膏体触变性是一种复杂的流变现象,涉及到膏体的搅拌制备、管道输送、采场流动等多方面,但是对膏体的触变性机理目前还缺乏统一的认识,对全尾砂膏体处置技术中出现的各种与触变性相关现象还难以解释.针对全尾砂膏体搅拌剪切过程中的触变行为,对某尾矿全尾砂膏体在不同条件下进行流变测试,研究全尾砂粒级、膏体中固相质量分数、水泥添加量、静置时间等因素对膏体触变的影响规律,分析全尾砂膏体触变行为及其对全尾砂膏体稳定性能的影响.研究结果表明,全尾砂颗粒以三维网状结构弥散于浆体空间,其触变性与屈服应力及膏体料浆稳定性相关,受到料浆中超细成分、灰砂比、固相质量分数等影响,膏体触变特征可划分为剪切破坏及静置恢复两个过程,其流变特性具有随时间而变化的特点

将预期的资本存量引入现阶段的投资决策函数，同时考虑资本积累过程中的投资时滞，构建一个含有预期和时滞的经济周期模型.首先利用微分动力系统相关的理论研究系统的稳定性，然后把投资时滞或资本存量的预测时间作为分支参数，讨论由此参数导致Hopf分支的条件，并执行一些数值模拟以验证所得结论.研究结果表明：资本存量预期和投资时滞共同构成经济周期的诱导因素；对资本存量进行短期合理的预测，据此制定投资决策，能够在一定程度上冲销由投资时滞所造成的经济波动

本文着重阐述了对金川矿区不良岩体平巷地压活动规律的几点看法。通过现场调查,特别是根据较大量的现场围岩变形量测的资料,结合进行非线性YPZ-2程序的有限元分析和室内模型试验。采用这些综合方法研究,得出如下规律:1.金川矿区不良岩体具有明显的流变特征,如果支护得当,多数巷道地压基本属于稳定性流变地压。2.金川二矿区Ⅱ-Ⅱ岩组喷锚网支护的双轨巷道围岩移动范围约为8~9米,围岩松动圈一般大于1.5米,小于2.5米。3.巷道围岩内出现两个压缩区,一个膨胀区和一个松动区。压缩区对圃岩起支撑作用,而松动区别为支护所抑制,从而使巷道处于稳定状态。4.金川矿区岩体存在较大的水平构造应力,它对巷道地压活动特点有重要影响:5.金川矿区在以绿泥石片岩为代表的膨胀性岩石中,在风干、遇水后将产生不可忽视的膨胀压力。 最后,本文依据岩石力学原理从巷道布置、巷道形状,支护结构、支护施工程序和排水疏干等方面扼要地提出了金川矿区不良岩体巷道地压控制的主要方法和措施,强调采用监控法施工,使巷道维护既安全又经济

定义:在驾驶员不感觉过分紧张、疲 劳的条件下,汽车能按照驾驶员通过 转向系及转向车轮给定的方向行驶 且当受到外界干扰时,汽车能抵抗干 扰而保持稳定行驶的能力

二自由度模型忽略了前、后轴及左、右轮载荷 变化、车轮外倾角、悬架导向杆系及变形对轮胎侧偏 角的影响。因此,轮胎弹性侧偏角绝对值的大小取决 于整车质心位置和轮胎无外倾角也无载荷变化下的侧偏刚度

选用1,4-双[4-(6-丙烯酰氧基己氧基)苯甲酰氧基]-2-甲苯(C6M)/(S)-4'-(2-甲基丁基)-4-联苯腈(CB15)/安息香二甲醚(IRG651)/SLC1717复合体系,通过紫外光聚合诱导相分离法制备了反式聚合物稳定胆甾相织构(R-PSCT)膜.研究了聚合温度和紫外光辐照度对所制备的R-PSCT膜电光性能的影响.随着聚合温度的升高或紫外光辐照度的减小,R-PSCT膜的驱动电压、对比度和开态响应时间减小,而关态响应时间增大.在聚合温度为293 K和紫外光辐照度为0.75 m W·cm-2时,所制备的R-PSCT膜具有较佳的电光性能

针对预控顶分段充填法在深部开采存在的预控顶巷道掘进工序繁杂、顶板易受爆破震动影响等缺点,本文提出垂直孔与水平孔协同回采的机械化分段充填采矿法(协同回采分段充填法).该方法通过改变顶板支护工序的顺序,将预控顶变为后压顶,能够有效地解决顶板围岩稳定性问题.进而对协同回采分段充填法进行优化研究:一方面,通过SURPAC到ANSYS的模型转换技术,进行采场稳定性数值分析,获得最佳的结构参数;另一方面,通过分区出矿分区支护的方式,解决两帮支护不到位和出矿效率低的问题.将该方法应用于新城金矿V#矿体开采,结果显示顶板岩移量显著减小,且各项经济技术指标均得到改善,实现了高应力条件下厚大矿体的安全高效开采

作者对铸造用高锰钢采用定向凝固并严格控制工艺参数获得了稳定的奥氏体胞晶组织,发现随着铈量增加,胞晶前沿转向枝晶发展,并有游离晶出现。与此同时,用电子探针微区分析考察了铈对高锰钢中锰在定向凝固条件下获得的胞晶、柱状晶及等轴晶内偏析的定量影响,在前人研究成果的基础上,考虑到固相反扩散这一因素,导出了高锰钢中锰元素的溶质分布表达式,通过对实验数据进行理论分析,发现溶质平衡分配系数K。值是影响枝晶偏析的决定性因素

一、 MRPII的产生与发展 1、订货点法的缺陷 传统的库存控制方法是定货点法,要根据物料的需求情况来确定订货点和订货批量。这类方法适合于需求比较稳定的物料。然而,在实际生产中,随着市场环境发生变化,需求常常是不稳定的、不均匀的,在这种情况下使用订货点法便暴露出一些明显的缺陷

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好