金属磁记忆检测方法在钢结构静载与疲劳试验中的应用研究

结构裂纹无损检测是钢结构性能评价的基础。介绍了一种基于金属磁记忆的无损检测方法。为验证该方法对于钢结构性能检测和评价的适用性,首先开展了全母材和带焊缝的钢材标准试件的静力拉伸试验研究,获取了矫顽力随荷载和应变的变化规律。然后,通过开展钢桥面板疲劳试验,对矫顽力与裂纹萌生扩展之间的相关性进行了研究。相关成果可为该方法推广应用提供参考。研究表明:内力水平越高,矫顽力值越高;相比于弹性应变,矫顽力值对塑性应变更为敏感。当宏观疲劳裂纹出现时,矫顽力值出现10%的下降,而在出现前矫顽力值仅发生2.5%左右的波动,因此该方法对宏观裂纹的检测较为适用,而对于微观裂纹的检测效果较差。     

稀土Ce在大热输入焊缝金属中的作用

研究了稀土Ce对大热输入焊缝金属中夹杂物尺寸大小和分布,焊缝金属的显微组织和力学性能的影响,探讨了稀土Ce的氧硫化物诱导针状铁素体的形核机理。结果表明,稀土Ce能细化焊缝金属的夹杂物,使焊缝金属中直径小于2.0μm的非金属夹杂物达90%以上。稀土Ce在大热输入焊缝金属中以Ce2O2S、Ce3S4和CeS的形式存在,形成中心为Al2O3、TiO、MnO和SiO2,表面为Ce2O2S、Ce2S3或CeS的非金属夹杂物,位于夹杂物表面的Ce2O2S、Ce3S4和CeS诱导针状铁素体形核,增加焊缝金属中针状铁素体的含量,抑制先共析铁素体的生成,细化焊缝金属晶粒,提高焊缝金属的韧性。稀土Ce的氧硫化物诱导针状铁素体形核的机理是Ce2O2S、Ce3S4和CeS与针状铁素体的错配度小。     

力学失配2A12铝合金搅拌摩擦焊接头拉伸性能分析

对2A12-T4与2A12-O铝合金搅拌摩擦焊接头试样进行拉伸试验,研究不同强度匹配条件下搅拌摩擦焊焊接接头的拉伸性能。针对接头组织非均质导致的变形不均匀问题,采用数字图像相关技术(DIC)与等应力假设相结合进行分析,定量得到了接头各区域的应力应变响应。结果表明焊接接头的应变分布存在显著差异,且断裂位置与组织非均匀性有关,2A12-T4应变集中发生在热机影响区与热影响区并断裂于热机影响区附近,2A12-O母材区出现应变集中并最终断裂。使用ABAQUS模拟接头试样拉伸过程中的变形行为,对比发现数值模拟结果与试验结果吻合度良好。     

基于黏弹性理论的沥青罩面层力学响应研究

 根据黏弹性理论构建沥青罩面层三维黏弹性有限元模型,运用大型有限元软件ABAQUS进行动态荷载试验,研究了沥青罩面层的力学响应。结果表明,沥青罩面层由于其本身的黏弹性,在动态载荷作用下会产生与弹性材料不同且更为复杂的应力响应,应力状态随加载和卸载而不断变化,加载时其表面为压应力,底层为拉应力,卸载时则相反,其表面为拉应力,底层为压应力;循环载荷下沥青罩面层受压应力和拉应力的交替重复作用,其表面和层底会产生残余应力,随温度的升高,其松弛模量增强,黏弹性减弱,残余应力逐渐减小。相对于把沥青罩面层作为弹性材料的方法,基于黏弹性的分析方法能够更准确地描述沥青罩面层的力学行为特征。     

小粒径排水型抗滑超薄磨耗层施工技术研究

小粒径超薄沥青罩面作为一种新型路面结构,具有厚度薄(1.5~2.5 cm)、空隙率大(18%~25%)的结构特点,其碾压温度与碾压功大小与以往沥青路面存在差异,但在现有规范中并未给出推荐的施工方法。因此首先通过室内击实试验分析击实温度和击实次数对马歇尔试件飞散性能的影响,之后基于能量等效原理建立室内击实功与现场压实功的对应关系,以此为指导确定现场碾压遍数与组合方式,最后摊铺试验段对上述建立的关系模型进行验证,为罩面层的科学施工提供理论指导。     

