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21.
目的获取含疏松缺陷ZL205A材料主要力学性能参数的变化规律及力学行为。方法通过单轴拉伸实验测试,采用割线法估算含不同等级疏松ZL205A试样的力学性能参数;基于试样断面及载荷-位移曲线分析,归纳ZL205A材料的力学行为,并通过有限元模拟对假设的力学模型进行验证。结果发现ZL205A材料的抗拉强度、伸长率、弹性模量及屈服强度指标呈现随疏松等级增加而降低的趋势,材料变形塑性屈服阶段不明显且具有脆性断裂特征。结论 Ramberg-Osgood方程适合于描述ZL205A材料的弹塑性本构关系。 相似文献
22.
羟基多溴联苯醚对鲤鱼急性毒性及定量结构活性关系 总被引:1,自引:0,他引:1
羟基多溴联苯醚是一类具有环境风险的新兴污染物,它们已经在众多环境介质甚至人体内广泛存在。参照GB/T13267-91标准方法,采用静态生物急性毒性试验,测定了6种羟基多溴联苯醚(2′-OH-BDE7、4′-OH-BDE17、2′-OH-BDE28、2′-OH-BDE68、4′-OH-BDE90和2′-OH-BDE123)对普通鲤鱼的急性毒性96 h-LC50值,分别为697、1 130、854、550、644和522 ng.mL-1。除4′-OH-BDE17为高毒物质外,其他5种OH-PBDEs均为剧毒物质,高溴代的2′-OH-BDE123毒性最大。选用OH-PBDEs的KOW参数及由MOPAC软件PM3算法计算出的16个量子化学参数(EHomo、qBr+、ELumo等)为描述符,运用一元线性回归分析分别研究了96 h-LC50与他们之间的相关关系。结果表明:lgKOW和ELumo与6种羟基多溴联苯醚的96 h-lg LC50表现出较好的相关性,复相关系数均大于0.96,根据方程得到的96 h-lg LC50预测值与实验值基本相同,进一步对环境中广泛检出的其它OH-PBDEs的96 h-LC50值也进行了预测。 相似文献
23.
24.
为了进一步研究当量加速关系,归纳了现有腐蚀损伤当量化的研究方法,详细介绍了基于电化学原理、物理参量和力学损伤的当量折算法,讨论了各种方法的优劣和所适用范围。基于电化学原理的当量加速关系研究方法适合用于制定飞机金属结构加速试验环境谱,以物理参量为基准的当量折算法适用于建立疲劳关键部位、腐蚀关键部位的涂层及金属基体等各种加速试验环境谱的当量加速关系,力学损伤对比法适合用于结构疲劳关键部位。最后得出针对不同材料、不同部位应该采用不同的当量加速关系的结论。 相似文献
25.
东洞庭湖湖滨带土壤酸碱度的分布及对重金属含量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
用统计学方法研究了东洞庭湖湖滨带土壤pH 值的分布特征及与重金属污染特征关系。研究表明:在东洞庭湖湖滨带67个采样点中,7.46%的土样为酸性土壤,多分布在居民地和旅游区;13.43%的土样为中性土壤,多分布在湿地保护区;79.10%的土壤为碱性土壤,主要分布在农业区和工业区;无强酸性和强碱性样品。不同土壤pH范围的重金属平均含量不同,随着土壤pH值由酸性、中性到碱性的升高,Hg、Cd、Pb、Zn含量先降低后增加;As、Cu、Ni、Cr含量先增加后降低。 相似文献
26.
为建立考虑地层和套管参数随机性的套管可靠度评价理论方法,以便得到复杂井况下套管传统设计安全系数与可靠指标之间的关系,提出了非均匀地应力和内压联合作用下,沿套管最大外挤力方向管壁任意位置发生屈服失效时外壁等效均匀外挤力的计算方法;建立了套管抗挤和抗内压三轴强度计算公式以及有效内压计算方法;根据套管载荷和强度影响因素统计参数以及评价过程中参数测试标准值,利用蒙特卡洛法(MC)建立了完整的套管可靠度计算和评价方法;通过实例对传统安全系数与可靠指标的对应关系进行了研究。研究结果表明:指定条件下,套管安全系数与可靠指标之间存在对应关系;利用建立的方法编制计算程序可以为传统设计法中安全系数代表的安全程度进行量化;可靠度评价方法能够为安全系数的选取提供指导。 相似文献
28.
29.
基于FHWA的兰州市道路交通噪声预测模型的建立 总被引:4,自引:0,他引:4
结合美国道路交通噪声污染预测模型(FHWA)和国内学者在该方面的大量研究成果,选择兰州市主、次干道共计52条、142个监测点的建模采样数据,并应用统计学原理分析了影响道路交通噪声的各个因子与道路交通噪声的相关性,最终得出了符合兰州市道路交通特征的噪声污染统计预测模型.随后通过兰州市15个监测点的预测与实测对比验证后发现二者具有较高的一致性,此模型可应用在兰州市道路交通噪声污染的预测评价中. 相似文献
30.
Lower flammability limit (LFL), upper flammability limit (UFL), auto-ignition temperature (AIT) and flash point (FP) are crucial hazardous properties for fire and explosion hazards assessment and consequence analysis. In this study, a comprehensive prediction model set was constructed by using expanded chemical mixture databases of chemical mixture hazardous properties. Machine learning based gradient boosting quantitative structure-property relationship (GB-QSPR) method is implemented for the first time to improve the model performance and prediction accuracy. The result shows that all developed models have significantly higher accuracy than other regular QSPR models, with the 5-fold cross-validation RMSE of LFL, UFL, AIT, and FP models being 1.06, 1.14, 1.08, and 1.17, respectively. All developed QSPR models can be used to estimate reliable chemical mixture hazardous properties and provide useful guidance in chemical mixture hazard assessment and consequence analysis. 相似文献