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本文基于通过检测电缆超低频介损值确定电缆老化程度的基本原理,结合某地实测得到的多组数据,通过国际规程IEEE 400.2—2013进行初步判断,分析处于不同状态下的电缆介损值的变化规律及其原因,并得出该规程仅适用于没有局部劣化的电缆.此外,由于我国电缆制造材料、结构和生产工艺与国外产品存在差异,采用国际规程判断电缆老化程度有时会变得不准确.为解决此类问题,本文建立更加全面的判据体系,给出最优判断阈值的确定方法,并对该地区实测得到的数据进行拟合,得到更加准确的分级判断阈值.此方法可为建立符合我国电缆实际情况的评价规程提供参考. 相似文献
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超低碳钢是一种重要的汽车用钢材料, 钢中通常添加钛元素, 使其形成析出物, 提高钢材的深冲性.然而钛元素作为一种脱氧能力较强的元素, 进入钢液中通常首先形成氧化物.为了减少含钛氧化物夹杂的生成, 基于"转炉-RH-连铸"的超低碳钢生产流程, 对RH精炼过程进行系统取样, 分析了铝脱氧剂加入后及合金化元素钛加入后的氧、氮气体含量变化及夹杂物特征变化, 并使用FactSage热力学计算软件对Fe-Al-Ti-O夹杂物稳定相图进行计算.研究结果显示, 含钛类氧化物夹杂通常以Al2O3类夹杂物作为形核质点, 对其形成包裹状夹杂物.若避免含Ti夹杂物的生成, 当钢中Ti质量分数为0.1%时, 钢中溶解Al质量分数应在0.01%以上.对含钛氧化物的生成及长大流程进行研究, 通过对Al2O3夹杂物及Ti2O3夹杂物粗化率的计算及附着功的比较可知, Ti2O3夹杂物在1600℃时的熟化生长速率较Al2O3较大且Ti2O3夹杂物与Al2O3夹杂物相比不容易相互碰撞融合并从钢液中去除.若提高精炼过程中的氧化物夹杂物去除率, 应严格控制含钛氧化物类夹杂物的生成. 相似文献
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利用GPS电离层层析技术探测电离层已经有了数十年的发展,特别在电离层暴时有着独特的优势.文章基于一种多分辨率层析算法,并结合美国东西部地区部分GPS地面数据对2015年3月16日-17日出现的电离层暴进行重构.首先,借助独立的测高仪数据验证多分辨率层析技术对电子密度反演的精度结果,同时也证实了电离层暴时多分辨率层析算法的适用性.其次,通过对美国东部地区2015年3月17日磁扰动最强烈时段的电离层重构,检验由磁暴引起的大尺度电离层行扰(large-scale travelling ionospheric disturbance,LSTID)的存在,并利用总电子含量(total electron content,TEC)数据分析此次电离层行扰的水平特征.同时,通过与非相干散射雷达(incoherent scatter radar,ISR)观测值的对比,借助反演得到的电子密度剖面信息讨论电离层行扰在垂向上的特征.结果表明:此次LSTID的波长为1 200 km左右,周期为50~60 min,以350~400 m/s的波速向西南方向传播,并且电离层行扰(travelling ionospheric disturbance,TID)的垂向电子密度具有较可靠的精度. 相似文献
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介绍了超高性能混凝土(UHPC)的制备原理和性能特点,对UHPC国内外研究和应用情况进行了综述,指出了我国UHPC研究和应用中存在的问题。结果表明:UHPC是一种具有优异的力学性能、耐久性能和环保效益的新型水泥基复合材料。国外在UHPC理论研究和应用研究方面都取得了大量成果,在实际工程中已经获得了广泛的应用;近年来我国在理论研究和应用方面也得到了快速发展;如何简化UHPC制备工艺、降低生产成本、补偿自收缩是今后的主要研究方向,完善相关规范标准以更好地指导UHPC现浇工程应用是目前首要解决的问题。随着环保和可持续发展理念的日益重视,UHPC这种低碳环保材料将有广阔的发展前景。 相似文献
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为了平衡体素模型的体素数量与精细度,提出一种实体模型体素加密细化算法。该算法对低分辨率均一体素模型的表面体素进行切分,标记与三角面不相交的体素,并运用边界状态传递判定标记体素的内外位置。通过编码不同八叉树的节点,并进行跨八叉树快速邻居节点搜寻,实现多级加密细分。实验结果表明,该算法可以以低分辨率模型为基础,精确地获得体素单元少的高分辨率模型。 相似文献
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思山岭铁矿上下采区首采开拓中段标高分别为-1 020 m和-1 200 m,地质勘查程度为详查,资源储量级别为控制的(122b)和推断的(333)。经基建巷道工程揭露,矿体赋存形态并非地质勘查时认为的“似金元宝形”向斜,而是单斜构造控制的矿体形态。详细分析了基建勘探工作在该矿建设中的作用,认为基建勘探采用探采结合、坑钻组合手段,注重综合研究概化地质模型,对矿井基建开拓设计和施工具有较好的指导作用。 相似文献
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针对利用经典高阶条件随机场模型进行点云分类时,由于海量节点和无向边导致的点云分类效率低的问题,提出一种结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类方法.首先以多尺度体素代替海量离散点云作为无向图图模型节点,减少节点和无向边的数量;然后使用超体分割结果作为高阶团,并基于此设计了一种非监督分布性空间上下文作为高阶团特征向量,用于改善分类结果;最后结合构建的图模型和各阶特征向量,采用经典高阶条件随机场模型实现点云数据的自动分类.采用Oakland标准数据集作为实验数据,实验结果表明,该方法在有效地保证分类精度的前提下,高阶条件随机场点云分类模型的分类效率提高了5~10倍. 相似文献