干湿循环作用下水泥改良粉砂岩土路基填料路用性能研究

为了解广西宁明地区公路路基填料干湿循环后的不良工程特性,文章采用水泥对路基填料进行改良,研究改良填料在干湿循环后的工程特性,并根据击实试验得到的最佳含水率对改良填料试样进行崩解性、无侧限抗压强度、承载比、三轴试验研究.结果 表明:水泥作为种改良剂,能够减小路基填料崩解性,提高承载比、无侧限抗压强度、三轴试验峰值应力与弹...     

循环荷载下重载铁路道砟磨耗破碎及力学特性试验研究

为深入研究重载列车循环动载作用下散粒体道砟的颗粒磨耗破碎和力学行为劣化等特征,开展3种不同动应力幅值下的室内大型动三轴试验。通过对染色道砟颗粒进行激光扫描和三维重构,量化分析不同循环加载应力状态下不同粒径道砟颗粒的磨耗破碎特征,深入分析循环加载下试样的宏观力学特性和力学行为劣化等。研究结果表明,循环加载后道砟颗粒普遍从原始粒径破碎至相邻粒径,偶尔出现破碎至相隔粒径的现象,另有质量占比1%左右的少量道砟颗粒破碎至最小粒径4.75～22.4 mm;在相同的循环加载动应力幅值下,随粒径的增大,道砟颗粒破碎至相邻粒径的质量占比总体呈增大趋势;循环加载过程中颗粒磨耗存在尖角磨损、棱边磨耗与表面纹理改变等3种典型类型,动应力幅值230 kPa下颗粒最大磨耗深度为0.36～5.2 mm,平均磨耗深度为0.03～0.62 mm,颗粒磨耗程度随粒径的增大而逐渐加剧,尖角磨损出现的数量更多且概率更大,其次为棱边磨耗;循环加载三轴试验前后各粒组颗粒含量变化幅度与级配曲线偏移距离随动应力幅值的增大而增大,Bg、Br与BBI 3种颗粒破碎指标均随动应力幅值的增大而增大,Br与BBI两者对动应力幅值的变化反应程度...     

循环网络技术在土方施工中的应用

在介绍了循环网络计划的基础上,将循环网络技术运用在土方工程的施工过程中,采用计算机模拟技术将土方工程的各施工方案进行模拟,并且进行相应的灵敏度分析,选出最优的机械施工方案.即在满足工程质量的前提下,运用循环网络与计算机模拟技术,找出工期合理、费用较低的优秀方案.     

IGBT模块银烧结工艺引线键合工艺研究

主要研究了应用于IGBT模块封装中的银烧结工艺和铜引线键合工艺,依据系列质量表征和评价方法,分别验证并优化了银烧结和铜引线键合的工艺参数,分析了衬板镀层对烧结层和铜线键合界面强度的影响,最后对试制的模块进行浪涌能力和功率循环寿命测试。结果显示,与普通模块相比,搭载银烧结和铜线键合技术的模块浪涌能力和功率循环寿命均有大幅的提升,并且银烧结和铜线键合界面未见明显的退化。     

铁路路基改良土干湿循环耐久性试验研究

针对高等级高速铁路和特殊环境的建设中改良土耐久性要求严格的问题,通过调控水泥、石灰配比和级配,制作无膨胀性粉细砂和粉黏土、微膨胀性泥岩的改良土试件,测试试件每次干湿循环后的质量损失率和胀缩变化率.结果表明:粉细砂和粉黏土胀缩率不大于±0.2％;泥岩粒径在20 mm以下,水泥和石灰混合掺量在9％及以上时可以获得耐久性较好...     

基于累计特征提取和RCNN的滚动轴承剩余使用寿命预测

对轴承振动信号的累计特征进行提取,在此基础上提出基于循环卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Network,RCNN)的滚动轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测模型。该预测模型通过构建循环卷积层增强神经网络对时间依赖性的学习,通过变分推理量化RUL预测中RCNN的不确定性。通过试验将基于RCNN的滚动轴承RUL预测模型与回归预测模型的预测结果相对比,验证该基于RCNN的预测模型的有效性。     

瓦西兰副机高温冷却水温度偏低的原因分析及技术处理

柴油机冷却水系统工况的正常与否,直接影响着柴油机工况的正常运行及其使用寿命。此文主要介绍了瓦西兰副机高温冷却水出口温度偏低的原因分析及故障处理方法。     

旧发展格局下的“两个循环”与新发展格局的形成逻辑——基于经济学视角的分析与阐释

党的二十大报告把加快构建新发展格局作为着力推动高质量发展的根本举措和实现我国经济现代化的战略路径,且已经深深嵌入中国式现代化宏伟蓝图。基于宏观经济学范畴,从经济结构和货币流通视角阐释旧发展格局下的“两个循环”,有助于理解新旧发展格局的科学内涵和调整背景;而基于经济学分析框架,阐释新发展格局形成的历史和现实逻辑,是准确把握新发展格局的重要基础。新旧发展格局的调整,既是顺应新发展形势的客观选择,又已具备支撑国内大循环成为主体的客观条件。     

基于有向图卷积与门控循环单元的短时交通流预测方法

为了充分挖掘快速路交通流时空特性,解决当前城市快速路交通流预测存在交通流时空特性挖掘不充分等问题,进一步提高城市快速路短时交通流的预测精度与效率,研究了基于有向图卷积神经网络和门控循环单元的组合模型（directed graph convolution network-gate recurrent unit,DGC-GRU）的城市快速路短时交通流预测方法。该方法提出空间相关性矩阵并将其引入图卷积神经网络中,构建有向图卷积神经网络用于表征交通流的有向性和流动性。将交通流参数输入有向图卷积神经网络后得到有向图卷积算子,并将有向图卷积算子引入门控循环单元,通过有向图卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,通过门控循环单元捕捉交通流的时间特性,输出快速路交通流预测结果。选取西雅图环形快速路感应器检测数据进行实例分析,对比模型预测效果。结果表明：在数据集与参数设置均相同的情况下,DGC-GRU交通流预测模型的训练收敛速度更快,且平均绝对误差（mean absolute error,MAE）和平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）均优于对比模型,与传...     

气相色谱法测定循环洗油中苯、甲苯含量的实践

粗苯是炼焦中生成粗煤气的重要成分,粗煤气经洗油吸收、脱除后得到苯系混合物,洗油含量测定对粗苯产品质量计算具有重要意义。煤制油制气中用洗油净化气体脱除苯等杂质,采用色谱分析测定杂质含量具有精确性高等优点。研究介绍气相色谱测定法特点,利用气相色谱法测定循环洗油中苯、甲苯含量,这一实验表明气相色谱法具有分析速度快、应用广泛等优点,对增产降耗具有重要指导意义,同时能够有效改善分析人员的测定环境。色谱法采用阿匹松+红色载体填色谱柱,以苯、甲苯内标物重量校正因子定量。