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随着利用FRP加固混凝土结构研究的深入和应用的拓展,FRP加固钢筋混凝土梁抗剪性能的研究已取得了丰硕的成果。以往对抗剪承载力的分析大多是基于有效应变即对极限应变进行有效折减的方法,而最近的研究则引入了裂缝处FRP应变分布不均匀系数。在此基础上,本文综合考虑了FRP发挥的最大应变、沿裂缝应变分布的不均性以及斜裂缝倾角对有效应变的影响,提出了等效有效应变的概念,使计算趋于简单和清晰。本文收集了128根FRP全包裹的、以FRP断裂破坏为主的钢筋混凝土梁的抗剪实验数据,通过对主要影响因素的统计分析,建立了等效有效应变简单可靠的计算公式和基于FRP断裂的抗剪承载力设计方法。128根实验梁的抗剪计算结果表明,本文提出的方法简单可行,意义明确,且精度要比已有的建议公式稍高。 相似文献
12.
研究了湘西地区常用的发酵鸡粪和有机磷肥施用对不同程度Pb、Cd复合污染土壤中乙三胺五醋酸(DTPA)提取态Pb(DTPA-Pb)、DTPA提取态Cd(DTPA-Cd)和土壤酶的影响,并研究了对于种植黑麦草(Lolium perenne L.)的影响。结果表明:(1)施用发酵鸡粪和有机磷肥均能显著改善土壤酸性,一定程度上提高土壤有机质含量。在加入质量浓度200mg/kg总Pb、2mg/kg总Cd复合污染土壤中施用有机磷肥,能有效钝化土壤DTPA-Pb、DTPA-Cd,但在400mg/kg总Pb、4mg/kg总Cd复合污染土壤中钝化效果有限,其优先钝化DTPA-Pb。施用发酵鸡粪不能有效钝化土壤DTPA-Pb、DTPA-Cd。(2)施用发酵鸡粪和有机磷肥均显著提高黑麦草鲜重。虽然施用有机磷肥能更有效的钝化土壤DTPA-Pb、DTPA-Cd,但对于黑麦草种植而言,施用发酵鸡粪能更有效的降低其对Pb和Cd的积累,并且主要积累到根部。(3)施用发酵鸡粪对土壤碱性磷酸酶活性、脱氢酶活性和脲酶活性有显著的促进作用。综合而言,湘西地区种植牧草黑麦草,施用发酵鸡粪比较合适,能有效改善土壤酸性,提高黑麦草鲜重和土壤酶活性,降低黑麦草对Pb和Cd的积累。 相似文献
13.
回顾了地震观测技术发展的三个阶段及其特点。简要总结了随着这几个阶段的技术进步南京基准地震台观测技术的重要变革 ,并从记录地震事件数量、大地震速报作用和推动某些研究的深入等方面评估了由于这些技术进步所带来的地震台效能的提高。对目前地震观测技术从模拟观测向数字观测的转折时期 ,地震台如何尽快过渡 ,充分发挥效能提出了初步对策。 相似文献
14.
目的 研究流量、胀高及焊点排布方式对不锈钢板式热沉传热特性的影响。方法 搭建实验平台,加工出结构参数不同的板式热沉实验件,同时采用静力隐式算法建立相应的几何模型,通过实验与数值模拟相结合的方法,研究流量、胀高和焊点排布方式的变化对板式热沉热阻的影响规律,并分析热沉流道内部流场状态。结果 首先计算了6个工况下的热阻,发现实际换热量为540 W时,数值模拟与实验结果的最大相对误差不大于25%。然后分析了误差来源,最后得到了热沉全流道速度场与温度场的分布情况。结论 实验与模拟结果有较好的符合程度,证明了数值模拟方法的可靠性。在换热量相同时,板式热沉的热阻随流量与胀高的增大而减小,焊点为菱形排布的热沉传热性能相对更好。板式热沉内部的流场具有周期性,焊点使流体扰动增强,并形成射流和旋涡,起到了强化传热的效果。 相似文献
15.
16.
17.
周书林 《中国安全生产科学技术》2013,9(5):83-88
防护服装的全面评价通常涉及安全性、工效学特性等多个方面。在常用高、低温防护服隔热性能研究基础上,对服装的舒适性进行了初步研究,以期为高低温防护服的选用和设计改进等提供依据。本研究应用热平板仪、人工气候室等研究设备以及真人着装实验,对高低温作业典型工种常用的耐高温防护服和低温防护服的舒适性能进行了研究。研究结果显示,不同类型高、低温防护服的透气性、透湿性、着装压力、肢体活动角度等均表现出一定差异,防护服的面料、结构和工艺等均影响到其整体舒适性,并提出了相应的改善建议。 相似文献
18.
石油化工装置发生火灾,现场情况十分复杂,通常还伴随爆炸、复燃、立体、大面积、多火点等多种燃烧形式,往往会造成惨重的人员伤亡和巨大的经济损失.通过对石油化工火灾重点战例进行分析,可以总结该类火灾扑救中技战术的应用情况,归纳出成功扑灭石油化工火灾的经验.本文选取了近年来我国石油化工单位的16起重特大火灾战例,统计分析实战中一次性调集的灭火力量、固定消防设施使用情况、技战术措施应用情况、控火时间和灭火时间的关系,得出总体分析结论并提出相应的建议,为我国今后石油化工火灾的成功扑救提供参考和借鉴. 相似文献
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为解决人工神经网络(ANN)对复杂系统进行事故预测建模时,易导致网络复杂,降低网络性能和增大预测误差的问题,提出一种基于主成分分析法(PCA)的ANN事故预测方法。介绍PCA法和ANN的基本理论,阐述基于PCA法的ANN事故预测模型及其预测步骤,即在利用ANN预测之前,先用PCA法分析事故影响指标,将多个指标转化为少数几个能反映原始信息的互不相关的综合变量(主成分),然后以这些变量作为输入进行ANN建模,从而达到简化模型,提高网络性能和计算精度的目的。以煤矿事故预测为例,进行应用和对比研究。结果表明:基于PCA的ANN事故预测相对误差小于3%,而直接运用ANN方法预测的相对误差达到5%。这说明,对复杂安全系统进行事故预测时,基于PCA法的ANN预测方法是更可行的。 相似文献