楼板的存在对梁柱节点的局部受力影响显著, 在梁柱节点设计中, 若仅仅把楼板与钢梁的组合效应作为安全储备, 可能会产生结构由\强柱弱梁\转变成\强梁弱柱\的颠覆性结果, 因此忽略混凝土楼板对节点承载力及刚度的影响是造成破坏的重要原因.基于已完成的带楼板的T型梁柱节点低周往复荷载试验, 建立了非线性有限元分析模型.为了更加全面地了解钢梁-楼板组合节点的工作机制, 进一步补充完善试验研究的不足, 模型考虑了楼板与钢梁之间的栓钉连接以及材料非线性等因素, 模型的计算结果与试验结果具有高吻合度.在此基础上, 通过有限元参数分析, 详细分析了构件尺寸效应、轴压比、楼板厚度、楼板强度和柱宽厚比共五个参数对考虑楼板影响的外环板式梁柱节点抗震性能的影响.结果表明尺寸效应、轴压比对梁端抗弯承载力及刚度的影响小到可以忽略, 楼板厚度、楼板强度和柱宽厚比对梁端抗弯承载力有显著影响.结合理论分析进一步提出了考虑楼板影响的外环板式梁柱节点梁端抗弯承载力计算公式, 通过对比公式计算结果与试验、有限元分析结果可得, 该计算公式可较好的计算带楼板外环板式梁柱节点梁端抗弯承载力

毛颚动物(Chaetognatha)是海洋动物中结构特殊, 分类位置尚待确定的一个类群。这类动物身体较透明 , 、细长似箭、左右对称、有侧鳍、尾鳍和体腔。故称 为箭虫;它们的身体前端具有颚刺,所以,又称为毛 颚动物。在胚胎发育上,毛颚动物属于后口动物( deutostoma)。 毛颚动物在全部生活在海洋中,除极少数种类以外 ,都是营浮游生活的。虽然种类不多,但由于它们的 分布广,数量大,在海洋浮游生物中占有很重要的地 位

铁矿石烧结烟气中含有较高浓度的CO（体积分数0.5%～2%），因此对其进行CO脱除意义重大。为了探究不同类型催化剂的催化效果，采用浸渍法制备了Pt涂层蜂窝金属催化剂和铁铈氧化物催化剂，并通过X射线荧光光谱分析（XRF）对其组分含量进行了分析。二者在模拟烧结烟气中进行CO脱除性能的对比实验，活性测试表明，不同CO初始体积分数、烟气温度以及水汽含量对CO催化氧化的脱除效率影响较大。当模拟烟气中不含水汽的时候，二者在180 ℃及更高温度下对CO的脱除效率均能达到60%以上。反应温度为180 ℃，水汽体积分数为11.7%时，Pt负载型催化剂中的CO转化率为63.9%，而该条件下Ce改性Fe2O3催化剂的CO转化率仅为34.9%。当温度在180～300 ℃范围内，Pt负载型催化剂具有较好的抗水性，且继续升高温度，水汽体积分数增加对催化剂效率的负面影响更显著。如水汽体积分数从0增加到27.1%时，与180 ℃时的催化效率相比，Pt负载型催化剂在240 ℃时的催化效率由73.9%降至62.3%，降幅远远增大。另外，对这两种催化剂进行了抗硫性测试。当水汽体积分数为0时，Ce改性Fe2O3催化剂抗硫性更佳，但当SO2和水汽同时存在的情况下，Pt负载型催化剂具有更好的抗硫性。因此，在实际烧结中建议采取高效的脱硫措施并布置脱水层以减少其对于催化剂的负面影响

采用不同的超声外场处理熔体工艺, 研究了其对铸锭质量的作用机理与改善效果. 针对保温(750℃)和空冷(从750℃空冷7 min 10 s至约650℃)两种不同温控状态下的ZL205A铝合金熔体, 分别进行相同参数的超声场处理, 研究超声场对凝固组织的影响规律, 并利用力学拉伸实验进行验证. 研究结果表明: 在保温状态下对熔体施加超声处理, 具有较好的除气与改善第二相组织分布的效果; 在空冷状态下施加超声处理则可以消除集中缩孔, 显著细化晶粒; 当在保温和空冷条件下全程采用超声处理, 铸锭内部质量的改善效果最佳. 力学性能的测试结果与铸锭凝固组织的变化规律具有一致性, 验证了上述结论. 综上, 对不同温控状态下的熔体施加超声处理, 对熔体凝固过程的影响不同, 对铸锭内部质量的改善效果也各有侧重

