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41.
振动台的模型实验表明,柔性垫层对自由浮置罐有减震作用;自由浮置罐的底部动应力比锚固罐一般要大,且多波效应明显。 相似文献
42.
本文把扩展电阻法应用于陶瓷微区电导性能研究.建立了微区的定位标识系统,可精确、方便地对选定的微区进行电导性能及组分的重复测定.该方法在研究Ba(Sn_(1-x)Sb_x)O_3、ZnO及BaTiO_3半导体瓷应用中得到有意义的结果. 相似文献
43.
数字图书馆发展与展望 总被引:2,自引:0,他引:2
吴凡 《科技情报开发与经济》2005,15(23):42-43
介绍了网络时代数字图书馆的概念以及目前国内外数字图书馆的发展情况,展望了数字图书馆的发展趋势和未来。 相似文献
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45.
46.
广东河网地带的水生植被 总被引:1,自引:0,他引:1
本地区的水生维管束植物种类相当丰富。现已知有131种,隶属于81属,44科,其中挺水植物70种、沉水植物33种、浮水及浮叶植物28种。这些植物对外界环境各有不同的选择,现将它们分为:(一)流动河涌申的植物群落,包括:(1)密齿苦草+竹叶眼予菜+穗花狐尾藻群丛,(2)竹叶眼子菜+穗花狐尾藻群丛。(二)农田灌溉水渠植物群落,包括有:(1)喜旱莲子草+水蓑衣+田字萍群丛。(2)黑藻+水龙群丛。(3)野芋+菰群丛。(4)箭叶雨久花+喜旱莲子草群丛。(三)静水植物群落(低洼水(土朗)、人工湖、荒废池塘),包括有:(1)野荸荠+木贼状荸荠群丛。(2)金银莲花+竹叶眼子菜+密齿苦草群丛。(3)石龙尾+圆叶节节菜群丛。(四)珠江口海滩植物群落,包括有:(1)桐花树+秋茄树+木榄群丛。(2)老鼠簕+桐花树群丛。(3)短叶茳芏+菰群丛。生活在同一水体的各种植物,往往为争夺生活地盘和其他的生态因子而展开剧烈的竞争,不仅种间有竞争,种群内的不同个体也有生存竞争。 相似文献
47.
合理界定机场吸引范围,是构建坚固民航运输网络的关键环节。现有的机场吸引范围界定方法,很少考虑与其衔接的地面交通网络,以及旅客出行偏好的影响。为提高机场吸引范围的实用性,本文以城市断裂点理论为基础,对其中的重要参数予以改进。首先,以综合交通运输为背景,指出发达的公路和铁路运输网络对民用机场具有很大的竞争与促进作用,并提出以地面交通出行时间为量化标准的吸引范围界定方法。然后,为分析旅客出行偏好的行为机理,针对于与机场衔接的地面交通网络来建立离散选择模型。其次,将研究区域的机场所在城市看作是一个整体,运用专家评价法和熵权法综合确定机场的吸引规模,并通过机场吞吐量与城市对外出行总量针对机场规模进行修正。最后,通过算例验证改进模型的实际可操作性,为确定多机场系统吸引范围界定提供新的思路和方法。 相似文献
48.
为掌握我国北方典型岩溶泉域在人工干预条件下地下水的动态响应规律,以涉县东风湖泉域为研究对象,结合区内地质、水文地质、2011-2021年地下水位动态监测和地下水压采资料,在分析该地区地下水动态变化特征的基础上,运用GMS软件构建了在人工压采干预作用下的地下水流数值模拟模型,对地下水位变化趋势进行了预测。结果表明:①研究区地下水动态变化明显,具有周期性、滞后性,具体表现为4个变化阶段;②研究区内岩溶地下水整体呈现回升的状态,但是空间分布特征不同,上升区主要分布于下游地区;;③地下水类型为降水入渗-开采型,低水位期基本在5-6月,高水位期在1-2月;④在干预条件下,区内地下水位有着不同程度的回升,南部(下游)浅层水位响应特征值超过15m,中游地下水位响应特征值达到了5-10m,北部(上游)地下水位响应特征值为3-5m;上游和中游地下水位影响整体小于下游,下游水位响应尤为突出。该研究对于泉域内泉的保护以及地下水开发利用和保护具有重要的理论和实际意义。 相似文献
49.
针对目前单孔无针注射器单次注射剂量小、需要多次重复注射的缺陷,提出一种大剂量多孔无针注射器.应用ANSYS Workbench仿真平台对多孔无针注射器的注射流场进行分析,发现多孔无针注射器的工作压力不低于13 MPa;并通过流固耦合分析,得到多孔无针注射器不同直径的应力变化规律,且拟合了不同压力下许用应力与最小安瓿直径之间的关系多项式.根据仿真结果设计正交试验对多孔无针注射器收缩段进行结构优化,得到优化方案:20°收缩角、1.4的长径比、2 mm的分布圆直径、4.05 mm的收缩段长度和0.165 mm的微孔直径.且通过安瓿的应力分析,验证了优化方案满足材料的力学性能要求.优化结果表明,该注射器具有比传统单孔注射器更大的注射剂量,可达5 mL,注射速度高达150 m/s以上,能击穿皮肤,同时又不致造成过多损伤.试验及动力学分析进一步验证了优化方案的可行性. 相似文献
50.
针对现有对抗样本检测方法存在检测准确率低和训练收敛速度慢等问题,提出一种基于图像去噪技术和图像生成技术实现的对抗样本检测方法.该检测方法将对抗样本检测问题转换为图像分类问题,无须事先得知被攻击模型的结构和参数,仅使用图像的语义信息和分类标签信息即可判定图像是否为对抗样本.首先,采用基于swin-transformer和vision-transformer实现的移动窗口式掩码自编码器去除图像中的对抗性噪声,还原图像的语义信息.然后,使用基于带有梯度惩罚的条件生成式对抗网络实现的图像生成部分根据图像分类标签信息生成图像.最后,将前两阶段输出的图像输入卷积神经网络进行分类,通过对比完成去噪的图像和生成图像的分类结果一致性判定检测图像是否为对抗样本.在MNIST、GTSRB和CIAFAR-10数据集上的实验结果表明,相比于传统检测方法,本文提出的对抗样本检测方法的平均检测准确率提高6%~36%,F1分数提高6%~37%,训练收敛耗时缩减27%~83%,存在一定优势. 相似文献