CFG桩技术在高速公路软土地基中的应用

高速公路软土地基，经CFG桩处理后，桩体范围内土体沉降减少较多，路基土侧向位移量很少，能够承受较快的加荷速度，时解决软土地基高填路基的稳定、沉降、加快施工进度及解决桥头跳车问题等很有裨益。     

分析范围对地下结构无限元动力响应的影响

有限元与无限元耦合的方法是求解无限域或半无限域动力问题的有效方法。但分析中有限元区域大小的选取及无限元中节点位置的选取对计算精度的影响到底如何？目前尚缺乏深入研究，本文将以某城市地铁的动力分析为例，在这方面作一些探讨。     

新型高桩码头的减震措施

现役高桩码头水平面桩头部分由于恶劣环境因素导致的腐蚀等破坏令人担忧。通过对2003年日本宫城县冲地震和1995年阪神大地震中港湾高桩码头的水上和水下震害调查,分析了两次地震中出现的高桩码头震害的原因,并根据计算分析结果探讨了其破坏机制。通过对现有高桩码头结构导入减震橡胶支座后的地震反应分析发现,减震支座的导入将有利于提高高桩码头的抗震能力,使桩上部固定端处的最大弯矩减小到未减震前的1/3。     

巩义铁生沟滑坡变形特征研究及稳定性分析

根据铁生沟大型土质滑坡的监测数据,分析滑坡变形特征,重点考虑区段差异性,并对滑坡进行稳定性分析。结果表明,铁生沟滑坡变形趋势加剧,应进一步加强监测。     

基于MATLAB Web Server信号处理教学平台的实现方法

研究一种基于MATLAB Web Server实现的信号处理教学平台的方法.该平台利用MATLAB的强大信号处理功能和通用的Browser/Server模式实现信号分析处理的网络化实验教学.对该教学平台的具体实现手段进行了描述,可供建立其它教学平台和科研参考.     

船舶火灾危险性评估技术现状与研究展望

船舶火灾危险性评估一直是国内外船舶消防决策研究的一个重点和难点问题.为了完善船舶火灾危险性的评估体系,归纳了船舶火灾及其危险性特点,简要介绍了安全表法、火灾模化法以及综合评估法等国内外船舶火灾危险性评估方法的最新研究进展.在此基础上,深入全面地分析了我国船舶火灾危险性评估研究存在火灾模型屯的研究不够完善、评估方法的研究不够系统等主要问题,进而指出了我国船舶火灾危险性评估研究的发展方向,可为我国船舶安全研究提供有益的参考.     

锰的神经行为毒性研究

锰可致大鼠神经行为功能异常，其运行协调、学习和记忆能力下降与胺类递质改变有关。空气锰浓度接近或高于我国车间空气锰最高容许浓度，可引起工人神经行为功能改变，主要表现为手稳定度、反应速度、记忆力和注意力下降，这些指标与锰的累积暴露剂量有剂量－效应关系。锰的神经行为毒作用机制可能与神经递质代谢和细胞内钙稳态失调有关。     

钢渣体积膨胀特性研究与胀裂模拟

中国钢渣排放量大，综合利用率较低，堆放占地且污染环境，急需开展源头减量、资源化利用和无害化处置，而钢渣体积安定性不良且变异大是制约其大规模利用的首要原因。通过基于钢渣中f-CaO含量、分布、反应活性及与水反应难易程度提出钢渣集料体积膨胀演化模型，并利用钢渣粉、钢渣骨料的浸水膨胀试验开展体积膨胀模型参数的检验、拟合与验证。采用90℃热水浴浸泡试验和X射线衍射仪分析钢渣体积膨胀率、颗粒胀裂率与钢渣中f-CaO含量之间的关系，最后运用ABAQUS有限元模拟中的温度-位移模型和材料脆性断裂模型研究f-CaO的体积膨胀对钢渣骨料胀裂的影响。结果表明：钢渣体积膨胀与f-CaO的含量及分布、钢渣颗粒粒径的大小、浸水温度等因素有关，钢渣体积膨胀模型能很好地预测其体积膨胀的发展规律，模型参数可以通过浸水膨胀试验拟合确定，且采用二阶体积膨胀模型对钢渣粉、钢渣集料的浸水膨胀率预测较为准确。钢渣骨料的体积膨胀率与胀裂率均与f-CaO的含量密切相关，90℃浸水胀裂率宜控制不大于10%。ABAQUS温度-位移模型和材料脆性断裂模型能够近似模拟不同位置及富集程度的f-CaO体积膨胀对钢渣脆性裂纹的产生与扩展，模拟结果表明，位于近表面的f-CaO比内部f-CaO更容易造成局部胀裂。     

船级社对新造船应注意的若干问题

1 前言 新造船要检验的项目很多,要注意的问题也很多,各船级社对新造船的检验也都有相应的明确要求,有专门的审图机构进行审图,有专职的验船师驻厂进行检验,以便随时随地为船东服务,解答船东的各种疑问,从而确保造船质量,维护船东的利益.下面就新造船检验中存在的问题谈谈个人的意见供同行参考.     

基于XML的舰用文电处理系统的设计

文电标准化是舰载指控系统中实现文电自动处理的关键技术之一。针对这一问题,研究XML技术在文电处理系统设计中的应用,提出基于XML的文电处理系统结构和文电描述格式。考虑到舰载指控系统无线通信带宽的限制,设计一种XML文档向二进制比特流格式的转换方法,以实现XML数据在无线信道的高效、可靠传输。