摘要：为了研究液氮冷却对高温岩石物理力学性能的影响,对不同温度下(25~350℃)的花岗岩、片麻岩和砂岩试样进行液氮冷却处理,开展了一系列的物理力学试验研究,结合微观观察结果分析了各类岩石的损伤机理.结果表明,提高加热温度能够加剧液氮对岩石内部结构的损伤,随温度的升高,岩石的孔隙率、峰值应变逐渐增大,而纵波波速、抗压强度和弹性模量则相反.高温和液氮冷却所产生的热应力导致岩石内部裂纹的萌生和扩展,且微裂纹主要沿石英矿物边界发育.随着加热温度的升高,微裂纹的数量呈逐渐增加的趋势,这是岩石宏观特性退化的主要原因.三类岩石对加热和液氮冷却处理的敏感度不同,这与岩石在成岩作用、矿物成分、胶结类型以及孔隙结构方面的差异有关.

摘要：泥皮是钻孔灌注桩施工过程中形成的一层土层,其厚度对桩基和地下连续墙基础的受荷载性能有显著影响。建立不同泥皮厚度的PLAXIS 3D模型,分析了泥皮厚度变化对桩墙组合锚碇内力和变形的影响。结果表明,泥皮厚度增加会显著影响结构的轴力、剪力和变形,尤其是槽段泥皮对结构整体性的削弱作用最为明显。研究结果为工程设计提供了理论支持,确保了结构设计的优化和工程的安全稳定。

摘要：沉渣效应是施工过程中泥浆、细粒土等沉积在基础底部,导致基础承载力下降和沉降量增加的重要因素。采用PLAXIS 3D有限元软件对苍容浔江特大桥桩墙组合锚碇进行数值模拟,分析不同沉渣厚度(0 cm、5 cm、10 cm、20 cm)对桩墙组合锚碇的内力和变形特性的影响。结果表明,随着沉渣厚度增加,桩墙组合锚碇的轴向力显著降低,剪力和弯矩显著增加,整体变形量增大。这表明沉渣厚度对桩墙组合锚碇的承载性能具有显著影响,需在工程设计和施工中充分考虑。研究结果为相关工程的设计和优化提供了重要参考。

摘要：热轧机支撑辊多采用油膜轴承,由于在轧制过程中支撑辊油膜轴承内油膜厚度发生变化,会造成轧机有载辊缝发生变化,从而导致产品厚度出现偏差。基于现场设备使用范围,提出支撑辊油膜厚度补偿模型的实验方案,根据实际采集不同压力下速度变化引起的辊缝变化量,使用Matlab拟合得到油膜厚度变化量与轧制力变化量、轧制速度变化量的关系,计算出轧制过程中不同轧制速度、压力条件下支撑辊油膜厚度的变化量,进一步对轧机有载辊缝进行补偿。实际应用表明,该支撑辊油膜厚度补偿方法取得了预期效果,轧机运行稳定可靠,可以有效提高带钢的厚度命中率。

摘要：冷连轧机主传动系统非线性扭转振动给轧机安全运行带来严重后果,需要加以控制,以提高整机运行的安全稳定性。以某冷连轧机F3机架为研究对象,根据轧机主传动系统的非线性行为,建立包含非线性刚度、非线性阻尼及负载端非线性摩擦力的轧机主传动系统非线性扭转振动仿真模型;由于Hopf分岔是导致轧机主传动系统出现失稳振荡的重要原因之一,因此有必要对Hopf分岔现象进行有效的控制。基于Hopf分岔理论,构造非线性状态反馈控制器,针对该非线性系统,提出扩大稳定区域、改变分岔点行为及降低极限环幅值的Hopf分岔控制思路。由结果可知,扩大稳定区域使得系统稳定区域的范围有了很大的增加;降低极限环幅值通过引入非线性反馈环节,增加非线性反馈增益kn的大小来改变分岔点的行为,降低等幅振荡的幅值;两种方法都可实现自激振动行为的有效控制;可作为实际设计选择的重要参考。

摘要：PIT(passive integrated transponder)射频芯片跟踪作为一种监测方法,被广泛应用于鱼类洄游行为监测及评估鱼道过鱼效率。为了解鱼类在郁江老口航运枢纽鱼道的上溯速度、昼夜特征行为及鱼道通行效率等情况,从而为鱼道设计提供更多参考,该研究以优势种鲮(Cirrhinus molitorella)为试验对象,搭半双工(half duplex,HDX)PIT标记射频芯片跟踪系统,在鱼道中设置了5个监测断面。有效试验鱼共63尾,全部为野生个体,全长范围为16.00~23.50 cm,均值为(19.05±1.49)cm。试验发现,试验鱼在白天活动较为活跃,夜晚则处于休息状态;多数个体在标记放流后上行至第一个天线所需时间超过10 h;标记试验鱼通过整个鱼道的历时为648~5359 min,总通行效率为50.79%。研究可为国内过鱼设施通行效率量化及鱼道中鱼类上溯行为特征研究提供参考。

