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991.
高温后钢筋混凝土框架抗震性能试验研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为研究高温后混凝土框架的抗震性能,设计了2个强梁弱柱框架和2个强柱弱梁框架,预先对其中2个框架进行明火升温试验,然后对所有试件进行低周往复加载试验.考察了各榀框架的破坏模式、荷载-位移关系、承载力、变形能力、刚度和耗能能力与高温和梁柱尺寸等因素的关系.试验结果表明:受火后混凝土框架的承载力和耗能能力有所降低,强梁弱柱型框架的承载力下降更为明显,且屈服位移增大,极限位移减小;受火后混凝土框架的塑性铰出现顺序改变为柱底—梁端—柱顶,柱端更容易出现塑性铰.常温下强柱弱梁型(破坏形态为梁端先出现塑性铰)框架在火灾后可能转化为"强梁弱柱"型破坏. 相似文献
992.
由于引力场的微分同胚不变性,定义能量一直是引力理论中的难题,人们为此发展了一系列方法.本文将Wald基于拉格朗日形式体系构造引力场的准局域能量的方法推广到三维有挠率引力的情形,给出了Mielke-Baekler (MB)模型中的守恒的能量与角动量,并计算了有挠率的BTZ黑洞解的守恒荷.所得结果与基于哈密顿形式体系的方法给出的守恒荷相一致. 相似文献
993.
994.
食药两用植物火麻(Cannabis sativa L. subsp. sativa)具有优良的植物油(火麻油)和植物蛋白(火麻蛋白),全身是宝,在食品、医药和工业用品行业具有巨大的市场开发潜力。随着大健康产业的发展,火麻蛋白的系列产品必将越来越深入我们的生活。国内外对火麻的研究报道比较丰富、研究方向多,但是缺少全面系统的总结分析。本文通过查阅国内外对火麻研究的文献报道,综述食药两用植物火麻的最新研究进展,找出火麻发展的不足并提出开发策略:要实现火麻产业经济,需要建立有优质的种质资源圃,健全高产优质栽培技术及火麻加工、销售体系,并对其化学成分和营养生理功能机制深入研究,才能促进火麻产业化、规模化和可持续化的发展。 相似文献
995.
通过实地调研数据,对车辆右转的临界间隙进行了计算,发现右转车辆的临界间隙服从威布尔分布。用二项logistic回归模型建立间隙接受模型,结果表明,间隙值较大、行人流量较低时,司机对间隙接受的可能性较大,对单人过街的间隙接受的可能性更大,对较短的时间间隔比较谨慎,更倾向于接受较短的时间滞后。本研究既为对交叉口进行安全评估打下基础,也可用于对交叉口通行延误及通行能力进行分析。 相似文献
996.
依托苏州地铁3号线金鸡湖西站至东方之门站区间下穿1号线工程,为防止3号线下穿1号线引起1号线轨道下沉,减少沉降对车辆运营的安全影响,提出了加装防脱护轨和行车控制的保护措施,并给出了防脱护轨加装范围及其详细的安装工艺,经现场监测验证了技术的可行性,为今后类似工程提供指导。 相似文献
997.
目的不同剂量配伍时泻心汤的抗炎作用的对比分析,其抗炎作用有何影响。方法采用角叉菜胶导致小鼠炎症模型,经口灌胃小鼠不同剂量配伍的泻心汤水提液,连续灌胃给药5 d后,测定足肿胀度;试验测定丙二醛(MDA)含量和一氧化氮(NO)含量,查看其抗炎作用的活性。结果对比模型炎症对照组,生理盐水组、地塞米松组及各个剂量配伍组的足肿胀度均比模型对照组低,差异有统计学意义(P0.05);与剂量配伍4组相比较,剂量配伍2组足肿胀度下降,差异有统计学意义(P0.05)。与模型对照组比较,生理盐水组、地塞米松组及各个剂量配伍组MDA含量和NO含量均低于模型对照组组,差异有统计学意义(P0.05);与剂量配伍4组进行对比,剂量配伍2组NO含量和MDA的含量均下降,差异有统计学意义(P0.05)。结论三黄泻心汤的不同剂量配伍时抗炎作用不一样。 相似文献
998.
测试分析锌离子电池中阴离子的氧化还原反应, 以MnO2为研究对象, 用循环伏安法、 恒流充放电法及非原位X射线光电子能谱测试分析MnO2中的氧在水溶盐电解液中的氧化还原反应. 结果表明, 在低浓度电解液中, 氧未发生氧化还原反应, 在质量摩尔浓度为30 mol/kg的ZnCl2电解液中, 氧在高电位处发生氧化还原反应. 相似文献
999.
运用文献资料、逻辑推理和案例调查等研究方法,深入分析了人工智能赋能体育场馆智慧化转型的基本表征、应用价值及深化路径。研究认为:1)相较于传统体育场馆特点,人工智能赋能体育场馆智慧化转型的基本表征为建筑智慧化、服务智慧化和管理智慧化;2)通过对体育场馆传统职能的厘清,人工智能赋能体育场馆智慧化转型的应用价值主要是助力大型体育赛事顺利举办、助力体育产业高质量发展和助力公共体育服务有效供给;3)在人工智能赋能体育场馆智慧化转型的实践过程中,存在着标准体系缺失、推广难度较大、应用效果不佳和数据问题较多等现实困境。4)为了使人工智能更好地赋能体育场馆的智慧化转型,提出了制定标准体系、实施差异发展、实现整体优化和提供系统保障4条深化路径。 相似文献
1000.
针对传统医疗图像误差预测算法无法很好的选择图像特征,存在图像误差预测值与实际值拟合度低、预测耗时长等问题,提出基于卷积神经网络与特征选择的医疗图像误差预测算法.首先,选取5种集成规则构建自适应多分类器,对医疗图像区域进行分类;其次,训练卷积神经网络,利用训练完成的神经网络提取不同类别医疗图像区域特征,以此为基础计算区域距离,寻找出相似度最小的区域,完成图像可疑区域定位;再次,融合多评价标准生成特征子集,从中搜索得到最优特征子集,完成可疑区域图像特征选择;最后,以选择得到的特征区域像素点作为训练样本,建立预测样本与训练样本之间的多元线性回归矩阵,实现误差预测.实验结果表明,所提算法的集成规则适应度较高,分类性能好,区域距离计算准确率高达95%左右,特征选择的AUC值(Area Under Curve)高,且预测结果拟合度和预测耗时均优于传统算法. 相似文献