不同因素对碱激发粉煤灰砂浆强度的影响及机理研究

通过压汞试验探究了不同因素作用下碱激发粉煤灰砂浆内部的孔结构分布特征,并从孔结构特征角度出发对试件的力学性能进行解释.试验结果表明:随着养护龄期的增长,碱激发粉煤灰砂浆试件内部的孔隙率不断上升,但平均孔径(直径)不断下降,结构内部的孔结构分布由离散型的大孔结构逐步转变为分布更为均匀的小孔结构;养护温度和激发剂质量比均会对试件的强度和孔径分布产生影响,养护温度越高,粉煤灰水化越充分,结构内部孔径随着龄期的增长而逐渐减小,试件抗压强度越高;质量比对孔结构的影响最为复杂,随着质量比的变化,碱激发粉煤灰砂浆试件内部孔结构分布和强度均呈阶段性变化.     

关于集值映射变分原理的一般形式

该简报称获得一个关于集值映射变分原理的一般形式,它蕴涵许多已知的集值型Ekeland变分原理及其改进.     

LCAK钢CAS精炼过程的物理模拟

针对CAS精炼过程中罩外有大量气泡溢出的问题,在相似性原理的基础上建立了CAS钢包的水模型．研究了CAS精炼过程中底吹气量、浸渍罩插入深度和不同底吹位置对钢包混匀时间的影响．实验发现：浸渍罩的中心与底吹气孔的中心同轴时,能有效地防止罩外气泡溢出．对于300t钢包,底吹方案优化后,底吹位置选在距钢包中心0．3r一0．4r（r为钢包底部半径）,精炼时底吹气量为600L·min-1,排渣时底吹气量选在500L·min“左右,浸渍罩浸入深度选为180～225mm．工业试验表明,优化后的底吹方案有效地解决了罩外气泡溢出的问题,并且提高了LCAK钢液的洁净度和可浇注性．     

齿轮激光深熔焊接的研究

本文采用高功率CO_2激光焊接组合齿轮;研究了激光焊缝质量与激光焊接工艺参数的关系;采用金相显微镜和扫描电镜观察分析了齿轮激光焊缝区的微观结构;测量了焊缝区的显微硬度分布.文中对齿轮激光焊缝区的缺陷(如裂纹、气孔等)作了较详细的研究,并对激光焊接试样作了拉伸和弯曲试验.     

水泥混凝土路面抗滑功能衰减模拟试验研究

为研究不同类型水泥混凝土路面的抗滑功能衰减,自行研制开发水泥混凝土路面加速磨损仪,并用于对刻槽、拉毛和拉槽混凝土路面板进行室内模拟加速磨损试验,采用摆式摩擦系数测试法和磨损深度测试法对路面抗滑构造的测试。试验结果表明:刻槽混凝土路面板的抗滑衰减分为两个阶段,第一阶段为表面砂浆的磨损,抗滑功能衰减较快,第二阶段为砂浆和粗骨料共同抵抗磨损作用,抗滑构造变化缓慢;拉毛混凝土路面板抗滑功能的衰减呈现初期快、中期缓慢、后期稳定的趋势;拉槽混凝土路面板初期磨损较快,后期变化缓慢,路面的砂浆层并没有出现因磨损过度而裸露粗骨料。     

浅谈沥青混凝土路面离析及其试验评价

本文主要参考相关的研究资料,针对沥青路面离析的评价方法进行研究,重点对路面无损检测手段进行研究,希望通过对激光纹理构造深度仪对沥青路面表面的粗糙程度进行检测分析,来评价路面表面离析;采用无核密度仪对沥青路面内部密实程度的检测分析,来评价路面内部的离析状况,以指导施工。     

基于BP神经网络的深部地层压力预测技术

地层压力的准确预测是优质高效安全钻井、减少井下复杂情况、合理开发油气层的基础.由于地层压力的实测方法费用较高、周期长,且影响钻井安全,因此提出一种基于神经网络技术的地层孔隙压力预测新方法,并详细论述了神经网络预测模型的建立过程.该方法以声波时差、自然电位、自然伽马数等测井数据及钻杆压力测试数据为学习样本,具有十分高的准确度.对大庆油田萨尔图和杏树岗两个区块的地层压力进行实例预测,预测结果表明,其预测结果与实测结果的相对误差<±8.9%.     

基于似单差法的井筒沉降监测试验与结果分析

为监测地下煤炭开采对某矿工业广场内主、副井筒的影响,布设了由54个监测点和2个基准点组成的监测网。监测网的基准时段测量采用静态GPS相对定位技术和三等几何水准,以此作为沉降监测基础;监测时段外业观测方法与基准时段的相同,但沉降量采用以似单差法为理论的GQuickS软件进行解算,并与几何水准测得的沉降量进行比对分析,结果表明,采用似单差法进行沉降监测可达到三等水准监测的要求。     

Artificial neural network prediction of mechanical properties of hot rolled low carbon steel strip

Conventionally, direct tensile tests are employed to measure mechanical properties of industrially pro- duced products. In mass production, the cost of sampling and labor is high, which leads to an increase of total pro- duction cost and a decrease of production efficiency. The main purpose of this paper is to develop an intelligent pro- gram based on artificial neural network （ANN） to predict the mechanical properties of a commercial grade hot rolled low carbon steel strip, SPHC. A neural network model was developed by using 7 x 5 x 1 back-propagation （BP） neural network structure to determine the multiple relationships among chemical composition, product pro- cess and mechanical properties. Industrial on-line application of the model indicated that prediction results were in good agreement with measured values. It showed that 99.2 % of the products＇ tensile strength was accurately pre- dicted within an error margin of ~ 10 %, compared to measured values. Based on the model, the effects of chemical composition and hot rolling process on mechanical properties were derived and the relative importance of each in- put parameter was evaluated by sensitivity analysis. All the results demonstrate that the developed ANN models are capable of accurate predictions under real-time industrial conditions. The developed model can be used to sub- stitute mechanical property measurement and therefore reduce cost of production. It can also be used to control and optimize mechanical properties of the investigated steel.     

加速寿命试验的参数估计

本文讨论了恒定应力加速寿命试验和序进应力加速寿命试验中有关参数的眯估计，所得点估计优于常用ＢＬＵＥ。