摘要：伸缩缝是桥梁上部结构的重要组成部分,对桥梁使用寿命和性能具有重要作用。文章简要介绍了桥梁伸缩缝病害的两种类型,并从设计、施工、管理等角度分析桥梁伸缩缝病害产生的原因。针对桥梁锚固区修复材料,分析了当前水泥基材料性能优化技术、混凝土性能改善技术、纤维增强材料性能提升技术在桥梁伸缩缝病害修复中的应用研究,并探讨了修复技术的未来发展趋势,为桥梁伸缩缝修复和维护提供有益参考。

摘要：提出了一种新型电容式六维力传感器,理论分析垂直极板电容边缘效应原理和变极距型平行极板电容效应原理,设计了结合两种电容效应原理的新型电容式力传感器结构。进行静态标定实验获得实验数据,将获得的数据采用基于最小二乘法的线性解耦求得六维力传感器解耦矩阵。并根据求得的解耦矩阵对六维力传感器进行解耦计算,计算结果表明:传感器各维力/力矩F_(X)、F_(Y)、F_(Z)、M_(X)、M_(Y)、M_(Z)的Ⅰ类误差分别为0.19%、0.66%、0.10%、0.14%、0.39%、0.32%,Ⅱ类误差最大值为0.47%,即该传感器维间耦合小,可解耦。验证了该结构的可行性。

摘要：本研究以经2代家系选育的速生长系施氏獭蛤(Lutraria sieboldii)为亲本,通过巢式平衡设计构建了30个全同胞家系,以未经选育个体的同期子代作为对照,分析各家系及对照组不同阶段生长和存活差异。实验结果显示,3月、9月和15月龄的施氏獭蛤全同胞家系生长性状均高于对照组(P<0.05),3月龄的家系壳长、壳高和体质量分别相对提高1.33%~9.33%、0.83%~15.83%和0.74%~25.19%,9月龄的家系壳长、壳高和体质量分别相对提高1.83%~10.46%、3.95%~12.45%和6.01%~20.60%,15月龄的家系壳长、壳高和体质量分别相对提高2.45%~25.62%、2.62%~15.01%和7.00%~28.73%,15月龄累积壳长、壳高和体质量生长量前3家系均值分别比家系平均提高9.38%、5.07%、9.34%;幼体期(1 d^30 d)、培育期(30 d^90 d)和养成期(90 d^450 d)各家系的存活率均值低于对照组5.61%、2.45%、2.08%,累积存活率均值低于对照组9.08%,但存活率排名前三的家系均值要高于对照组22.52%;根据全同胞家系生长和存活数据比较,家系A5、A12、A15于不同时期均表现出稳定优异的生长性状,家系A8、A15、A14于不同阶段均具有稳定的存活性状。以上结果表明,经选育施氏獭蛤家系的生长性状具有明显优势,其中,兼具有高生长和存活性状的家系A15可优先作为良种培育材料。

摘要：【目的】研究基于区域卷积神经网络(R-CNN)模型的广西柑橘病虫害识别方法,为提高柑橘重要病症分类和病理检测效率提供参考依据。【方法】设计专用R-CNN模型,采用多层神经网络,通过机器学习算法和神经网络对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病等广西柑橘主要病症特征图像进行识别,分析其准确率和空间复杂度。【结果】R-CNN模型对广西柑橘黄龙病的平均识别准确率为95.30%,对红蜘蛛感染的平均识别准确率为90.30%,对溃疡病的平均识别准确率为99.10%,均优于传统机器学习方法中支持向量机算法(SVM)的平均识别准确率(分别为93.20%、88.20%和95.20%),分类效果也优于小型神经网络模型如视觉几何组网络(VGG-19)模型,平均识别准确率分别提高4.25%、4.62%和2.55%。R-CNN模型在较少神经元参数(33层卷积网络)情况下,空间复杂度比SVM和VGG-19模型低,能获得更佳的柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病识别效果。【结论】R-CNN模型识别是一种对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病行之有效的鉴别方法,可在广西柑橘果园大量部署和应用。