双轴拉压应力作用下混凝土强度的试验研究

本文评述了研究混凝土多轴强度的意义,通过对空心园筒试件在轴压及内压作用下的破坏试验,研究了混凝土的双轴拉压强度,并提出应区别试件的初裂和极限破坏这一过程,指出用初裂强度反映混凝土的特性要比极限强度更合理,同时采用了简单可行的确定破坏点方法,对加载路径、减摩、强度和变形、破坏过程及破坏准则进行了系统的探讨,根据本试验结果,推荐了简化的双轴拉压强度计算公式。     

基于神经网络的多源信息融合在发酵产物效价预测中的应用

利用神经网络对影响发酵过程的多源信息进行融合,得到发酵产物的效价预测.通过应用,比较了BP网络和RBF网络的融合预测效果.实例结果表明,RBF网络的预测结果略好于BP网络,预测结果准确,方法可行.     

超细分级机与粉煤灰综合利用

粉煤灰是一种高分散度的固体颗粒集合体,依其颗粒结构的特征含有微珠、漂珠、铁粉、炭粉、玻璃体、石英和莫来石等七种形态颗粒.粉煤灰中所有元素及各种形态的颗粒,排放混杂在一起,使综合利用产生困难,价值降低,严重时只能当作废料处理. 因而,在粉煤灰的综合利用中,采用分离技术和工艺,将不同形态和组分的颗粒分离出来,不仅可以提高粉煤灰的综合利用价值,变废为宝,而且,还能从中获得很多高价值的新产品.特别是在细颗粒中,球形颗粒明显富集;同时,碳、铁含量有所降低,三氧化二铝含量增高,对改善粉煤灰的性能有益,可拓     

利用STM制作有机LB膜超高密度存储器

利用有机材料制作高密度存储器是当前纳米电子学研究的一个热点.有机LB膜的有序分子排列和能精确控制厚度的膜层被认为是高密度存储器理想的基体.具有原子分辨率及纳米量级局域作用微区的扫描隧道显微镜(STM)的出现则提供了制作超高密度存储器一种有力的高技术手段.本文介绍利用STM在有机LB膜上制作超高密度存储器.以硬脂酸制备多层LB膜,其形貌由STM成像.施加于STM针尖上的脉冲偏压,在LB膜表面的局域区域产生足够的强电场,使该微区转换为低阻导电状态,以高、低阻态分别表示两种逻辑状态,就完成了一次"写入"操作.LB膜材料的高、低阻态由STM的伏安特性(I-V)和扫描隧道谱(dI/dV-V)加以表征.用幅值较小的脉冲实现"读出"操作.该材料LB膜上存储的信息能保持很长时间,显示了潜在的应用前景.     

数字基带传输系统的FPGA设计与实现

为了提高系统的集成度和可靠性，降低功耗和成本，增强系统的灵活性，提出一种采用非常高速积体电路的硬件描述语言（VHDL语言）来设计数字基带传输系统的方法。详细阐述数字基带传输系统中信号码型的设计原则，数字基带传输系统中信号编码原理和译码原理；采用硬件描述语言来设计数字基带信号编码器和译码器并进行仿真；采用原理图设计方法设计数字基带传输系统并仿真；整个系统的设计在QuartusⅡ平台上完成，并在Ahera公司的ACEX1K-EP1K30TC144-1芯片上实现。     

液压机本体CAD的现状及发展

针对国内液压机设计的落后现状，开发了一套以专家系统为支撑，以现代设计理论和方法为手段，以ＡｕｔｏＣＡＤ为绘图平台的液压机本体设计ＣＡＤ系统ＹＹＪＣＡＤ１．０。ＹＹＪＣＡＤ１．０包括本体设计专家系统ＹＹＪＥＳ１．０、本体离散优化软件ＹＫＪＵ３．０和本体参数化绘图软件三大模块。该系统为实现液压机本体设计智能化和现代化奠定了基础。     

膨胀机斜安装叶片的尺寸误差分析

对膨胀机斜安装情况下将导致整级叶片产生的厚度方向规律性尺寸和角度的误差进行了分析,提出了此类误差的估值计算方法,用以在设计或制造过程中对单只叶片规定的几何量进行修正补偿.     

岩巷掘进作业优化技术

分析了目前岩巷掘进存在的问题及原因，提出了使用岩石断裂控制爆破新技术和相关的科学管理方法对岩巷掘进施工组织作业进行优化的技术理论，解决了岩巷掘进成型差、进度慢、工效低和材料浪费严重等问题，并通过现场实际应用，取得了良好的经济效益和社会效益。     

浅议景宁县茶叶采工短缺及应对措施

茶叶采摘是茶叶生产中的重要环节，特别是青叶能否按标准及时采下，直接关系到茶叶的产量、质量和经济效益。     

苏州古典园林的遮隔艺术系统

中国古典艺术区别于西方艺术的一个重要美学特征,就是意境。对于诗词、绘画、音乐、园林建筑等创作来说,它能赋予灵魂,灌注生气,化景物为情思,变心绪为画面,使作品近而不浮,远而不尽,意象含蓄,情致深蕴,从而以其特殊的美的魅力,引人入胜,耐人寻味。苏州古典园林群作为一个大系统,和西方园林系统相比,其重要区别之一无疑是意境;和北方皇家园林系统相比,则又以意境的小中见大、深幽恬静为特色。研究这种意境是怎样构成的,是园林美学的课题。本文不可能探讨构成这种意境的全部因素,只准备探讨其中之一的遮隔艺术系统。一、关于“隔”宗白华先生曾指出:“中国画堂的帘幕是造成深静的词境的重要因素,所以词中常爱提到。韩持国的词