输电线路导地线和金具极限状态设计参数研究

考虑到安全系数设计法存在的许多问题,为了保持设计的统一性,同时与国际接轨,采用可靠度设计法对输电线路的导地线和金具进行设计。通过对按现行国家标准GB50545—2010和行业标准DL／T5154—2012设计的导地线和金具进行可靠度校准,选取目标可靠指标计算得到导地线和金具极限状态的荷载和抗力分项系数。研究结果表明,对于导地线,当恒荷载与风荷载组合时,弧垂最低点和悬挂点的平均可靠指标分别为4372和3968;当恒荷载、风荷载和覆冰荷载组合时,弧垂最低点和悬挂点的平均可靠指标分别为3157和2898。金具的平均可靠指标为399。导地线抗力分项系数γR的均值为1084,恒荷载分项系数γG的均值为1072,风荷载分项系数γW的均值为1828;金具抗力分项系数γR′的均值为1165,导地线竖向荷载分项系数γQ3的均值为1062,导地线风荷载分项系数γQ5的均值为1797。若采用基于可靠度理论的设计方法,建议导地线各分项系数取γR=11、γG=12、γW=18,金具各分项系数取γR′=12、γQ3=12、γQ5=18。     

基于主成分分析-相关向量机的高速公路路基沉降量预测

为解决高速公路路基沉降量难以获取的难题,提出一种基于主成分分析(principal compohent analysis,PCA)的相关向量机(relevance vector machine,RVM)路基沉降量预测方法。通过主成分分析法将多个易获取的土体常规物理参数降维成少数且独立的变量,借助相关向量机模型反映路基沉降量与4个主成分变量之间的非线性映射关系,建立基于PCA-RVM的高速公路路基沉降量预测模型。将该模型应用于工程实例,在同样学习样本情况下与4种神经网络预测模型对比分析,结果表明:PCA-RVM预测模型通过分析各因素的相关性与贡献率,将多个影响因素合理化为少数主成分变量,在信息筛选方面明显优于其余4种模型;各模型预测结果显示,在路基沉降量预测结果的相对误差及均方差方面,PCA-RVM预测模型均占据较大优势。PCA-RVM模型具有精度高、离散性小、可靠度高等优点,为高速公路路基沉降量预测提供了一种新方法。     

基于灰色理论预测电沉积处理后的混凝土抗碳化性能

选用ZnSO4,MgSO42种溶液,对带裂缝的砂浆试件进行了修复,测定了7d,14d,21d,28d,35d龄期试件裂缝处的碳化深度,并就采用MgSO4溶液进行电沉积处理后混凝土裂缝处的碳化深度进行了灰色预测.结果表明:带裂缝的砂浆试件经电沉积处理后,其抗碳化能力均有所提高,而且采用MgSO4溶液处理后,抗碳化能力的提高程度要高于ZnSO4溶液,GM(1,1)模型预测精度比较高,可以用于电沉积处理后混凝土抗碳化性能的灰色预测.     

水泥土搅拌法的室内试验研究

为研究水泥搅拌法加固软土的特点和主要力学特征,进行了室内多因素影响下水泥土的配比试验,定量分析了龄期、水泥种类和水泥掺入比对水泥土力学性能的影响,揭示了各种因素对水泥土抗压强度的影响规律.单轴压缩试验结果表明:水泥土抗压强度随着龄期的增长而提高;水泥种类、水泥掺入比以及养护龄期是影响水泥土抗压强度的主要因素.     

大棚蔬菜变温管理新技术

大棚蔬菜的变温管理新技术,就是将一天分成几个阶段,按照促进光合作用,加速光合产物的运输,抑制呼吸消耗所必须的不同温度条件进行的一种管理新方法。 随着昼夜的变化,蔬菜的生理 活动重心不同,而要求不     

平菇袋栽棚养综合高产技术

近年来,江苏滨海县坎北乡菇农采用袋栽棚养综合高产技术栽培平菇,比过去的常规栽培技术增产30％以上,平均每分地的塑料大棚平菇投料3300公斤,产值达6500多元,其栽培技术主要有以下几点: 一、使用优质菌种。菇农使用的菌种都是经过鉴定、筛选的优质菌种。优质菌种具有抗逆性强,高产、耐贮运、商品性状好等特点。同时,制种户根据菇农计划装袋的时间,生产、提供适龄菌种,为平菇     

蔬菜茬口的科学安排

一、根据蔬菜对养分需求的原则安排好茬口。把需氮肥较多的叶菜类、需磷肥较多的茄果类和需钾肥较多的根茎类蔬菜相互轮作倒茬;把深根性的豆类、瓜类、茄果类,同浅根性的白菜、甘蓝、黄瓜、葱蒜类蔬菜进行轮换倒茬。这样可使土壤不同层次中的养分得到充分利用。一般需肥较多的叶菜类,后茬最好安排需磷肥较多的茄果类。吸肥快的黄瓜、芹菜、菠菜等,下茬最好安排对有机肥第二反应较好的西红柿、茄子、辣椒等。     

科技创新与现阶段高校科技工作的若干问题

在知识经济崛起和科技迅猛发展的时代,科技进步与创新已成为先进生产力发展和经济增长、国力增强的关键因素。要充分发挥科技进步作为经济和社会发展的动力作用,关键就是要突出创新。创新是科技进步的本质和灵魂,它贯穿于整个科学活动     

岩溶塌陷预测的高斯过程机器学习模型

为研究在多种复杂影响因素下岩溶塌陷如何准确预测,针对现有方法的局限性,建立了一种基于高斯过程机器学习的岩溶塌陷预测模型.该模型通过对少量学习样本的学习,就可以建立岩溶塌陷与其影响因素之间的复杂非线性映射关系.将模型应用于工程实例,研究结果表明,岩溶塌陷预测的高斯过程机器学习模型是科学可行的,具有预测精度高、适用性强、参...     

水化热引起的大体积混凝土墙温度分析

根据已提出的考虑混凝土化学反应速度的热传导方程新理论，分析了水化热引起的大体积混凝土墙的温度场，给出了该问题非线性热传导方程的解析迭代公式，研究中，绝热温升采用了基于Arrhenius理论的有效时间的函数，从而导致求解非线性热传导方程，从计算结果得出如下结论：（a)浇筑温度对大体积混凝土墙的最高温升有显著影响，浇筑温度越高，混凝土墙的内外最大温差越大；（b)由于混凝土的导热系数低，墙中心的温度高于其表面温度，这将导致混凝土墙横断面上不同位置在不同时刻具有不同的水化热化学反应速率；（c）水化热化学反应速率随温度升高而加快，从而使混凝土硬化速度加快，初凝和最终凝固时间缩短，因此，在炎热气候条件下宜采用低热水泥。