旧水泥沥青加铺层路面结构温度场模拟及热力分析

为研究旧水泥路面加铺沥青层结构的温度变化对反射裂缝扩展的影响,基于热传导理论和断裂力学理论,运用ABAQUS软件建立非线性瞬态温度场模型,分析连续变温条件下的温度梯度及沥青加铺层反射裂缝扩展规律。研究结果表明:在全天变化中,沥青加铺层正负温度梯度交替出现,且变化幅度大,易诱发温度裂缝;连续变温条件下,剪切型应力强度因子随温度的变化平缓,温度变化非其形成的主因;但张开型应力强度因子随温度的变化显著;在沥青层降温收缩阶段,尤其在17:00~22:00时段,当降温幅度越大,温度越低,则张开型应力强度因子越大,越易引起沥青层开裂;裂缝长度越长,应力强度因子SIFs越大,尤其是张开型应力强度因子峰值,裂缝长度越长越易加速张开型裂缝扩展。     

基于情感识别方法的推荐系统(英文)

随着电子商务的高速发展,推荐系统已成为广大客户选择合意商品的重要工具。目前应用的电子商务推荐方法,依赖于客户的购物素养;而客户在购物中,更重要的影响因素是人的情感。针对这种情况,提出了一种新型的、基于客户情感的推荐系统;给出了该系统的模型、数据结构等。该系统的核心是商品和情感二维叠加空间。实验证明,该系统具有较高的推荐精度和检索速度。     

基于单层纤维失效准则的FRP型材-混凝土组合梁极限承载力计算与试验

为研究FRP型材-混凝土组合的梁失效模式与承载能力,提出了一种基于单层纤维失效准则的组合梁极限承载力计算方法.首先,分析了FRP材料特性、铺设方式、界面连接等对组合梁结构性能的影响,揭示了FRP型材-混凝土组合梁失效模式多样性的规律.然后,基于FRP型材失效和混凝土桥面板失效,将各类破坏模式归纳为2类.最后,采用细观力学方法,建立了各单层纤维所承受的应力计算公式.针对3片FRP型材-混凝土组合梁,进行了单调荷载作用下的破坏性试验.试验结果表明,承载能力计算结果与试验结果吻合较好.所提方法可较为准确地判定组合梁失效模式,简化了FRP型材-混凝土组合梁的计算复杂度,适用于由FRP纤维破坏引起的结构失效.     

基于斜入射模式的点焊接头超声检测方法

文章提出了一种基于斜入射模式的点焊超声检测方法;详细阐述了斜入射模式检测原理,研究了基于斜入射模式的点焊接头焊核直径的定量测量方法和焊点气隙薄层的定性评价与定量检测方法,讨论了焊点压痕、焊核形状和声束散射等因素对实际焊点检测的影响;对实际焊点进行了超声检测,结合破坏性试验测量数据,对比分析了声压幅值-熔核直径理论曲线与实际特性。结果表明,理论与实验吻合较好,该方法可用于定量测量焊核直径以及定性评价焊点质量。     

Cloud Computing-Based Forensic Analysis for Collaborative Network Security Management System

Internet security problems remain a major challenge with many security concerns such as Internet worms, spam, and phishing attacks. Botnets, well-organized distributed network attacks, consist of a large number of bots that generate huge volumes of spam or launch Distributed Denial of Service (DDoS) attacks on victim hosts. New emerging botnet attacks degrade the status of Internet security further. To address these problems, a practical collaborative network security management system is proposed with an effective collaborative Unified Threat Management (UTM) and traffic probers. A distributed security overlay network with a centralized security center leverages a peer-to-peer communication protocol used in the UTMs collaborative module and connects them virtually to exchange network events and security rules. Security functions for the UTM are retrofitted to share security rules. In this paper, we propose a design and implementation of a cloud-based security center for network security forensic analysis. We propose using cloud storage to keep collected traffic data and then processing it with cloud computing platforms to find the malicious attacks. As a practical example, phishing attack forensic analysis is presented and the required computing and storage resources are evaluated based on real trace data. The cloud-based security center can instruct each collaborative UTM and prober to collect events and raw traffic, send them back for deep analysis, and generate new security rules. These new security rules are enforced by collaborative UTM and the feedback events of such rules are returned to the security center. By this type of close-loop control, the collaborative network security management system can identify and address new distributed attacks more quickly and effectively.