针对巴西圆盘荷载接触条件对巴西劈裂试验影响的问题，采用声发射监测系统开展线/非线荷载接触条件下低孔隙率砂岩巴西劈裂试验。直径为50 mm，厚度为25 mm的标准巴西圆盘按照同一种传感器三维布设方式布置8个Nano30传感器。在相同的荷载速率下，声发射监测Richter8系统对线/非线荷载两种荷载条件下的巴西圆盘进行准静态加载的波形信号连续记录。通过P波自动到时及网格坍塌搜索算法进行定位，在线/非线荷载条件下分别有1131和931个声发射事件被成功定位。圆盘的起裂位置均在圆盘非中心位置，对于非中心起裂的试验值可能低估了巴西抗拉强度。裂纹下半球极点密度投影分析表明，非线荷载条件下破裂面的局部扭曲程度大于线荷载。试样三维损伤演化结果表明，圆盘所受荷载面积大小，显著影响圆盘损伤累计的时间、释放能量的大小和裂纹扩展的稳定性。对有效声发射定位事件进行矩张量分解获取了两种荷载条件下各向同性部分（ISO）、纯双力偶（DC）和补偿线性矢量偶极成分（CLVD）频率百分比，并采用微裂纹破裂类型分类方法来定量分析震源机制，结果表明巴西劈裂对荷载条件并不敏感，两者均可以解释为近似平行于荷载方向上的张拉裂纹的萌生、扩展及贯通

用旧有罐式真空脱气设备改造成的真空氧氩炉外精炼工业性试验装置,试炼了超低炭不锈钢、微炭电工纯铁和镍（钴）合金。通过试验证明:1.在氩气来源不足和生产钢种较多的特殊钢厂中,采用既能真空吹氧脱炭又能真空吹氩去气的真空氧氩炉外精炼设备是合理的;2.设备构成中采用水冷拉瓦尔喷枪吹氧,氧浓差电池控制吹炼终点,真空加料装置进行脱氧、造渣和调整成分,以及采用自动对中心的桶盖对保证精炼过程的顺利进行起了重要的作用;3.结合实际制定的精炼工艺可以保证有效地脱炭、去气,达到较高的铬回收率和得到优良的产品质量;4.此种精炼方法可以大幅度地降低成本、降低电耗和提高电炉的生产率;5.所得技术资料可以作为设计新的生产性设备的依据

为了探讨低氧特殊钢中大尺寸DS类夹杂物的生成机理,通过ASPEX PSEM explorer自动扫描电镜对比分析国内外低氧特殊钢试样中夹杂物特征（国内、外试样各两个）,发现国内试样中夹杂物平均尺寸大于国外试样,夹杂物的最大尺寸则数倍于国外试样：国内试样中夹杂物的最大尺寸分别为24.9和13.1μm,国外试样分别为7.6和7.5μm.对比国内外特钢试样中大尺寸与小尺寸夹杂物可发现二者成分基本相同,推断大尺寸DS类夹杂物可能是细小夹杂物碰撞长大而形成.通过分析大尺寸夹杂物的可能来源,在实验室通过高温共聚焦激光扫描显微镜观察夹杂物在钢中固/液相界面处的行为.结果发现,总氧降低至7×10-6时,尺寸5μm以下的微细夹杂物可被固/液相界面所捕捉,并在固/液相界面处发生碰撞、聚集、长大而生成大尺寸（>12μm）DS类夹杂物

Visual Basic的语言基础 变量 变量有两个特性:名字和数据类型。 变量的命名规则 变量代表在程序执行过程中其值可以改变的存储单元,这个存储单元的名字称为变量名。VB变量名的命名规则为: 1.变量名只能有字母、数字和下划线组成; 2.变量名的第一个字符必须是英文字母,最后一个字符可以是类型说明符号; 3.变量名也可以是其他语言中的字符,例如汉字;如姓名可以作为变量名。 4.变量名最长不能超过255个字符; 5.不能使用 Visual Basic的保留字作为变量名。例如: print,cls等不能作为变量名。但是可以将保留字作为变量名的一部分使用,例如: printscr, clspic等 6.变量名在6.VisualBasicheIo《HEeIIooheIIOHELLO中不区分大小写。例:hello、ello,hello和hello等是同一个变量。在输入之后, Visual Basic会自动将他们转化成相同的写法