油气工业中溴盐完井液的使用极易导致油套管腐蚀失效的发生, 尤其是局部腐蚀风险.针对这一问题, 采用高温高压腐蚀模拟试验、扫描电镜观察与分析、电化学测试等试验研究方法, 研究了高温高压环境下不同浓度溴盐溶液对普通13Cr和超级13Cr两种典型油套管材腐蚀行为的影响.结果表明: 从平均腐蚀速率来看, 两种13Cr管材在三种浓度溴盐溶液中均表现出较好的耐蚀性能, 属于轻度或中度腐蚀, 但从局部腐蚀速率来看, 两种材料均达到严重或极严重腐蚀; 随着溴盐浓度的提高, 普通13Cr的自腐蚀电位和点蚀电位均明显负移, 对应材料的平均腐蚀速率和局部腐蚀速率均明显上升, 而超级13Cr仅点蚀电位明显负移, 自腐蚀电位则相对稳定, 对应其平均腐蚀速率变化幅度较小, 局部腐蚀速率则明显上升, 这说明相比普通13Cr, 超级13Cr对溴盐溶液具有更强的整体耐受能力, 但局部腐蚀敏感性仍然较高; 激光共聚焦(LSCM)三维表征结果表明, 在高质量浓度溴盐溶液(1.40 g·cm-3)中, 不论是普通13Cr还是超级13Cr都有明显的点蚀倾向, 这主要与溶液中高浓度的侵蚀性阴离子Br-有关, 相比于普通13Cr, 超级13Cr的点蚀敏感性相对较低, 但其点蚀风险仍不可忽视

以硫酸锌、醋酸锌和氢氧化锌为原料，制备出氢氧化锌前驱体和氧化锌晶种，在微波水热条件下快速合成了氧化锌纳米棒。通过X射线衍射（XRD）、扫描电镜（SEM）、透射电镜（TEM）和紫外?可见分光光度计（UV-vis）对氧化锌纳米棒的形貌、结构和光学性质等进行了表征，并通过降解罗丹明B（RhB）测试了样品的光催化性能，探讨了微波辐射作用对产物的催化活性的影响。实验结果表明，氢氧化锌作为前驱体在微波作用下30 min，生成为基于氧化锌纳米棒自组装的三维笼状结构，与常规方法制备的氧化锌纳米棒相比，微波辐射作用下生成的样品结晶度更高。紫外?可见分光光度计结果表明微波辐射会导致合成的氧化锌纳米棒吸收边红移，缩小带隙能量，从而提升氧化锌纳米棒的催化活性。光催化测试表明微波辅助合成的氧化锌纳米棒具有更好的可见光吸收特性，在紫外和可见光照射下，对罗丹明B都具有较好的降解效率，在紫外光照射下80 min内罗丹明B的降解率可达到98.5%。这种微波辅助的合成方法能够在短时间内合成大量的氧化锌纳米材料，具有高效批量制备、清洁环保等优点

以电炉镍铁渣和普通高炉渣为主要原料，采用Petrurgic一步法制备了微晶玻璃，并结合力学性能测试，对样品进行了X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)等分析，讨论了电炉镍铁渣和普通高炉渣配比、Mg2+含量以及晶核剂TiO2对成品微观结构及性能的影响规律.结果表明：将熔渣冷却至900℃结晶和650℃退火，能够制备出性能优良的微晶玻璃.当Mg2+含量增加且析出晶体为单一辉石族矿物时，微晶玻璃具有较高的力学性能.电炉镍铁渣或Mg2+含量增加，会导致其辉石族矿物含量增加，当两种渣混合掺量达到90%(镍铁渣质量分数50%，高炉渣质量分数为40%)且外掺2% MgO时，所制备微晶玻璃结构致密，仅含有单一辉石族矿物，包括透辉石、普通辉石和斜顽辉石，从而具有最优的力学性能，其抗折强度达210 MPa，抗压强度达1162 MPa.电炉镍铁渣或者MgO含量进一步增加，会导致镁橄榄石析出，此时微晶玻璃的力学性能显著下降.TiO2含量的增加不改变微晶玻璃晶体种类，合适掺入TiO2(本实验为质量分数2%)能够增强透辉石含量，提升性能；但过量掺入会抑制晶体生长，导致其性能下降

海水入侵的概念及产生原因 海水入侵(海水倒灌)是指海滨地区因过量抽取地下水,导致海水(或地下咸水)和 地下淡水的天然平衡条件被破坏,从而引起海水向大陆含水层推移的一种有害水文地质作 用,也就是由于陆地地下淡水水位下降而引起的海水直接侵染淡水层的自然现象。有时风 暴潮或大涌潮覆盖陆域,也称之为海水入侵 海水入侵灾害是指由于自然或人为原因,海滨地区水动力条件发生变化,使海滨地区 含水层中的淡水与海水之间的平衡状态遭到破坏,导致海水或与海水有水力联系的高矿化 地下咸水沿含水层向陆地方向扩侵,影响入侵带内人、畜生活和工、农业生产就地用水, 使淡水资源遇到破坏的现象或过程 滨海含水层在海岸线处与海水接触,在自然状态下,地下水补给海洋

含水层分布面积不大,试验期的下降漏斗有可能扩展到所人边界;含水层厚度较大, 在试验期或开采期有一定储存量可起调节作用已知含水层的可能补给源,常年补给或季 节补给,但具体补给条件很复杂。一时很难查清。在这类地区拟建中小型水源地时,如按 一般方法进行复杂而精度不高的勘察和计算还不如打勘探开采井或种用已有的生产进行 开采试验,直接评价开采量更可靠些

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