钢管混凝土柱压-扭破坏尺寸效应细观数值分析

地震作用下,钢管混凝土柱容易受到扭转作用而发生压-扭破坏,扭矩作用将导致钢管混凝土柱的破坏加剧.本文首先建立了能够同时考虑混凝土非均质特性和混凝土/钢管接触行为的钢管混凝土柱力学分析模型及其数值模拟方法,进而模拟研究了钢管混凝土柱在压-扭联合作用下的失效破坏行为和尺寸效应规律.主要分析了截面尺寸、轴压比、含钢率和截面形状对钢管混凝土柱破坏模式、名义抗扭强度及其尺寸效应行为的影响.结果表明:随轴压比的增大,钢管混凝土柱抗扭承载力呈现先增大后减小的趋势,且当轴压比在0.4左右时,抗扭承载力达到最大值;钢管混凝土柱在压-扭联合作用下存在一定程度的尺寸效应,且根据本文模拟工况,名义抗扭强度下降幅度可达24%;此外,随轴压比的增大,名义抗扭强度的尺寸效应行为呈现先削弱后增强的趋势.基于本文数值试验数据及作者前期研究工作,提出了考虑轴压比和含钢率影响的钢管混凝土柱名义抗扭强度尺寸效应公式.     

聚能射流长靶距下的侵彻仿真模型

提出了一个用于长靶距下聚能装药的断裂射流侵彻能力预测数值仿真模型.因聚能射流有很大的速度梯度,当它飞行数倍于标准炸高的距离后,射流被拉断为碎段,其穿甲能力大为降低.基于非线性瞬态动力学程序AUTODYN,研究了聚能装药射流的形成和大靶距下的断裂射流对不同靶体的侵彻和贯穿模拟.通过与实验结果比较,给出了一个用于预测长靶距下聚能装药射流侵彻能力的计算模型.与实验数据比较,所给模型可给出准确的预测结果.     

完备Riemann流形之测地线

讨论了完备Riemann流形上测地线上的共轭点的存在性与几何性质,证明了截面(r)∧v的曲率k((r)∧v)≥0的完备测地线(r):(-∞, ∞)→M为共轭点测地线的充要条件是k((r)∧v)=0.     

金霉素链霉菌废菌丝体吸附金(Au3+)特性的表征

以金霉素发酵生产中的金霉素链霉菌废菌丝体为生物吸附剂,研究了该菌体吸附金离子的特性.结果表明,该菌体吸附金离子的最适pH值为3.5,其吸附作用是一种快速而非依赖温度的过程.在起始Au3+浓度(100mg·L-1)与菌体浓度(2g·L-1)之比为50mg/g,pH3.5和30℃条件下,吸附45min,菌体对Au3+的吸附量为45.6mg·g-1吸附率达91.2%.菌体所吸附的金可被解吸附.透射电子显微镜观察结果表明,该菌体能将Au3+还原成金颗粒,并形成不同形状和大小的金晶体.X射线光电子能谱分析证明,Au3+能被菌体还原成Au0.     

金霉素链霉菌废菌丝体吸附金(Au~(3+))特性的表征

以金霉素发酵生产中的金霉素链霉菌废菌丝体为生物吸附剂,研究了该菌体吸附金离子的特性．结果表明,该菌体吸附金离子的最适ｐＨ值为３．５,其吸附作用是一种快速而非依赖温度的过程．在起始Ａｕ３＋浓度（１００ ｍｇ·Ｌ－１）与菌体浓度（２ｇ·Ｌ－１）之比为５０ｍｇ／ｇ,ｐＨ ３．５和 ３０℃条件下,吸附 ４５ｍｉｎ,菌体对Ａｕ３＋的吸附量为４５．６ ｍｇ·ｇ－１,吸附率达 ９１．２％．菌体所吸附的金可被解吸附．透射电子显微镜观察结果表明,该菌体能将Ａｕ３＋还原成金颗粒,并形成不同形状和大小的金晶体．Ｘ射线光电子能谱分析证明,Ａｕ３＋能被菌体还原成Ａｕ０．     

硅藻土表面羟基的~1H魔角旋转核磁共振谱

采用高转速的1H魔角旋转核磁共振技术, 成功分辨了硅藻土表面不同类型的羟基: 孤立羟基、氢键缔合羟基, 以及表面吸附的孔隙水和氢键结合水. 其质子的化学位移(δ)分别约为2.0, 6.0~7.1, 4.9和3.0. 随热处理温度逐渐升高, 孔隙水、氢键结合水先后脱附, 导致代表孤立羟基质子、氢键缔合羟基质子的谱峰的相对强度增加, 1000℃时达到最大. 1100℃时, 强氢键缔合羟基、孤立羟基基本缩合, 弱氢键缔合羟基则仍有部分保留于微孔之中.     

高校信息公开的可视化分析与展望

为推进我国高校信息公开的创新性研究,运用Citespace软件,对2000—2021年中国知网（CNKI）所收录的以高校信息公开为主题的715篇文献,通过发文量分析、高产作者及研究领域分析、作者合作网络分析,呈现高校信息公开研究现状;样本文献关键词共现网络图谱显示,校务公开、信息公开、民主管理是其前期的主要研究热点。未来,高校信息公开研究将从政策引导被动研究向以问题为导向的主动研究转变,从理论探索向指导实践转变,从宏观架构到全面多元转变。     

双声子关联效应对束缚磁极化子基态能量的影响

在LLP正则变换基础之上,引入线性组合算符,选取一个包含双声子关联效应的基态计算库仑束缚磁极化子的基态能量．计算表明,考虑声子关联效应时,束缚磁极化子的基态能量降低．双声子关联效应所对应的能量与耦合常数的二次方密切相关．     

基于深度学习下的卷积神经网络参数学习

近年来,深度学习(deep learning)在图像目标识别、语音识别和自然语言处理等诸多方面都得到了广泛的应用.目前,深度学习的主要形式是深层神经网络,而深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)则是其中一种经典而广泛应用的结构.随着深度学习方法在诸多领域的不断深入应用,深...     

现场金相检测中电解抛光技术的应用探索

为了改善工件表面的抛光效果,解决传统机械抛光对抛光工件几何形状的限制,提高实际工程中对工件的抛光效率,本文介绍了一种全新的抛光工艺--电解抛光。电解抛光工艺与工件的材质、电流大小以及电解液的温度等参数密切相关,合理的控制这些工艺参数才能达到理想的抛光效果。本文主要探究电流密度、抛光温度以及阴阳极间的距离等因素对抛光效果的影响。