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1.
为了研究玻璃纤维网格和混杂纤维对超高性能混凝土(ultra-highperformanceconcrete,UHPC)双向板弯曲性能的影响,通过四边简支板的弯曲试验,研究了玻璃纤维网格层数、单掺钢纤维(steelfiber,SF)、钢纤维分别与聚乙烯醇纤维(polyvinyl alcohol,PVA)、玻璃纤维(glass fiber,GF)、玄武岩纤维(basalt fiber,BF)混掺对UHPC板的破坏形态、承载力和弯曲韧性的影响.结果表明,未铺设网格的UHPC板中短切纤维总体积率为1.5%时,混杂1.0%SF和0.5%PVA(1.0%SF/0.5%PVA)纤维对UHPC板增强增韧最显著,其极限承载力和挠度10 mm处的能量吸收值较掺入1.5%SF、0.5%SF/1.0%PVA、0.5%SF/1.0%GF、0.5%SF/1.0%BF的UHPC板分别提升了33.7%、53.3%、43.2%、117.0%和14.3%、81.8%、46.1%、107.5%;单掺1.5%SF的UHPC板的延性和持荷能力较混杂纤维UHPC板强.相较未铺设玻璃纤维网格试件,玻璃纤维网格能够有效抑制UHPC板... 相似文献
2.
目前基于图的关键词提取算法,都只考虑了文章中词语和词语之间的关系,而忽视了句子的影响.而且这些关键词提取算法,忽略了文章中存在多个话题对关键词提取的影响.新方法基于词语-词语、词语-句子、句子-句子的3种关系建立了3个图.在传统基于图的算法上更多地考虑了句子的影响,并且创新地使用聚类的方法在文章中找出涉及的所有话题,相应地提取关键词来覆盖全部话题.实验结果显示改进后的关键词提取算法相较于传统算法在提取效果上有很大的提高. 相似文献
4.
探讨家庭自我护理在乳腺癌PICC置管患者护理中的应用价值。将行PICC置管的92例乳腺癌患者随机划分为对照组和观察组,对照组46例给予常规护理,观察组46例在常规护理基础上引入家庭自我护理理念。对比两组置管并发症发生率、导管护理情况。观察组置管并发症发生率10.87%较对照组的30.43%低(P0.05);观察组留管时间较对照组长(P0.05),冲管及封管次数、更换正压接头次数与对照组比较无明显差异(P0.05)。在乳腺癌PICC置管患者护理中引入家庭自我护理,可有效降低置管并发症发生率,显著延长导管留置时间。 相似文献
5.
以郑州壤质黏土为供试土壤,紫茄为供试作物,设置常规地下滴灌(CK)为对照,研究以循环曝气为增氧方式的增氧地下滴灌(ASDI)对温室紫茄生长及土壤通气状况的影响.结果表明,与CK相比,ASDI处理下15 cm土层E_h最大提高47.92%,D_O最大提高26.95%,而开花期R_s最大提高39.24%,紫茄根长增加23.89%,根系活力提高28.61%,净光合速率、蒸腾速率、气孔导度分别提高11.76%,8.02%,16.67%,叶绿素含量增加7.34%,株高增加22.04%,产量增加25.71%,水分利用效率提高25.82%,作物氮、磷、钾利用效率分别提高55.56%,42.86%,43.75%,且存在显著性差异(P0.05).增氧地下滴灌显著改善了土壤通气状况,促进温室紫茄的生长状况,提高作物水分、养分利用效率,进而可实现作物增产的目的. 相似文献
6.
正"上善若水"出自《道德经》。水,滋润万物,平和不争。老子以物喻人,讲求的是学习水"利万物而不争"的品性。然而当水结为冰,在壮观的冰川世界里,你会看到水的另一种姿态:融冰侵蚀花岗岩,冰川裹挟着岩块前行,或凿壁成坑、或刻石留痕,或斗峰交错于谷岭、或乱石列阵于荒原……走进赤峰陶海营子的冰川遗迹世界,你也许还会有更深的体会。 相似文献
7.
以天然橡胶为例,采用分子动力学模拟方法,研究了单轴拉伸条件下材料分子链聚合度参数p、环境温度T和加载率R对黏弹性材料力学性能的影响.结果 表明,材料应力随分子链聚合度和加载率的增加而增加,随温度的升高而降低,低温高频下材料呈现出塑性特点.在R=108 s-1,T=250 K的条件下,p=20,40时,材料应力峰值分别为79.8和99.8 MPa;当p=40,R=1010 s-1时,T=100,250 K条件下,应力幅值分别为134.9和103.9 MPa;在p=40,T=250 K情况下,R=109,1010 s-1时,应力峰值分别为122.7和134.9MPa.在加载过程中,非键结势能对系统总势能的变化起主导作用,分子动力学模拟方法可以较好地分析分子链聚合度、环境温度和加载率等参数对黏弹性材料应力、系统能量和自由体积变化的影响. 相似文献
8.
9.
针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育. 相似文献
10.