为43.5℃、接种量为5.2%(V/V)、摇床转速为162r/min.在优化后的最佳培养条件下,测得菌株S2所产生发酵液的最优E24为81.20%.     

基于应变增量迭代的单桩分析方法

结合单桩荷载传递模型基本假定,提出一种计算分层土中竖向受荷单桩桩身变形和内力的迭代算法.该算法在假定桩顶沉降的前提下,通过对桩身应变和桩周土弹簧反力积分,求得桩身各部位的变形、内力及应变,并以桩身应变增量收敛控制迭代过程,进而得到桩身摩阻力和端阻力分布及相应的桩顶竖向荷载.算例分析表明,该算法对多种类型荷载传递函数具有良好的适应性,计算值与实测值和其他方法的计算值具有较好的一致性.     

产聚β-羟基丁酸芽孢杆菌的拉曼光谱快速筛选研究

【目的】探索快速筛选产生物塑料聚β-羟基丁酸(PHB)芽孢杆菌的光学手段,以期筛选到以葡萄糖或蔗糖为发酵底物的高产PHB优良菌株。【方法】应用拉曼光镊技术快速收集分离株的单个细胞拉曼光谱,分析其光谱特征。【结果】基于拉曼光谱特征峰可快速辨别细胞类型和细胞PHB含量,菌落细胞的PHB拉曼信号强度与菌株的PHB发酵能力有相关性;从不同土壤样品中分离的菌株,45%以上具有产PHB的能力,其中S-C-2菌株在3%蔗糖下PHB最大产量为5.27g/L,PHB占细胞干重70%;拉曼光谱监测发酵过程显示,不同发酵阶段发酵液的PHB总含量与单个芽孢杆菌细胞1732cm~(-1)峰的平均信号强度线性相关。【结论】拉曼光谱可以简单快速分选产PHB的芽孢杆菌,实时监测PHB发酵进程。     

基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法

以框架结构为研究对象,利用小波分析和神经网络理论,结合二者的优点,运用小波分析来确定框架结构的损伤位置,运用神经网络算法来识别损伤程度,给出了基于应变模态参数识别框架结构损伤的原理,建立了一种识别结构损伤的小波神经网络方法.通过建立基于振型模态和应变模态的损伤识别方法,分别对9种不同工况下框架的裂缝位置进行识别,并对比了这2种模态下损伤位置的识别效果.然后,分别对框架的振型模态和应变模态进行连续小波变换,获得2种模态参数下的小波系数模极大值.利用神经网络去模拟小波系数模极大值与损伤程度之间的非线性关系来识别结构的损伤程度,并对比了这2种模态下损伤程度的识别效果.数值分析结果表明,小波神经网络可以有效地识别出结构的损伤位置和损伤程度,基于应变模态的损伤识别方法具有更好的准确性.     

基于应变模态的直接损伤定位法

通常结构的位移模态和固有频率难以有效的反映结构是否损伤和损伤状况,应变模态能够更有效,更可靠的对结构损伤识别和定位。本文通过ANSYS对梁结构的不同损伤程度和不同的位置损伤工况的模拟仿真,进行结构损伤分析研究,最后通过前三阶应变模态振型结构损伤前后的比较,总结损伤结构的应变模态的变化规律,揭示应变模态对结构损伤的敏感性。     

变加载方式灰岩蠕变试验研究

打破单轴压缩蠕变试验传统的加载方式,改变加载速率和荷载增量法进行单试件逐级增量加载。瞬时加载阶段的轴向应变有如下特征:第一阶段各级的轴向应变速率随荷载级别的增加而降低,且大于第二阶段和过渡阶段所有级别的轴向应变速率。岩石在整个蠕变试验过程中,瞬时应变以硬化机制占主导地位,蠕变应变时颗粒进行受力调整,且加载速率与受力调整时间呈负相关。基于经典的Nishihara模型,参考前人研究成果,建立了能同时体现瞬时蠕变、稳态蠕变和与损伤演化过程有关的加速蠕变三阶段的蠕变本构模型。