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791.
为揭示CFRP板平板锚具的锚固机理, 建立了该锚具的承载力理论模型, 并利用该模型预测CFRP板平板锚具的临界锚固长度. 通过试验获得了模型所需的锚固界面剪应力与压应力的关系式. 该模型研究了锚固区界面剪应力的纵向折减及横向压应力分布的不均匀性, 并通过试验测得了界面剪应力的纵向折减系数. 利用上述模型就平板锚具设计参数对锚固性能的影响进行了分析. 结果表明, 界面剪应力折减率随着锚固长度的增大而增大, 横向压应力分布的不均匀性随着锚固宽度的增大而增大, 增大界面压应力和夹板厚度能有效提高横向压应力分布的均匀度; 临界锚固长度随夹板厚度的增大而减小, 且当夹板达到合适厚度后继续增大, 对临界锚固长度的影响逐渐变小; 随着界面压应力的增大, 界面剪应力增大, 临界锚固长度减小; 对于工程常用CFRP板尺寸100mm×2.0mm, 当界面压应力取100MPa, 平板锚具夹板厚度取32mm时, 所需的临界锚固长度为296mm, 对应的锚具设计承载力为480kN, 理论上能使CFRP板抗拉强度获充分发挥. 相似文献
792.
数据驱动的模型已经被广泛研究,并成功应用到了计算力学。基于深度学习技术,提出一种新的采用数据驱动的碎片云生成模型。此模型可以学习SPH数值模拟结果,然后在多种控制条件下快速生成碎片云。在模型训练前的数据预处理阶段,对SPH模拟结果进行空间网格划分和质量聚合,实现了改善数据分布规律、加速模型训练和提升模型泛化性的目的。以高速靶球撞击薄壁圆筒后的碎片云质量分布为例,模拟并测试了多种控制条件下深度学习模型计算结果的正确性和稳定性,以及计算速度的高效性。实验证明,深度学习模型可以从训练集学习碎片云的物理规律,然后在训练集控制参数范围内进行良好的推理及插值;并且可以在训练数据集控制参数范围外,进行小范围推理预测;同时深度学习模型的计算速度远快于SPH方法。通过深度学习方法建立碎片云模型,可能是一种在空间飞行器防护结构原型设计阶段,实现碎片云实时生成的潜在方案。 相似文献
793.
本文着重介绍了综合法,并用加权剩余法对于R-Z几何的中子扩散方程推导了综合方程,同时叙述了综合方程的解法,并作了实例计算,与有限差分法比较,可大大地节省计算时间。 相似文献
794.
795.
近红外光谱分辨率对定量分析的影响 总被引:9,自引:0,他引:9
利用近红外光谱建立了多组分混合物中对乙酰氨基苯酚和乙水杨胺的定量分析模型。定量模型可以快速准确地测定混合物中对乙酰氨基苯酚和乙水杨胺的含量。研究发现,光谱分辨率对定量分析模型有重要影响。以光谱分辨率4cm-1获得的光谱数据建立的对乙酰氨基苯酚定量模型,其校正集回归系数达到0·9992;其标准偏差为0.2120;同时模型的验证集回归系数为0.9996,而标准偏差达到0.1848。以分辨率1cm-1和8cm-1收集的光谱为基础获得的定量模型,其预测能力呈现不同程度下降趋势。研究结果表明,针对具体样品的特定组分,需要选择合适的光谱分辨率,进而获得最佳的定量分析结果。 相似文献
796.
工业硫酸亚铁用做先锋、神木、依兰煤直接液化催化剂的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
用太原钢铁公司产工业硫酸亚铁对先锋、神木、依兰煤液经的催化作用进行了研究,并探讨了担载量,加入方式,反应条件及助剂对硫酸亚铁催化活性的影响及对产物分布的影响。研究发现,工业硫酸亚铁是先锋、神木、依兰煤良好的液化催化剂,具有相当的应用前景,工业FeSO4单独担载或与Na2S配对担载可有效促进先锋、神木煤的液化,而对于依兰煤,只有工业FeSO4+Na2S配对担载或担载FeSO4后再加入S才能起到明显的促进作用,担载催化剂的高活性来自于铁原子在煤表面的良好分散和与煤颗粒的紧密接触并且与煤的硫含量和外加硫含量有关,提高反应温度和延长反应时间,有利于煤液化和油的生成,但对于重质产物A+PA产率的影响却因煤种的差异呈现不同一样的变化规律。 相似文献
797.
Gd (DTPA-BIN)的热力学性质及与牛血清白蛋白作用的NMR研究 总被引:4,自引:3,他引:1
报道了一种新合成的DTPA酰胺类衍生物DTPA-BIN的质子解离过程,其质子化常数总和与稳定性大于DTPA-BMA并采用核磁共振弛豫分析法研究了Gd(DTPA、BIN)在水溶液和牛血清白蛋白溶液中的诱导弛豫增强性质.Gd(DTPA-BIN)配合物在水溶液中弛豫效率为3.28mmol-1L·s-1。牛血清白蛋白分子可以与Gd(DTP-BIN)配合物非共价地结合,这种非共价结合体的旋转相关时间明显长于自由配合物,使Gd(DTPA-BIN)在蛋白质溶液中弛豫效率增高.本文结果表明弛豫增强方法可以用来研究顺磁性金属配合物与蛋白质之间的相互作用情况. 相似文献
798.
799.
800.
Al2O3掺杂的复合聚合物电解质室温电导研究 总被引:2,自引:1,他引:1
1973年 Wright等[1] 首先报道了 PEO-Li+ 盐的固态聚电解质体系 ,我们从 90年代开始研究物质在聚合物电解质中的传输机理及固 -固界面动力学等问题 [2~ 4 ] .由于聚合物电解质易成膜 ,在制备高能密度全固态电池和光电化学器件等方面具有广泛的应用前景 .目前研究的聚电解质主要为通过加入金属盐而具有导电性的聚合物材料 .PEO具有良好的机械性能和化学稳定性 ,从而成为研究最为广泛的高分子材料 .金属盐溶于 PEO后 ,易形成晶态复合物 ,其电导率仅为 1 0 - 7~ 1 0 - 8S/cm,与应用中所要求的 1 0 - 3 S/cm相差甚远 .因此 ,如何提高 PE… 相似文献