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61.
袁俊生 《青岛远洋船员学院学报》2012,33(1):17-19
在日常船舶安全检查中,发现应急训练与演习存在一些问题,这些问题影响了船员应急反应能力的提升,带来了船舶安全隐患。根据国内航行货船应急训练与演习的要求,提出改进建议,旨在提高船员对应急训练与演习的认识,加强日常训练与演习,不断提升应急反应能力,以保障船舶和船员生命安全。 相似文献
62.
吴迪 《辽宁省交通高等专科学校学报》2012,14(5)
全面提高大学生的综合素质,培养适应科学技术快速发展和市场经济体制下经济建设需要的高素质创新人才,是当前高等学校教学改革的热点问题.而班级文化是高校班集体建设的重要环节.正确认识班级文化的重要性,努力建立一个激人奋进的物质文化环境、建立一个健康向上的精神文化环境、建立一个有约束力的制度化文化环境、建立一个有感染力的活动文化环境,是实施素质教育的要求,是培养出有理想、有道德、有文化、有纪律的合格的社会主义建设人才的保证. 相似文献
63.
土压平衡盾构在不同的地层进行渣土改良的关键是选择合适的改良剂,纯砂层施工中最常用的改良剂就是膨润土泥浆,目前已开始尝试使用聚合物进行改良。本文选取3种典型的聚合物,研究聚合物溶液特性与聚合物浓度、搅拌时间和静置时间的关系,并选择合适的聚合物对粗砂试样进行塌落度试验、渗透试验和直剪试验的室内试验研究。研究结果表明,针对粗砂地层(含水率10%左右),0.3%的PAM聚合物溶液注入率为20%~25%时,能有效增强粗砂的流动性和黏聚性,降低渗透系数和摩擦因数,满足土压平衡盾构施工要求。 相似文献
64.
城市地下道路分(合)流匝道通风阻力特性 总被引:1,自引:0,他引:1
为分析多点进出结构的城市地下道路空气流动特性,以长沙市营盘路湘江隧道为原型,通过现场实测、缩尺模型试验以及CFD软件数值模拟方法,对分(合)匝道通风阻力特性进行了研究,考察了雷诺数、风量比、分岔角度对分(合)流匝道阻力特性的影响规律。研究结果表明:1)主隧道与匝道风量比、主隧道与匝道夹角是影响分(合)流匝道局部阻力系数的关键因素;2)城市地下道路分(合)流匝道局部阻力变化特性,不宜简单套用通风管道的三通构件的参数;3)结合最小二乘法和Matlab软件对计算结果进行多因素回归分析,给出了基于长沙营盘路湘江隧道的分(合)流匝道主隧道和匝道的局部阻力系数关联式。研究结果可为复杂结构城市地下道路通风系统阻力特性分析及通风工程优化设计提供方法参考。 相似文献
65.
汕头市苏埃通道南岸明挖隧道位于海域围堰内,围堰内上软下硬的特殊地层给地下连续墙施工过程中的泥浆护壁、成槽造成极大的困扰。地下连续墙成槽施工前期主要采用"抓—冲结合"成槽工艺;在淤泥层、砂层、全风化岩层采用液压抓斗成槽机直接成槽;在强风化、中风化、微风化岩层采用冲击钻机冲孔、修槽成孔工艺。单元槽段成槽时一般完成1个槽段需要20 d以上,最长1个槽段达40 d,严重影响工期进度。为了改变地下连续墙施工状况,结合类似工程实践经验,在旋挖钻的基础上进行改造,将钻头设计为牙轮钻钻头,对强、中风化岩层钻孔取芯,通过组合使用"成槽机+冲击锤+旋挖钻(牙轮钻)"后,实现了地下连续墙施工效率的极大提升。经过成槽施工方案比选、入岩墙深设计优化、孤石破碎和基岩处理工艺探讨,顺利完成了该基坑工程,积累了在该类上部淤泥下部基岩地层中地下连续墙施工的经验。 相似文献
66.
67.
根据西直沟1#隧道实际工程特点,选取管棚超前支护技术。依据管棚支护的主要机理以及地形地质和荷载情况,采用扇形管棚布置。根据埋深较大时的简化泰沙基公式计算围岩最大压力,并选取管棚参数,对本隧道的施工提供了理论依据,为以后黄土隧道的施工积累了工程实际经验。 相似文献
68.
69.
目的观察姜黄素对LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)极化的影响及机制。方法不同浓度姜黄素(6.25、12.5、25μmol/L)干预LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)12h,同时再加入20μmol/L GW9662与25μmol/L姜黄素共同干预LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)12h,采用Real-time PCR、ELISA及Western blot方法检测IL-1β、IL-6和M2表型标志分子KLF4、FIZZ1、MGL1、PPARγ的表达,及阻断PPARγ后KLF4和FIZZ1的表达。结果不同浓度姜黄素均能上调LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)的M2标志分子的表达,并且抑制炎症因子IL-1β和IL-6的分泌;阻断PPARγ后,RAW264.7巨噬细胞源性M1表型巨噬细胞表达M2标志分子下调。结论姜黄素通过活化PPARγ促进LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)向M2表型极化。 相似文献
70.
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献