埋入式传感器与沥青混合料的交互影响研究

为研究埋入式应变传感器与沥青混合料的交互影响,利用ABAQUS有限元软件,建立了在四点弯曲加载条件下埋入应变传感器的梁试件有限元模型,分析了荷载大小、传感器测力杆长度和传感器封装材料模量等因素对沥青混凝土梁试件及传感器的力学响应与应力集中的影响.研究结果表明:传感器埋入沥青混合料梁试件后,在梁试件上与传感器法兰相接触的沥青混合料发生了应力集中的现象,但应力集中系数较小,最大值仅为2.95.传感器的测力杆也发生了应力集中现象,其应力集中系数最大值为26.83,远高于梁试件的应力集中系数.     

佛山市基本农田保护区养殖鱼塘水质抽样调查与评价

对佛山市5区的基本农田保护区养殖鱼塘水质抽样调查,并采用环境污染指数对水质状况进行评价。结果表明,养殖鱼塘水温和p H值均能达到鱼类正常生长要求,溶解氧较丰富,但水质普遍过肥。在5区20个调查点中,CODCr、NH4+-N和TP超标率分别为90%、30%、85%。5区养殖鱼塘水质的污染程度由高到低依次为禅城区、南海区、三水区、顺德区、高明区。全市养殖鱼塘的综合质量指数为1.44,水质整体上受到重度污染。TP的污染负荷分担率最高,其次是CODCr和NH4+-N。总体来说,佛山市基本农田保护区养殖鱼塘水体有机物污染十分突出,已出现富营养化。     

天津医科大学图书馆中文专业图书资源利用效率统计分析

以天津医科大学图书馆UNICORN集成管理系统的各项记录为数据源,挖掘整合了2004—2013年中文专业图书有关数据,从综合性、动态性角度,统计分析了图书购置数量、图书借阅数量及购书经费分布等有关数据,旨在为提高图书馆管理水平提供参考依据。     

船舶主机填料函结碳严重的原因及对策

本文介绍了主机填料函结碳严重的现象,分析了可能导致该现象产生的原因,如燃油品质问题、气缸注油率问题、主机长期运行负荷问题等,并提出针对性对策,如提升主机转速、缩短主机扫气箱的清洁周期和定期对喷油器进行拆检。     

冻结黏土的强度与变形特性及参数研究

为了更全面地分析冻土的强度与变形特性,以皖北某矿取样的原状黏土为研究对象,进行不同温度(-5℃、-10℃、-15℃)下的单轴抗压强度试验和三轴剪切强度试验.试验结果表明,在试验温度下,试样单轴抗压强度的应力-应变曲线为应变软化型;试验条件下,冻土三轴剪切应力-应变曲线可以用双曲线模型描述.随着温度的降低,冻土的单轴抗压强度和弹性模量均增加.初始弹性模量和极限偏应力均与围压呈正相关,与温度呈负相关.冻土的抗剪强度随围压增加而增大,随温度增加而减小.通过冻土三轴试验得到的抗剪强度指标推算单轴抗压强度,可以为人工冻结法施工提供理论依据.     

圆柱面上具非零曲率和挠率的曲线特征

三维欧氏空间中的曲线的Frenet标架的运动方程满足Frenet公式,并且在相差一个旋转变换和平移变换的意义下由其曲率和挠率唯一确定.在曲线所在曲面有特殊结构的情况下,可以得出曲面上曲线的曲率和挠率满足的关系.文中只利用了圆柱面上曲线在中心轴上的投影函数给出了圆柱面上具非零曲率和挠率的光滑曲线其曲率和挠率必须满足的方程.     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

工业用PET及PA纤维模量-应变曲线的分析

通过拉伸试验数据得到应力—应变曲线和模量-应变曲线可以更全面地反映纤维的力学性能。PET及PA的模量—应变曲线都是明显的双峰曲线。结合拉伸过程中PET纤维内部结构的变化解释PET纤维的特征模量—应变曲线，并讨论如何提高持续使用应变范围的模量问题。PET模量—应变曲线上的第一个模量峰为初始模量，标志着无定形区缠结网的破坏；无定形区蜷曲大分子伸直时模量较低，导致出现模量低谷；由于伸直的缚结大分子模量较高，出现了第二个模量峰。     

公司债券违约率的结构化模型研究

采用期权定价和违约率函数的结构化处理方法建立估计公司债券违约率的模型，应用美国国内公司的整体数据给出了将模型具体化的处理方法，得到一个带马尔可夫链的违约率函数。根据实证数据的初步检验，该函数的拟合效果比较理想，可用于估计一般性上市公司群体的债券违约率。文中的处理方法具有良好的可行性，只要拥有模型必需的股权价值、债务价值和违约率的数据，就能按照该方法将模型具体化，拟合出违约率函数，并由此来估计公司债券的违约率。