以拜耳法赤泥、煤矸石和粉煤灰等工业固废为基本原料在实验室制备了一种公路路面基层材料,并研究了其力学性能、耐久性能和环境性能.通过开展干湿循环以及冻融循环试验研究了该公路路面基层材料的耐久性能,并利用ICP浸出试验和放射性检测研究其环境性能.结果表明,赤泥-煤矸石基路面基层材料赤泥和煤矸石掺量之和75%、固废总掺量97%时,7 d养护后无侧限抗压强度达到6 MPa以上;经过20个干湿循环后,矿渣掺量为5%的路面基层试块强度为5.98 MPa,满足国家标准;经过5个冻融循环后,路面基层材料的7 d抗压强度仍然达到6.89 MPa,具有良好的耐久性能.浸出试验结果显示,浸出液中Na+浓度均符合国家饮用水标准,同时浸出液中Zn、Hg、Cu、Pb、Ni等重金属均未检测出;放射性试验结果表明,试验所用纯赤泥的放射性符合相应的国家标准.通过对该路面基层材料进行固碱分析以及能谱分析发现,硅铝体系能有效固结钠离子.此公路路面基层材料具有良好的环境效益和社会效益,拓宽了路面基层材料的选材范围

以过渡金属硫酸盐、氢氧化钠、氨水为原料，通过连续共沉淀–高温固相法制备了富锂锰基正极材料Li1.17Ni0.33Mn0.5O2。对其进行了包括微观形貌、宏观形貌、晶体结构、电化学性能等方面的表征，研究了前驱体烘干温度对于粒度较小前驱体的宏观形貌及锂化后正极材料的微观形貌和电化学性能的影响。结果表明，烘干温度较高的前驱体在烘干后出现了明显了宏观烧结现象，锂化并涂布后出现了明显的颗粒；烘干温度较低的前驱体在烘干后并未出现宏观烧结现象，锂化并涂布后未出现明显的颗粒。在电化学性能方面，前驱体烘干温度较高的正极材料在经历50个循环后，可逆比容量只剩下85%，下降比较明显；前驱体烘干温度较低的正极材料在经历了50个循环后，可逆比容量未出现明显下降

维里定理: 设容器中包含N个质量为m相同的分子,每个分子遵守古典

§15.4 两个自由度体系的自由振动 §15.6 一般多自由度的体系的自由振动 §15.5 两个自由度体系在简谐荷载下的受迫振动 §15.7 多自由度体系在任意荷载作用下的受迫振动—振型分解法 §17-8 无限自由度体系的自由振动 §17-9 近似法求自振频率

人际互动 一、生活是一面镜子,你朝它笑,才能看到笑脸;你冷漠地看着它,将看到一个冷漠的面孔;你对它怒目而视、挥舞拳头,将看到一个对你怒目而视、挥舞拳头的形象。 二、种瓜得瓜,种豆得豆

E-mail是 Internet最早的主要应用之一。 大多数用户使用互联网络,都是从使用电子邮 件(Electronic mail,简称E-mai1)开始的。 E-mail有着广泛的应用,方便、经济、快捷。 提供Emai收发的邮件服务器是各类网站 的一个重要组成部分,尤其对于一个独立的企 业或机构来说,建立邮件服务器是十分必要的

本文首先提出了一个结构简单且易于维护的索引–存根表结构，并基于该结构提出了一个具有隐私保护属性的云存储第三方审计方案，该方案能够有效地支持对外包数据进行各种数据块级的远程动态操作.然后，在随机预言机模型下，对方案提供的数据完整性保证给出了形式化的安全证明，对方案中审计协议的隐私保护属性也给出了形式化的安全分析.最后，针对方案的性能进行了理论分析和相关的实验比较，结果表明该方案是高效的

高海拔寒区矿山岩质边坡变形破坏机制研究已取得一定的研究成果，但基于现行理论与技术还难以全面解决未来高寒边坡失稳机理和灾害防控的所有问题，至今尚未建立起完善的高寒边坡开采研究体系和边坡稳定性判别标准. 本文对高寒岩质边坡变形破坏的室内岩石力学试验、边坡物理相似模拟、多场多相耦合数值模拟、变形破坏原位监测、高海拔寒区岩质边坡失稳机理五个方面开展了大量的文献调研，总结高寒岩体变形破坏有关的研究成果，继而对存在的问题进行探讨并分析当前研究的不足，总结出高寒岩质边坡变形破坏研究领域亟待解决的关键问题：一是开采扰动条件下高海拔寒区矿山边坡岩体结构损伤劣化机制，二是冻融循环条件下流?固?气多相多场耦合边坡失稳时效特征与评价方法；并就未来高寒边坡变形和破坏研究方向及发展趋势予以分析，指出开展不同应力路径冻融循环耦合作用下岩体结构损伤劣化机理研究，开展爆破采动条件下高海拔寒区岩质边坡结构面致溃机制及边坡失稳破坏研究，开展地震荷载作用下高海拔寒区节理岩质边坡地震动力响应及致灾规律研究，研究多场多相耦合条件下节理岩体损伤劣化机理，开展高海拔寒区矿山边坡抗寒多参量实时安全监测及失稳预警技术研究五个方面是未来研究的趋势

基本的逻辑关系是与或非,一个复杂的逻辑函数是 由这些基本关系组合而成的。 基本的逻辑门是与或非门,一个复杂的逻辑电路是 由这些基本逻辑门连接成的。 门电路是逻辑关系的基本硬件单元。按制作工艺的 不同,可分为双极型逻辑门和MOS型逻辑门

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效