浅谈输水隧洞浅埋段施工技术

本文介绍了辽宁省大伙房水库输水工程浅埋段开挖、 支护方法技术和施工要点,并对施工过程中的质量和安全控制加以阐述,为后续浅埋段施工和类似工程提供了参考.     

纳米ZAO透明隔热涂层的研制

以ZnSO4.7H2O和Al(2SO4)3为原料,采用化学共沉淀法制备纳米ZAO纳米粉体,以苯丙乳液为成膜物质制备了ZAO透明隔热涂料,并对涂层进行了隔热性能测试,表明所得的透明隔热涂料具有良好的隔热效果和透明效果,拥有良好的应用前景。     

高海拔严寒地区特长公路隧道保温层铺设长度研究

随着我国西部大开发的不断深入,在高海拔严寒地区规划和修建的隧道工程越来越多,且隧道长度越来越长。洞口段合理的保温层铺设长度是高海拔严寒地区特长隧道抗冻设计与建设的关键问题。目前,我国对高海拔严寒地区特长隧道纵向温度分布规律尚无系统研究,保温层铺设长度多以经验计算或工程类比为主。以G317线雀儿山隧道为例,参考鹧鸪山隧道竣工通车后洞口段现场实测温度数据变化规律,对雀儿山隧道洞口段保温层铺设长度进行分析。结果表明:确定寒区隧道保温层铺设段长度时,特别是对于特长隧道,应考虑隧道内年平均温度的变化以及温度振幅的衰减;按照鹧鸪山隧道的年平均气温和洞内气温年振幅实测数据变化幅度,考虑1.2的安全系数,建议雀儿山隧洞口保温层铺设长度取为900 m。事实上,保温层铺设长度与隧道曲线形式、隧道长度、海拔高度、地热梯度以及隧道交通量、断面、交通模式、通风模式等诸多因素有关,因此,高海拔严寒地区特长隧道保温层铺设长度有待进一步通过现场实测数据进行对比分析研究。     

玻璃微光管及其应用

简述了玻璃微光管的结构和性能特点，并介绍了利用玻璃微光管开发微光夜视仪应注意的一些问题。由于玻璃微光管的价格相对低廉，其在民用和准军用方面的应用还大有可为。     

杭钢20000m~3/h内压缩流程空分设备操作探讨

从投资成本、运行费用、安全可靠性和操作简便性对内压缩流程和外压缩流程空分设备进行简单比较,探讨杭钢20000m3/h内压缩流程空分设备的常规操作和变负荷操作的体会。     

水泥混凝土路面防裂断的措施和方法

水泥混凝土路面作为主要的路面结构形式,从上世纪九十年代以来在我国飞速发展,从已有的使用情况来看,最常见、最严重的病害就是开裂破坏。如何防止水泥混凝土路面开裂是一项重要且紧迫的任务。     

建筑工程沉降监测工作的探讨

建筑工程沉降监测是建筑工程施工过程中一项重要的测量工作,我们根据多年沉降监测的实际经验,结合国家及行业的规范标准,对建筑工程沉降监测的方法、监测点的布设、周期的安排等几个方面的问题进行了探讨。     

参与中文配对词语联想学习记忆的脑区和神经机制——脑功能磁共振的研究

通过脑功能磁共振技术,研究健康人参与语言的词语配对联想学习记忆任务的脑区和神经机制。对16名右利手健康志愿者进行一项词语配对联想学习记忆任务作业的同时,进行脑功能磁共振扫描。实验采用组块设计,实验任务（包括记忆编码相和记忆提取相）与对照任务（共两个相）交替进行;数据采用SPM99软件进行数据分析和脑功能区定位。结果表明：左侧额叶,特别是左侧额叶的额中下回和枕叶的18,19区在词语联想学习记忆的编码阶段中起重要作用;而左侧顶上小叶、缘上回和角回则在进行记忆提取阶段起重要作用;左侧纹状体边缘区参与了人脑词语联想学习记忆作业的编码阶段。揭示了人大脑完成语言联想学习记忆任务时,除额、顶、枕和颞叶的皮层结构参与外,还新发现有皮层下结构如纹状体参与了词语联想学习记忆。在配对词语的编码和提取阶段,激活的脑区有所变化,显示了这两个语言阶段的神经活动变化机制。     

基于改进迭代收缩阈值算法的微观3D重建方法

迭代收缩阈值算法（ISTA）求解离焦深度恢复动态优化问题时,采用固定迭代步长,导致算法收敛效率不佳,使得重建的微观3D形貌精度不高。为此,提出一种基于加速算子梯度估计和割线线性搜索的方法优化ISTA——FL-ISTA。首先,在每一次迭代中,由当前点和前一个点的线性组合构成加速算子重新进行梯度估计,更新迭代点;其次,为了改变迭代步长固定的限制,引入割线线性搜索,动态确定每次最优迭代步长;最后,将改进的迭代收缩阈值算法用于求解离焦深度恢复动态优化问题,加快算法的收敛速度、提高微观3D形貌重建的精度。在对标准500 nm尺度栅格的深度信息重建实验中,与ISTA、快速ISTA （FISTA）和单调快速ISTA （MFISTA）相比,FL-ISTA收敛速度均有所提升,重建的深度信息值下降了10个百分点,更接近标准500 nm栅格尺度;与ISTA相比,FL-ISTA重建的微观3D形貌均方差（MSE）和平均误差分别下降了18个百分点和40个百分点。实验结果表明,FL-ISTA有效提升了求解离焦深度恢复动态优化问题的收敛速度,提高了微观3D形貌重建的精度。     

快速搜索与发现密度峰值聚类算法的优化研究

CFSFDP是基于密度的新聚类算法,可聚类非球形数据集,具有聚类速度快实现简单等优点。CFSFDP需人工尝试确定密度阈值dc且对一个类中存在多密度峰值的数据无法进行准确聚类,为解决该缺点,本文提出基于近邻距离曲线和类合并优化CFSFDP（简称 NM-CFSFDP）的聚类算法。首先,算法用近邻距离曲线变化情况自动确定密度阈值dc;然后,用本文提出自动确定dc的CFSFDP对数据聚类;最后用本文计算dc值的方法指导类的合并,引入内聚程度衡量参数解决了类合并后不能撤销的难题,从而实现对多密度峰值数据的正确聚类。通过实验对比,NM-CFSFDP算法确实比CFSFDP算法具有更加精确的聚类效果。