基于有限体积模拟的模锻优化设计

在锻造等金属大变形的工艺设计中,相关参数的确定很大程度上依赖于经验公式,而有限元法在金属大变形过程数值模拟中有明显的局限性,且模拟结果难以验证。本文基于有限体积法模拟了一典型开式模锻过程,并在通用经验值允许的范围内,根据模拟结果调整工艺设计中的参数设置,有效避免了一种锻件常见缺陷。通过分析变形过程特定时段的变形区形状、分流面的变化及变形力分布曲线,结合相关塑性理论验证了模拟结果的正确性,实现了工艺优化设计。研究证明理论预测与数值模拟相“拟合”的方法可以代替实验用于指导生产实践。     

略论苏区文艺如何锻造革命主体

为中国无产阶级革命的成功锻造出合适的革命主体,一直是革命文艺的主要任务.苏区政权将农民确定为革命主体的主要造就对象,充分运用文艺的审美和快感力量,在广大苏区农民群众中开展各种政治宣传、思想灌输和文化教育等活动,加强农民的阶级意识和提高农民的阶级觉悟,这为苏区革命斗争的开展作出了重要贡献.     

应用IECQ HSPM推进中国RoHS及国推自愿性认证的实施研究

欧盟RoHS已经实施了4年,而针对欧盟RoHS以及发达国家的绿色法规量身定做的标准IECQC080000也在电子电气行业运行了5年之久。根据IECQC 080000建立的有害物质过程管理体系,我们称之为IECQ HSPM,通过5年的有害物质控制和管理方面的积累,在电子电气行业打下了坚实的实施基础,培养了大量的有害物质控制和管理的人才。     

单层球面网壳与支承结构整体强震失效特征

为了研究支承结构对单层球面网壳在强震作用下失效特征的影响,建立了更为精细化的数值模型.采用动力荷载域全过程分析方法研究了单层球面网壳与支承结构整体在强震作用下的特征响应,得到了考虑下部支承结构的单层球面网壳在强震作用下两种不同的失效特征,并建立了网壳结构极限承载力的判别准则,研究了下部支承结构、矢跨比、屋面质量等参数对网壳结构在强震作用下动力响应的影响.结果表明:下部支承对网壳结构在强震作用下的失效特征有显著的影响;随网壳矢跨比和屋面质量减小,结构的极限承载力显著提高,并且塑性程度加深,延性增强.     

圆钢管空间滞回性能试验

为考察圆钢管空间滞回性能、获得考虑损伤累积的材料本构模型,设计并开展了圆钢管空间滞回试验.试验加载装置可用于空间三向加载.考虑构件长细比及不同空间加载方案的情况,确定了不同截面及长度的30根试件,加载方案为5种.通过试验方案优化,实现了圆钢管空间加载的模拟,并获得了这些试件的荷载位移滞回曲线及典型部位的应变曲线.试验结果表明:圆钢管具有良好的滞回性能,在很大的位移作用情况下,仍能保持良好的耗能能力.为后续开展符合圆钢管截面钢材的本构模型研究奠定基础.     

关于解决g-C3N4在光催化制氢领域的两个局限的研究进展

随着工业的发展，化石燃料消耗巨大，环境问题也日益突出，寻找一种绿色新型能源已成为一个被广泛讨论的问题。氢气是一种清洁、可再生燃料，利用光催化剂分解水制氢气是一种制取氢气的有效途径。石墨碳氮化物（g-C3N4）作为光催化剂不仅成本低、反应稳定，而且其尺寸、厚度、结构、形貌等可控，在众多光催化剂中脱颖而出。但g-C3N4目前在光催化领域主要存在两个局限：g-C3N4不能有效地吸收光来产生足够多的光生电子-空穴对；g-C3N4不能有效的运输及分离光生电子-空穴对，以至于电子与空穴的复合率较高。文章综述了g-C3N4在光催化制氢领域的进展成果，分析了g-C3N4存在的问题并总结了其改进方法，最后对g-C3N4进行了展望，以期为设计高效、稳定的光催化制氢材料提供参考。     

舰船外板长效无毒防腐防污涂料研究

本文介绍了一种采用低放射稀土氧化物-杀虫、杀菌剂-树脂化铜三元复合防污体系作为主要防污剂的长效无毒防腐防污涂料,涂料中不含有机锡和氧化亚铜。同时对涂料的防污机理进行了探讨。     

新型铸钢冷却壁的传热学数值模拟

采用数值模拟的方法对新型铸钢冷却壁稳态温度场进行了数值模拟。计算结果表明：新型铸钢冷却壁肋板基本磨损后的炉役期内,即使在渣皮刚脱落时,其热面峰值温度值也在安全温度范围内;当热面粘结渣皮厚度为10mm时,其热面最高温度值只比铜冷却壁高28℃,并且渣皮愈厚相差愈小,趋于相同。     

纵筋率对无腹筋约束梁抗剪性能影响的研究

各国规范在以往的对钢筋混凝土梁斜截面抗剪承载力性能的试验研究中,研究都是按较高纵筋率来进行,建立在这种纵筋率较高的梁的受剪性能试验数据基础上的规范抗剪设计方法可能偏差较大。而本文按较低纵筋率来研究梁的抗剪性能。试验表明,不同纵筋率对梁的抗剪性能和裂缝发展状况有重要影响,规范公式用于小纵筋率无腹筋约束梁受剪设计时可能偏不安全。     

一种提高云计算环境下检测入侵者速度和正确率的新方法

云计算环境要求入侵检测系统(IDS)极其快速和准确,用于云计算的智能型IDS——反向传播神经元网络(BPNN)经常出现“泛化问题”,即BPNN无解或总误差函数不能收敛于全局最小值。泛化问题降低了BPNN的识别速度和正确率。为了解决该问题,提出两种解决方法。第一种是剔除相关性大的那些特征,保留相关性较小或互相独立的重要特征,以便减少特征数量。第二种是综合利用遗传算法(GA)和最速下降法(梯度法)的优点,降低BPNN的泛化性。用GA求出BPNN全局最优解的近似值,把该近似值作为最速下降法的初始值,进行迭代,最终求得BPNN全局最优解的精确值。仿真实验表明给出的方法是有效的且能够解决BPNN的“泛化问题”,同时能够提高BPNN识别入侵者的速度和正确率。