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81.
玻璃纤维筋混凝土构件的设计原理   总被引:4,自引:0,他引:4  
从材料力学和钢筋混凝土结构的设计理论出发,假设混凝土先受压破坏,引入修正系数,得到了修正后的玻璃纤维筋混凝土构件抗弯、抗剪设计理论,由此考察了玻璃纤维筋混凝土构件的脆性破坏机理和特性.最后通过一个玻璃纤维筋用于剪力墙结构的工程实例,初步验证了修正后的设计理论的实用性、科学性和安全性.  相似文献   
82.
莫茜  罗毅 《中国工程科学》2008,10(11):65-68
利用petri网直观图形化特点建立装配模型,并根据petri网原理得出可行装配序列。影响可行装配序列的大部分因素是定性的、模糊的、非数值的,将装配序列看作灰色系统,采用灰色聚类决策方法对可行序列进行评估。分析了影响因素的灰色分类并且研究了灰色聚类决策步骤。实例分析表明,该方法为petri网原理所得可行序列进行正确的评估并且得出决策向量。  相似文献   
83.
基于弹性壳体模型对双层碳纳米管的扭转屈曲问题进行了研究,计及层间范德华力的影响,建立了双层碳纳米管扭转屈曲的临界条件,并进行了数值计算.研究表明,当管径比较小时,范德华力的影响较小.  相似文献   
84.
2007年,国家“十一五”重大工程“川气东送”工程正式启动,该项目对改善沿线六省两市能源结构和生态环境具有重大意义。3年后,勘探开发情况表明,川气东送的资源基础——普光气田是一个高产优质的大型气田,同时元坝、通南巴气田规模不断扩大,南江、镇巴地区显示良好油气勘探潜力。“川气东送”的资源基础是可靠的,其资源规模正不断扩大,具有良好的资源前景。  相似文献   
85.
针对传统的异步电动机直接转矩控制系统中,电机在低速时存在较大的转矩脉动问题,提出了一种新的解决方法.在传统直接转矩控制系统的基础上,应用神经网络自适应控制能力,采用神经元控制器取代传统PlD(proportion integration differentiation)控制器,并利用Matlab/simulink软件进行仿真.仿真实验结果表明该方法能够有效地解决直接转矩控制系统转矩脉动问题,在低速时系统依然具有较好的动静态性能.  相似文献   
86.
为了对直流电压作用下的绝缘子表面电荷进行测量,设计了一种性能优良的新型电容探头,该电容探头具有电荷泄漏少、分辨率高的优点。研究了外施直流电压极性、幅值、作用时间和外界气象条件对表面电荷积聚的影响。研究表明:当外施电压的幅值和作用时间增加时,绝缘子表面电荷密度的平均值逐渐增加;绝缘子表面电荷的分布与外施电压的极性密切相关;晴朗天气要比小雨天气更易积聚表面电荷,说明绝缘子表面电导率对表面电荷积聚是有影响的。  相似文献   
87.
用大气压下空气辉光放电对聚四氟乙烯进行表面改性   总被引:15,自引:0,他引:15  
通过放电的电气特性测量和发光特性观察,界定了空气中大气压下辉光放电(APGD)和介质阻挡放电(DBD)的不同放电特点.用扫描电子显微镜(SEM)观察、接触角测量和X射线光电子能谱分析(XPS)等手段,研究了空气中APGD和DBD对聚四氟乙烯(PTFE)表面进行改性的效果,并分析了APGD和DBD处理效果不同的原因.实验结果表明:PTFE表面经APGD和DBD处理后,其表面微观样貌和表面化学成分均发生变化,且APGD的处理效果优于DBD.APGD可以对PTFE表面进行更为均匀的处理,经APGD处理40s后,PTFE表面的w(O)从0增加到21%,表面的水接触角从118°下降到53°.  相似文献   
88.
多孔硅多晶硅太阳电池研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
多晶硅太阳电池是目前世界光伏产业发展的重点,由于多晶硅不同的晶粒取向的差异,使传统的单晶硅绒面制备技术不能用于多晶硅太阳电池,多孔硅技术是适于多晶硅的廉价表面减反射膜技术,文章研究了多孔硅技术在多晶硅太阳电池中的应用,用化学腐蚀法制备了多孔硅,成功制备了效率达10=72%多孔硅多晶硅太阳电池。  相似文献   
89.
针对Y341-114型压缩式封隔器,采用Yeoh橡胶本构模型,在封隔器坐封和坐封后两种工况下,运用有限元分析方法对封隔器的非线性接触力学行为进行了模拟研究,分析了该封隔器坐封过程中施加的载荷与轴向压缩量的关系以及坐封后的强度、接触应力和摩擦力校核。结果表明:在封隔器坐封过程中,中胶筒首先与套管发生接触,其次是上胶筒,最后是下胶筒;封隔器坐封后胶筒的应力集中于胶筒的肩部,其中下肩部应力集中现象尤为明显;胶筒与套管之间的摩擦力、接触应力均能满足分层注水工艺设计要求,能够有效封隔15 MPa的层间压差。  相似文献   
90.
李淹博  江俊  罗毅 《科学通报》2023,(17):2184-2196
分子科学是化学的核心,也是生物、材料、药学等学科的基础.传统的分子科学研究通过实验或理论手段进行,研究成本高、周期长,难以处理高复杂度体系.随着大数据时代的到来,数据驱动的人工智能研究已成为继实验、理论和模拟之后的第4种科学研究范式.数据驱动的机器学习凭借其快速高效的数据处理能力,在分子科学领域展现出巨大的发展潜力.尤其是在分子性质预测、分子设计、化学反应预测及逆合成、量子化学计算、自动化合成等领域获得了广泛应用.本文首先介绍面向分子科学数据智能研究过程中的3个关键部分,即分子科学开放数据集、分子描述符和机器学习算法;然后,列举机器学习在不同分子科学研究方向中的重要应用案例;最后,分析讨论该研究领域可能存在的挑战及潜在发展方向.  相似文献   
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