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针对架空输电线路铁塔中常用的四地脚螺栓塔脚板进行了抗拉承载力试验和理论计算方法研究。首先,选取8个试件进行塔脚板抗拉承载力试验研究,分析塔脚底板板厚及有无加劲板对塔脚板抗拉承载力的影响;其次,通过有限元模拟塔脚板的应力分布情况,并结合“塑性分析,弹性设计”的思想,提出了一种基于屈服线理论的四地脚螺栓塔脚板抗拉承载力计算公式;最后,与试验结果、有限元仿真结果、已有技术规定中的计算结果进行了对比。结果表明:建议公式与试验结果和仿真结果较为吻合,相关技术规定中的计算结果偏于保守,验证了本文建议公式的精确性;底板厚度和加劲板的作用对塔脚板承载力影响较大。研究结果可为输电铁塔四地脚螺栓塔脚板结构设计提供参考。 相似文献
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946.
通过对染料敏化纳米晶体TiO2太阳能电池的对电极的结构进行改进,设计了一种可大容量储存电解质和补充电解质的新型对电极结构.当染料敏化纳米晶体TiO2太阳能电池因液态电解质挥发泄漏而失效时,可以对其进行液态电解质的及时补充,从而使失效的染料敏化纳米晶体TiO2太阳能电池重新恢复工作.该新型对电极结构为解决染料敏化纳米晶体TiO2太阳能电池由于液态电解质泄漏导致的寿命降低问题提供了一种新的解决方法. 相似文献
947.
948.
The contents of topological classification of matter are enriched by non-Hermiticity, such as exceptional points, bulk-edge correspondence, and skin effects. Physically, gain and loss can be introduced by imaginary on-site potentials of lattice Hamiltonians, and the topological phase transition for a cross-linked chain in the presence of such non-Hermiticity is investigated. The topological phase diagram in terms of a winding number is obtained analytically with phase boundaries coinciding with the surfaces of exceptional points. The topologically original edge states with distribution mainly at the joints between domains of different phases are protected even for long chains. The non-Hermitian topological feature can also be reflected by vortex structures in the vector fields of complex eigenenergies, expected values of Pauli matrices, and trajectories of these quantities. This model may be implemented in coupled photonic crystals, fermions trapped in optical lattice, or non-Hermitian electrical-circuit lattices, and the edge states are immune to various kinds of disorders until topological phase transition occurs. This work gives insight into the influence of non-Hermiticity on topological phase of matter. 相似文献
949.
在HL-2A装置上完成了一套32通道束发射诊断系统(BES),可对径向r=12~44cm, 极向-7.5~+7.5cm二维空间范围内的长波长()电子密度扰动信息进行测量,其时间分辨率达到0.5ms,空间分辨率1~2cm。系统由内置于真空室的非对称镜头组、传输光纤、高性能探测器模块以及辅助的冷却和真空设备构成。系统的噪声在低频时(f<100kHz)主要由散粒噪声贡献,在较高频率时由散粒噪声和e噪声共同决定。在典型的HL-2A装置放电模式中,对于200kHz以下的扰动,该系统的信噪比(SNR)均大于3。 相似文献
950.
当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。 相似文献