基于静力贯入的路基压实度确定方法

为了建立公路路基压实度检测的新方法,在研究静力贯入路基变形力学机理基础上,深入考虑路基土体变形的非线性特征,引进分级加载和地基沉降分析的分层总和分析的思想,结合增量广义虎克定律和Duncan-Chang模型,建立了以路基土体初始孔隙率、泊松比、粘聚力和内摩擦角等为参数的路基贯入荷载位移分析模型.基于上述静力贯入位移分析模型,根据实测路基静力贯入荷载位移曲线,引进自适应遗传模拟退火优化反演分析方法,建立了基于静力贯入试验的路基压实度检测方法,该方法不仅可以检测路基压实度,还可以测定路基土体其他物理力学参数,而且,该方法还具有检测速度快和效率高的特点.通过工程实例计算和与现有方法的对比分析,表明了本文方法的合理性与可行性.     

基于多阶段-随机维纳退化过程的产品剩余寿命预测方法

针对退化失效型产品的剩余寿命预测是开展其视情维修的关键前提。考虑到一些产品性能退化过程具有多阶段非单调的特点,提出基于多阶段-随机维纳退化过程的产品剩余寿命预测方法。针对产品退化过程的每一阶段,主要考虑以高应力加速退化试验数据为先验信息,不预先给予Wiener过程参数的假定分布,而利用加速因子将高应力下的参数估计值折算到正常应力下的参数值;再通过使用Anderson-Darling方法确定参数的最优分布,作为参数的先验分布;然后通过Bayes方法利用产品正常应力下实时退化数据对参数先验分布进行更新,得到参数后验分布,进而对产品的剩余寿命进行预测;最后以某型加速度计为实例验证了所提出的方法适用性和有效性。     

“78104”小麦简介

(一)来源及产量表现:‘.78104.’小麦,系堰师县农科所用堰师9号作母本、小燕5号作父本,经杂交于1986年选育出的一个新品种。1987一88年度在堰师县种植1500亩,据调查:本所火田亩产盯弓公斤;平川地区亩产盯5公斤至400公斤;丘陵旱地亩产200公斤左右,一般比堰师9号增产12%。表现抗旱、抗涝、优质、高产,是水旱地兼用的新品种。深受农民欢迎。 (二)特征、特性:该品属多穗型、弱春性、株高90cm,植株紧凑、生育期225天,杆硬不倒。穗纺锤形,长芒、白壳白粒,角质,千粒重41克,口松易落粒。抗三锈、抗干热风、抗青干,比堰师9号晚熟两天。 (三)栽培要点:…     

《左传》非《春秋》之传

《左传》与《春秋》的关系 ,历来多有争辩 ,今人多以为《左传》为《春秋》之传 ,本文认为 ,《左传》与《春秋》各为自成体系的史书 ,并对各派观点进行了辨证     

对天球地平座标系和地球表面方向的几点看法

地平经圈是指当地天球上的方向的天球大圆。地球表面的方向有全球方向和当地方向之分。全球方向是由经纬线指示的;当地方向与当地天球上的方向相互对应,是由过当地的地球大圆指示的。     

《孙子算经》首创开方法中的“超位退位定位法”

本文指出,《孙子算经》在《九章算术》开方法的基础上首创了开方法中的“超位退位定位法”,它是与《九章算术》开方法不同的一种新颖的算法,在中国数学史上具有不可忽视的重要地位。     

大地形加热对亚洲上空臭氧经向分布不连续现象的可能贡献

作者曾经发现,亚洲上空大气臭氧的经向分布与变化在30—35°N的纬度带上有跃变现象存在。本文在着重考虑了以30°N为中心的青藏高原地形热源强迫作用基础上,由描述强迫耗散气流的非线性地转涡度方程出发,采用高截谱的方法,得到一个简单的位势场突变数学模型,并试图以此来解释发生在亚洲一些地区上空的大气臭氧含量及变化的经向分布不连续现象。     

经编灯箱布的生产工艺

柔性经编灯箱布产品具有机械强度好、透光适量均匀、印刷后色彩鲜艳夺目、使用方便、气候适应性强以及使用寿命长等特点,在广告媒体中已得到大量应用.文中从原料选用、整经要求、编织工艺直至后整理等对经编灯箱布产品的生产工艺流程进行了系统的论述,对后整理中涂层、贴合两种工艺与参数控制分别作了说明;并简要讨论了编织时布边衬纬纱易出现松弛、后整理贴合牢度不高的问题.     

弥纶群言、宗经与修辞——对刘勰的文学观念的几点认识

文章从弥纶群言、宗经、语言修辞三个方面探讨了刘勰的文学观念,认为这种文学观念是在非常广阔的文化背景下发生的,它揭示了人类精神文化的共性,体现了中国古代文学理论的经史文化特征及重语言修辞与社稷实用统一的特点.这种文学观念,与西方那种以学科分类为基础的文学观念相比,有很大差异,不能简单类比.对这种文学观念的认识,主要不应从审美诗学或以文类研究为基础的诗学展开,而应该从文化、历史、语言修辞等方面把握,以使它成为当代文学理论建设的重要资源.     

一类指数分布参数的渐近最优和可容许的经验Bayes估计

在平方损失下,给出了指数族:f(x|β)=T′(x)βexp{-T(x)β}的参数β的渐近最优与可容许的EBi=1log(1 估计,即:nδ(x1,x2,…,xn)=φ(x1,x2,…,xn)(q T(x))n u,其中φ(x,x1,x2,…,xn)=log(1 T(x)q) Sn(x1,x2,…,xn)-v-1,x1,x2,…,xn(历史样本)和x(当前样本)独立同分布于f(x),Sn(x1,x2,…,xn)=n∑T(xi)q),u>0,v>0,q>0(已知)为任意的实数,并给出了证明。