苗尾水电站冲沙廊道抗冲磨混凝土施工措施

苗尾水电站是澜沧江上游河段一库七级开发方案中的最下游一级电站,冲沙廊道与引水进水口前缘平行,布置在沉沙池底部,断面为倒城门洞型,开挖底弧半径为5、7m。其中EL.1351m以下为C50抗冲磨混凝土;以上为C30抗冲磨混凝土。已施工完成的混凝土内实外光,施工时段内未发生安全、质量事故。该文结合苗尾水电站冲沙廊道混凝土施工的成功经验进行技术研究。     

海拉尔盆地贝尔凹陷大磨拐河组沉积体系特征及演化规律

在野外剖面观察、岩心分析、测井、测试资料分析基础上,综合多方研究成果,对海拉尔盆地贝尔凹陷大磨拐河组沉积体系的类型、特征进行了详细地分析,并深入讨论了海拉尔盆地贝尔凹陷大磨拐河组沉积体系垂向上的演化规律。结果表明,区域发育的沉积体系主要有曲流河三角洲、扇三角洲、辫状河三角洲、网状河三角洲和湖泊。其演化过程共经历低水位、水进、高水位早期、高水位中期和高水位晚期5个体系域时期。研究海拉尔盆地贝尔凹陷沉积体系,对预测大磨拐河组油藏分布,加快勘探步伐,具有重要现实意义。     

不同激素配比对直立型扁蓿豆愈伤组织诱导及分化的影响

通过L25(53)正交试验设计,在MS基本培养基上添加不同浓度的2,4-D、6-BA、NAA三种激素.试验分别用直立型扁蓿豆的下胚轴和子叶作为外植体,探讨三种激素对直立型扁蓿豆愈伤组织诱导及分化的影响以及适合直立型扁蓿豆愈伤组织诱导和分化成苗的培养基.结果表明:6-BA对愈伤组织的形成有很大的影响;2,4-D,NAA对诱导愈伤的形成没有明显的作用.直立型扁蓿豆愈伤组织诱导的较优培养基组合是MS+2,4-D 0.5 mg/L+6-BA 1.0 mg/L+NAA 1.0 mg/L.同时,2,4-D对直立型扁蓿豆分化成苗的影响是最明显的,其次是6-BA,变化不明显的是NAA.愈伤组织分化成苗的较佳培养基组合是MS+6-BA 1.0 mg/L.     

鼠类对薯豆种子命运的影响

薯豆(Elaeocarpus japonicus Sieblet zucc)是一种在都江堰林区普遍分布的常绿乔木,其果实及种子为众多动物所取食.本实验在原生林、次生林、灌丛、柳杉林4种生境的边缘和内部分别释放2种不同密度的种子,考察鼠类对种子命运的影响.结果表明:(1)薯豆种子的命运以原地转移为主;(2)边缘因素、种子密度因素对鼠类捕食作用的影响并不显著;(3)总体上种子在4种生境的中位存留时间有显著性差异;(4)4种生境的种子存留数变化以及最终剩余种子数量各不相同.     

马桑化学成分研究

以河南省西峡县采集的马桑为原料,经乙醇回流提取,通过硅胶柱、高效液相制备柱对氯仿段进行分离,得到9个化合物,根据理化性质和光谱数据鉴定其结构分别为豆甾醇、β-谷甾醇、高级脂肪酸及其酯,其中,8个化合物为首次从该植物中得到.     

超细磨粉煤灰作用效应研究

系统地探讨了在低水胶比和大流动性（或免振）条件下以超细磨粉煤灰（ＵＰＦＡ,ｕｌｔｒａ－ｐｕｌｖｅｒｉｚｅｄｆｌｙａｓｈ）为主的活性掺合料对胶砂流动度和强度及混凝土坍落度和强度的作用效应,为配制免振高强高性能混凝土奠定了基础。     

全糯玉米浆关键生产工艺参数的研究

以速冻的乳熟期糯玉米为原料制成全糯玉米浆,该产品采用最少加工新工艺路线,原料利用率达100％,提高了产品的营养价值,降低了生产成本;确立无酶解、无糊化等特殊工艺,缩短了工艺流程,节约能源。主要对全糯玉米浆的磨浆和均质关键工艺参数进行了研究。以全糯玉米浆的沉淀率和悬浮稳定性为评判标准,确定最佳工艺参数是磨浆2次,均质压力30MPa,均质次数2次。获得出全糯玉米浆体系颗粒的中位径在60-70gm时,全糯玉米浆体系最稳定。     

二相流理论在光整加工技术中的应用研究

阐述了二相流的基本理论,探讨了其在光整加工技术中的应用,介绍了二相流基本理论在光整加工技术中的3种应用工艺。     

道岔区固定辙叉心轨垂磨对轮轨动态接触的影响

通过实测数据和文献资料,分析了辙叉区心轨垂直磨耗分布规律,并基于该规律构造了各级垂直磨耗分布曲线。针对重载条件下普速铁路60 kg·m^-1钢轨12号单开道岔,基于车辆-道岔耦合动力学的理论,建立重载货车-道岔耦合动力学模型,计算分析了固定辙叉心轨垂直磨耗对重载货车通过道岔辙叉区轮轨接触的影响规律。结果表明:心轨顶宽20～40 mm范围是实测心轨垂直磨耗较为严重的区域;随着心轨垂直磨耗量的增大,轮载过渡区轮轨接触力最大值和接触力过渡曲线波动性普遍增大,轮轨接触关系随之恶化,心轨与翼轨之间的轮载过渡平稳性随之下降;当轨道几何不平顺较为良好时,心轨顶宽40 mm处垂磨应控制在5 mm之内。     

采用时域与时频域联合特征空间的转子系统碰磨故障诊断

针对转子系统早期碰磨故障,提出了一种基于时域和时频域联合特征提取和分析的方法,并采用该方法对简单转子模型进行了故障诊断。基于BP神经网络和影响函数法,建立了滑动轴承单盘转子碰磨故障动力学模型,并对转子系统碰磨故障进行了数值模拟;分别采用统计学和小波包分解方法,对振动信号的时域和时频域特征进行了提取,综合两者建立了碰磨故障的特征空间,并采用支持向量机(SVM)模型对比分析了基于时域、时频域和综合两者特征空间的故障诊断效果,在此基础上,通过引入可分度函数,将正常振动信号与故障信号同时考虑,对各特征的可分度进行了分析和排序;根据特征分析结果,将特征空间分为高可分度区域和低可分度区域,分别针对单特征和组合特征对碰磨故障进行识别。研究结果表明:单特征的碰磨故障识别率与其可分度函数值呈正相关;组合特征识别效果要优于单特征,且高可分度区域内的组合特征识别效果要明显优于低可分度区域,针对本文所建碰磨故障样本空间,高可分度区域内随机三特征组合平均故障识别率达到90%以上。文中提出的故障特征提取和分析方法可为复杂故障的识别提供参考。