钢筋网对道路混凝土振动的阻隔及对策

道路工程中,钢筋网下的混凝土往往不容易振动密实,钢筋网对振动能量存在阻隔作用。通过比较振动加速度的层间差异和测定分层密度等方法,研究振动能量在混凝土中(钢筋网上、下)的传播情况。研究表明:经过单层钢筋网的阻隔,振动能量在水平方向上约衰减12%,竖直方向上约衰减19%;振捣棒周边混凝土的硬化状态对振动能量的传播有一定影响;钢筋网的存在对其上混凝土的密实无显著影响,对其下混凝土则影响较大;振动频率和振动延续时间是影响振动能量衰减系数的关键因素,适当的增大振动频率、延长振动延续时间可以有效的抑制能量衰减。     

铁路敞车与棚车贯彻国防要求研究

为进一步加强铁路敞车和棚车军事运输适应性,提高我军铁路运输能力,分析我军使用敞车和棚车在实施铁路军事运输中存在的现实问题.针对问题,从优化敞车捆绑加固的功能角度出发,对敞车增设绳座和设置改进型下侧门搭扣;从优化棚车捆绑加固和改善生活保障的功能角度出发,对棚车设置可钉钉防火地板、增设嵌入式地栓、增设折叠挂钩、设置可拆卸式...     

2009 Auto Shanghai专题报道之十一江淮汽车:商用车全系亮相上海车展

在第13届上海国际车展上,以"技术领先,品质卓越"为参展主题的江淮汽车商用车版块,在500 m2的展场上展出了旗下的轻卡、重卡、客车底盘、皮卡,以及电动轻卡概念车共12种产品.     

梅赛德斯-奔驰卡车技术交流会在江苏举办

日前,梅赛德斯奔驰卡车在江苏苏州举办技术交流会和试乘试驾活动,江苏区域物流大件行业相关人士出席,共同体验了一场绽放激情魅力与安全舒适的卡车盛宴。     

VEGF在食管腺癌中的表达及其与临床预后的关系

目的检测血管内皮生长因子(VEGF)在食管腺癌(esophageal adenocarcinoma,EAC)中的表达情况,并分析其与EAC患者临床病理学特征及预后的关系。方法运用免疫组织化学方法检测VEGF在126例EAC组织中的表达情况,结合EAC患者10年随访资料,分析VEGF的表达水平与EAC患者临床病理学特征及预后的关系。结果免疫组织化学结果显示,VEGF在食管腺癌细胞胞质中表达。126例EAC标本中,58例(46.0%)低表达,68例(54.0%)高表达。VEGF的表达水平与食管腺癌的T分期(P=0.017,χ2=9.462)和淋巴结转移情况(P=0.019,χ2=23.058)呈正相关,与分化程度呈负相关(P=0.006,χ2=9.075)。VEGF低表达组食管腺癌患者的中位总生存明显优于高表达组患者(P=0.035,χ2=6.632)。结论 EAC组织中存在VEGF表达且其表达水平与肿瘤的浸润深度、淋巴结转移、分化水平及患者预后相关,提示其可作为EAC治疗的新靶点。     

浅谈采用风积沙换填软弱地基的处理方法

针对S201线克拉玛依至榆树沟段公路改建工程沿线部分路段地下水位较高。清表后无法进行填前碾压，故采用风积沙进行换填。从而达到清表压实问题及风积沙降低工程造价。     

关于企业创建学习型组织的探索

对创建学习型组织进行有益的探索和实践，对于提高员工学习力、培育企业竞争优势和提升市场竞争能力非常有利，是值得选择的一条充满希望的企业发展新路。     

纤维增强塑料在国外桥梁结构中的应用

纤维增强塑料（FRP）是一种新型的结构材料。它具有比强度高、耐腐蚀等特点,将其应用于桥梁结构中,具有传统材料难以比拟的一些优点。主要从混凝土桥梁预应力筋、桥面板、斜拉桥拉索及箱型梁四个方面,介绍了国外关于FRP在桥梁结构中的研究与应用,最后总结归纳了桥梁用FRP的性能特点以及对今后我国桥梁建设的启示。     

四大主题引领航向贴近市场共谋发展--2004年JAC新品底盘的发展方向

冷雨难阻客户争睹江淮底盘的热情2003年1～10月份,JAC公司共销售底盘20100辆,销量在行业中居于首位,客车专用底盘的技术水平、品种数及市场份额在国内客车底盘行业依然处于领先地位,6～10m的客车底盘的优势更为明显。市场是不断发展的,要与时俱进,为支持各个客车企业培育新的增     

Robust principal component analysis via truncated nuclear norm minimization

Robust principal component analysis(PCA) is widely used in many applications, such as image processing, data mining and bioinformatics. The existing methods for solving the robust PCA are mostly based on nuclear norm minimization. Those methods simultaneously minimize all the singular values, and thus the rank cannot be well approximated in practice. We extend the idea of truncated nuclear norm regularization(TNNR) to the robust PCA and consider truncated nuclear norm minimization(TNNM) instead of nuclear norm minimization(NNM). This method only minimizes the smallest N-r singular values to preserve the low-rank components, where N is the number of singular values and r is the matrix rank. Moreover, we propose an effective way to determine r via the shrinkage operator. Then we develop an effective iterative algorithm based on the alternating direction method to solve this optimization problem. Experimental results demonstrate the efficiency and accuracy of the TNNM method. Moreover, this method is much more robust in terms of the rank of the reconstructed matrix and the sparsity of the error.