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针对缝槽爆破中以空气作为不耦合介质,其冲击波和准静态压力较小、炸药能量利用率低、破岩能力弱的问题,提出缝槽水压爆破方法。利用水的微压缩性,以及传能效率高等特点,以水作为炮孔不耦合介质,提升缝槽爆破破岩载荷,开展其爆破破岩载荷特征研究。通过自主研发的缝槽爆破载荷测试实验系统,分别开展缝槽空气不耦合爆破和缝槽水压爆破实验。结果表明:水作为缝槽爆破不耦合介质,其冲击波压力峰值约是缝槽空气不耦合爆破的35倍,冲击波压力上升沿更平缓,入射效率更高;其准静态压力峰值是缝槽空气不耦合爆破的37~46倍,水压爆破的准静态压力压降缓慢,保压时间更长。研究表明,缝槽水压爆破的炸药能量利用率高,爆炸载荷提升明显。上述研究成果有助于深入认识缝槽水压爆破破岩载荷特性,同时对该方法的工程应用提供理论和实验支撑
文档格式:PDF 文档大小:6.84MB 文档页数:9
在对煤层深孔聚能爆破致裂分区研究的基础上, 针对聚能爆破煤层裂隙扩展特征及范围进行了数值模拟研究.结果表明, 炮孔周围可划分为爆破压碎区、爆破裂隙区和弹性变形区, 根据裂隙类型及裂隙数目的差异, 爆破裂隙区又可划分为裂隙密集区和主裂隙扩展区.受聚能装药结构的影响, 压碎区的范围呈聚能罩开口方向小于其他方向的类椭圆状; 裂隙密集区和主裂隙扩展区的范围均呈聚能罩开口方向大于其他方向的类椭圆状.煤层深孔聚能爆破致裂增透工程试验发现, 随着远离炮孔, 各个观察孔内瓦斯体积分数增幅受聚能爆破的影响呈\强-中-弱\阶梯状变化, 与所构建的聚能爆破致裂分区模型比较一致, 即聚能爆破载荷下煤层裂隙具有明显的分区特征, 压碎区、裂隙密集区和主裂隙扩展区组成了煤层深孔聚能爆破的有效致裂范围
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1、了解多项式的基本概念; 2、掌握多项式的整除概念及其判定方法; 3、掌握多项式的因式分解定理及最大公因式 的求解方法; 4、了解多项式函数及其根等
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一、数控机床的坐标系统 数控机床各坐标轴按标准JB3051-82(数控机床及其数控机械的坐标系和运动方向的命名方法>确定 后,还要确定坐标系原点的位置,这样坐标系才能确定下来。依原点的不同,数控机床的坐标系统分为机 床坐标系和工件坐标系
文档格式:DOC 文档大小:174KB 文档页数:11
螺纹是在圆柱工件表面上,沿着螺旋线所形成的具有相同剖面的连续凸起和沟槽。在机械制造 业中,带螺纹的零件应用得十分广泛。用车削的方法加工螺纹,是目前常用的加工方法。在卧式 车床(如CA6140)上能车削米制、英寸制、模数和径节制四种标准螺纹,无论车削哪一种螺纹, 车床主轴与刀具之间必须保持严格的运动关系:即主轴每转一转(即工件转一转),刀具应均匀地 移动一个(工件的)导程的距离
文档格式:PPT 文档大小:1.34MB 文档页数:57
5.1时序逻辑电路的分析方法 5.2若干常用的时序逻辑电路 5.3时序逻辑电路的设计方法
文档格式:PPT 文档大小:1.13MB 文档页数:48
3.1组合逻辑电路的分析方法 3.2组合逻辑电路的设计方法 3.3若干常用的组合逻辑电路 3.4组合逻辑电路中的竞争-冒险现象
文档格式:PDF 文档大小:683.73KB 文档页数:9
薄液膜大气腐蚀的本质是吸附于金属基体表面的水汽形成薄电解质液膜引起的金属腐蚀现象.由于液膜很薄,无法满足常规的三电极溶液测试体系要求,使得微区电化学技术在该领域得到广泛的应用.本文对比分析了用于薄液膜大气腐蚀的电化学测试技术,着重介绍了扫描Kelvin探针、丝束电极、微液滴电极等测试方法在薄液膜大气腐蚀研究中的应用,并通过总结测试中涉及的关键参数揭示了薄液膜/液滴尺寸与腐蚀动力学过程的关系.最后提出了微区电化学方法在该领域应用目前存在的问题以及今后可进一步提升的可能
文档格式:PPT 文档大小:16.13MB 文档页数:161
1.了解装配图的作用和内容。 2.掌握装配图的规定画法、特殊表达方法。 3.掌握装配体的视图选择原则和方法。 4.能准确阅读中等以上复杂程度的装配图。 5.熟悉装配体的测绘方法和步骤。 10.1.装配图的作用和内容 10.2.装配体的表达方法 10.3.装配体的视图选择 10.4.装配图的尺寸标注和技术要求的注写 10.5.装配图中零部件的序号及明细栏 10.6.装配体上的工艺结构 10.7.装配体测绘 10.8.读装配图 10.9.由装配图拆画零件图
文档格式:PDF 文档大小:828.17KB 文档页数:9
结合影像学和人工智能技术对病灶进行无创性定量分析是目前智慧医疗的一个重要研究方向。针对肝细胞癌(Hepatocellular carcinoma, HCC)分化程度的无创性定量估测方法研究,结合放射科医师的临床读片经验,提出了一种基于自注意力指导的多序列融合肝细胞癌组织学分化程度无创判别计算模型。以动态对比增强核磁共振成像(Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI)的多个序列为输入,学习各时序序列及各序列的多层扫描切片在分化程度判别任务的权重,加权序列中具有的良好判别性能的时间和空间特征,以提升分化程度判别性能。模型的训练和测试在三甲医院的临床数据集上进行,实验结果表明,本文所提出的肝细胞癌分化程度判别模型取得相比几种基准和主流模型最高的分类计算性能,在WHO组织学分级任务中,判别准确度、灵敏度、精确度分别达到80%,82%和82%
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