桥式起重机主梁拱度问题的探讨

主梁的拱度与刚度一样,直接影响起重机的使用性能与使用寿命.阐述了静刚度要求、上拱度要求、预拱度的制作与检验、零拱度构件等原理.分析了在用桥（门）式起重机拱度的强化及消失和拱度存在的意义.提出了静刚度与挠度测量及处理方法.可供参考.     

管路声学测试中声与湍流脉动压力的分离研究

流动机械和阀件等管路声源的水动力噪声特性通常采用管测法进行。在管壁上嵌入的水听器同时接收到来自声源的"真声"和局部湍流脉动压力产生的"伪声"信号,因此有必要将二者分离,比较其量值和频谱特性,消除伪声对真声测量的影响。针对"真声"和"伪声"互不相干的特点,应用互谱和相干分析方法,建立了声与脉动压力分离的数据处理算法。对不同转速水泵在管内产生水动力噪声的测试结果进行数据处理和分析,结果表明,分离获得的湍流脉动压力谱与已有的理论研究结果一致,且量值远低于真声信号,对声源测试影响可以忽略。     

大气波导对舰载雷达探测性能的影响

大气波导现象会对海军舰艇上雷达装备的探测性能产生严重影响。主要从雷达探测距离、发现概率和探测盲区等方面,结合当前的研究成果,对蒸发波导和表面波导对舰载雷达探测性能的影响进行了总结概述,为更好地利用舰载雷达装备提供了参考,并为下一步的研究奠定基础。     

基于光纤光栅应变传感器的潜艇结构监测系统

对潜艇结构的实时监测能有效预防事故的发生.对基于光纤光栅应变传感器的潜艇结构监测系统进行研究,对系统的设计、具体的设计方案及工程应用中的关键问题进行论述,并提出了解决方案.通过应变传感器网络测试实验,得到相应的激励信号和功率谱.     

悬臂浇筑箱梁预应力施工技术控制措施

悬臂灌注桥施工是预应力施工工序中最重要的工序,本文结合工程实践经验阐述了悬臂浇筑箱梁预应力施工工艺、质量及技术控制措施.     

数据库在电站微机测试系统中的应用

以Access数据库在电站微机测试系统中的工程应用为基础,给出了数据库的基本概念及结构,并结合电站测试标准要求及测试方法给出了具体数据库的设计方法。该系统已在国家内燃机电站检验中心得到了应用。实践表明:通过对数据库的有效设计,可极大地提高测试效率。     

CFG桩控制深厚层软土地基沉降的试验研究

高速铁路对路基的工后沉降提出了严格的要求．据研究，路基在列车荷载作用下和路基本体在自重作用下产生的工后沉降是有限的，地基引起的工后沉降决定了路基工后沉降能否满足标准要求。因此正确选择能满足高速铁路技术标准要求的合理的软土地基处理方案和设计参数，是一项迫切需要解决的课题。本文根据某CFG（Cement Flyash Gravel）桩加固深厚层软土的试验成果，研究地基沉降规律、控制软土路基工后沉降的效果及CFG桩地基沉降的计算方法，结果表明：CFG桩是一种处理深厚层软土、有效控制路基工后沉降的方法；加固区沉降宜按复合模量法（Esp=εEa，ε为复合地基与天然地基承载力标准值之比；Es为天然地基压缩模量）计算，研究成果为CFG桩在高速铁路深厚层软土路基上的设计和应用提供了依据。     

小细胞肺癌及其配对的正常肺组织差异表达蛋白质的双相电泳-飞行时间质谱研究

目的应用比较蛋白质组学方法分析小细胞肺癌(SCLC)与其配对的正常肺组织差异表达蛋白质,为阐明SCLC发病机制、筛选其早期诊断标志物提供有益的思路。方法应用双相电泳(2-DE)分离6例SCLC及其配对的正常肺组织可溶性总蛋白;应用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)获得差异蛋白点的肽质量指纹图谱(PMF);通过Mascot软件查询NCBI或SWISS-PROT数据库鉴定蛋白质。结果每张图谱约检测到800多个蛋白质点。经匹配分析,肺癌组织之间和正常肺组织之间凝胶图像的匹配率分别为75.5%和78.2%;选择14个背景清晰、重复性及分辨率较好、蛋白表达差异明显的点进行质谱分析,结合表观分子量及等电点(pI),初步鉴定了11种(六类)蛋白质:①与蛋白质降解通路有关的蛋白质:蛋白酶体α亚单位3型、蛋白酶体β亚单位2型及β亚单位5型;②自由基/抗氧化剂类:锰-超氧化物歧化酶(Mn-SOD)、过氧化氢酶(CAT)和黄素还原酶(FR);③细胞骨架类:原肌球蛋白-3(Tpm-3);④与能量代谢有关的蛋白质:硫氧还蛋白过氧化物酶(TPX1);⑤分子伴侣:抑制素(PHB),内质网蛋白ER29(Erp29);⑥其他:可溶性NSF黏附蛋白(alpha SNAP)。结论应用2-DE及MALDI-TOF-MS方法分离并初步鉴定了11种(六类)蛋白质;这些蛋白质与SCLC发生发展密切相关,部分可能成为SCLC诊断及治疗的分子靶点。     

基于传感器数据的船舶主机油耗预测分析

以某远洋油船主机为研究对象,基于斯皮尔曼相关性分析和随机森林特征重要性评估的特征选择方法,设计特征参数由多到少的L、M、S等3个建模特征数据集,利用岭(Ridge)回归方法、人工神经网络(ANN)和梯度提升回归树(GBRT)方法构建船舶主机油耗预测研究。研究结果表明:以特征最少的数据集构建的GBRT预测模型具有不逊色于其他2个特征集的性能表现。所提出的特征选择方法能够在有效平衡模型复杂度与预测准确性的基础上,筛选出对目标影响最大的主机排烟出口压力、涡轮增压器转速和主机扫气压力等少数特征参数,从而有效降低船端与岸端的数据传输成本,为数字孪生技术在船舶上的应用提供支撑。