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2.
为指导桥梁墩柱加固设计,研究不同超高性能混凝土(UHPC)加固措施对钢筋混凝土(RC)墩柱轴压性能的影响,以加固方式(全高加固、非全高加固)、加固层材料(素UHPC、UHPC+钢筋网、UHPC+内FRP网格、UHPC+外FRP布)为参数,设计15根矩形RC墩柱试件(1个未加固试件、7个全高加固试件和7个非全高加固试件)进行轴压试验,分析其破坏模式和损伤机理,以及RC试件在轴压荷载作用下的极限承载力、刚度及延性等。结果表明:与未加固试件相比,全高加固试件、非全高加固试件的极限承载力提高率分别为142%~183%、28%~57%,但全高加固试件表现为脆性破坏,而非全高加固试件表现为延性破坏,宜根据工程实际需要采用合理的加固方式;采用不同加固层材料的加固效果为素UHPC、UHPC+内FRP网格、UHPC+外FRP布、UHPC+钢筋网依次递增,宜采用UHPC+钢筋网作为加固层材料。 相似文献
3.
4.
多因素影响下顶管施工引起土体变形计算研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决圆形顶管施工穿越特殊地层(如下穿切割塑料排水板)时引起地层变形的影响分析等问题,考虑刀盘挤土效应产生的正面附加压力、顶管与土体之间非均匀分布的侧向摩擦力,因塑料排水管的切削而不能忽略的顶管机刀盘的正面摩擦力引起的地层变形,基于Mindlin解得到在顶管施工阶段地表竖向位移计算公式;最后结合顶管工程项目实例验证计算方法的合理性,并与实测结果对比。分析结果表明:考虑多因素共同影响的地表沉降曲线与现场实测值较为吻合,能够反映顶管顶进过程中纵向地表沉降规律,总体表现为先隆起后沉降。沉降最大值位于开挖面后方8 m左右处;隆起最大值位于开挖面前方5 m左右处。在本文所考虑的影响因素中,影响程度最大的是顶管刀盘的正面附加推力,在沉降变形最大值中占比约为80%,在隆起变形最大值中占比约为56%。选取不同断面分析对比不同深度处土体沉降情况,沉降突变及差异主要表现在顶管轴线两侧12 m范围内。沉降槽曲线近似服从正态分布,不同土层深度的土体沉降最大值均位于顶管轴线正下方。在土体深层沉降中,随着与顶管轴线距离的增加,曲线不再满足随着深度的增加沉降值增大,反而在距离轴线4~6 m远处出现反转,直至随着深度的增加沉降值反而减小。 相似文献
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7.
本文结合车辆非燃油整车、系统及部件的碳氢化合物试验结果,发现目前乘用车非燃油碳氢化合物的散发总量已达到目前国家限值标准的43%。并且部件、系统与整车三者的试验结果之间存在一定的关系,通过对部件碳氢化合物的有效管理可以最终使整车持续达标。目前行业并没有统一的部件级碳氢化合物测试标准,建议国家在未来制定相关测试标准,引导行业正向发展。 相似文献
8.
动车组运用和检修是铁路运输生产的重要过程,占据很大的成本比例. 为与客流需求相匹配,在未来实现跨线动车组列车在某些枢纽站组合和分解存在可能,充分考虑组合动车组类型一致性,动车组在不同运行线进行重联与分解的接续条件,动车组进行一二级修的里程和时间标准等,以动车组的正常接续和空走接续时间里程费用、一二级维修作业费用、动车组运用费用和动车组接续时间费用之和最小及动车组空走费用占比最小为双目标,构建基于可变编组条件下的动车组运用和维修一体化模型方法.应用改进的非支配排序遗传算法求解,将目标值进行帕累托前沿分析,发现两者很难同时达到最优.模型的计算结果体现了动车组担当长编组运行线任务前后的组合和分解过程,同时也进一步分析了在动车组类型归一化或者动车组维修地点不受限情况下动车组运用数量的变化,反应了相关运行参数对结论的影响. 相似文献
9.
《西安交通大学学报(医学版)》2019,(1):43-48
目的探索新长链非编码RNA(LncRNA)LOC90024对肺癌A549细胞生长、迁移和侵袭的影响。方法 RTqPCR检测LOC90024在人肺癌细胞和人正常肺上皮细胞的表达水平。构建LOC90024过表达质粒并在A549细胞内表达,RT-qPCR检测LOC90024表达效果,MTT、划痕实验和Transwell小室法分别检测LOC90024对A549细胞生长、迁移和侵袭的影响。结果成功构建LOC90024过表达质粒,RT-qPCR结果证实实现过表达;RT-qPCR结果显示LOC90024在肺癌细胞的表达高于人正常肺上皮细胞;MTT检测结果显示在A549细胞中过表达组较空载体组吸光值显著增加;划痕实验结果显示过表达组与空载体组相比,细胞划痕愈合能力明显增加;Transwell小室实验结果显示过表达组细胞穿膜数较空载体组明显增加,A620的吸光度值增高。结论过表达LOC90024可促进肺癌细胞A549的生长、迁移和侵袭能力,提示LncRNA LOC90024可能在肺癌发生发展中发挥癌基因的作用,有望成为肺癌治疗的新靶点。 相似文献
10.
舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。 相似文献