海洋环境对于金属的腐蚀具有明显的加速作用，尤其在高铁海底隧道环境中，金属比正常的服役时间变短，这种腐蚀情况下会影响高铁的安全和准点运行。基于以上背景，通过夹杂物自动扫描、钢的加速腐蚀及电化学测试对钢中的夹杂物诱发腐蚀行为进行系统分析，重点分析了高铁轨旁信号设备连接金属件（Q235）中夹杂物在盐雾环境下的腐蚀行为。结果表明：钢中主要夹杂物为氧化物、硫化物或者其复合夹杂，而这两类夹杂物对于诱发钢基体点蚀的原因不同。其中数量最多、尺寸小于5 μm类型的夹杂物为硫化物夹杂和氧硫复合类型夹杂物；数量少、尺寸大于5 μm的夹杂物为氧化物夹杂。在服役过程中，钢中硫化物夹杂易溶解脱落形成点蚀坑，而氧化物夹杂周围基体会先溶解引起夹杂物脱落形成点蚀坑，复合类夹杂物也是诱发钢发生腐蚀的因素，不同复合类型的夹杂物腐蚀方式不同，硫化物夹杂和氧硫复合夹杂对碳钢影响较大。电化学测试表明自腐蚀电位约为为?0.1 V，Q235钢本身抗腐蚀能力不强。夹杂物在腐蚀过程中参与了腐蚀，引起阳极极化曲线的波动，加快了Q235钢的腐蚀情况。研究结果对于认识和改善钢的耐腐蚀性能有指导意义

针对图像匹配制导中异源图像匹配难度大的问题,提出一种基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法.基于最稳定极值区域提取异源图像中具有尺度和仿射不变特性的椭圆区域,利用聚类分割方法从中自动选取具有异源不变性的同质区域特征,用椭圆对称方向矩描述区域特征边界各方向上的相似程度,通过互相关性指标进行特征匹配,获取匹配特征对,利用匹配矫正策略减少误匹配.实验结果表明:较传统算法,进一步提高了可见光与红外图像关联特征的匹配效率,正确率超过了95%,计算时间缩短了近一半.基本满足图像匹配制导对匹配算法实时性好、匹配正确率高、抗干扰能力强等要求

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

一,为什么要进行位置更新? 位置更新指的是移动台向网络登记其新的位置 区,以保证在有此移动台的呼叫时网络能够正常接续 到该移动台处。移动台的位置更新主要由另一种位置 寄存器——访问位置寄存器(VLR)进行管理。 移动台每次一开机,就会收到来自于其所在位 置区中的广播控制信道(BCCH)发出的位置区识别码 (LAI),它自动将该识别码与自身存储器中的位置区识 别码(上次开机所处位置区的编码)相比较,若相同, 则说明该移动台的位置未发生改变,无需位置更新; 否则,认为移动台已由原来位置区移动到了一个新的 位置区中,必须进行位置更新

精度检测技术 一、测量器具的选择 1、测量器具选择时应考虑的因素 普通测量器测量器具的选择应综合考虑以下几方面的因素: (1)测量精度:所选的测量器具的精度指标必须满足被测对象的精度要求才能保证测量的准确度。被测对象的精度要求主要由其公差的大小来体现。公差值越大,对测量的精度要求就越低;公差越小,对测量的精度要求就越高。一般情况下,所选测量器具的测量不确定度只能占被测零件尺寸公差 的1/10~1/3,精度低时取1/10,精度高时取1/3 (2)测量成本:在保证测量准确度的前提下,应考虑测量器具的价格、 使用寿命、检定修理时间、对操作人员技术熟练程度的要求等,选用价格较低、操作方便、维护保养容易、操作培训费用少的测量器具,尽量降低测量成本 (3)被测件的结构特点及检测数量:所选测量器具的测量范围必须大于被测尺寸。对硬度低、材质软、刚性差的零件,一般选取用非接触测量,如用光学投影放大、气动、光电等原理的测量器具进行测量。当测量件数较多(大批量)时,应选用专用测量器具或自动检验装置;对于单件或少量的测量,可选用万能测量器具

1.1本章简介 本章旨在介绍生物信息学的基本概念,指出它在现代生物学中的重要地位。首先,我们 将简要回顾生物信息学发展的几个历史阶段,从早期的蛋白质手工测序,到今天的DNA自 动测序。读完本章,你将会发现,DNA测序自动化引起的生物信息爆炸,使生物大分子序 列数据库的数据量急剧增长,而蛋白质结构测定的速度远不能与之相比。因此,从序列信息 直接推断其可能的生物学功能就显得十分必要。本章还将简述蛋白质结构预测的现状,从蛋 白质一级结构中各种氨基酸所包含的折叠信息入手,重点说明蛋白质三级结构预测的意义, 并指出分子伴侣的本质及其在蛋白质折叠过程中的作用