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重力式挡土墙稳定性影响因素分析研究
在地质灾害防治设计中,重力式挡土墙是重要的方法之一,如何快速、简便、准确地选用符合实际情况的重力式挡土墙成为一个重要的课题.本文通过介绍影响重力式挡土墙稳定性的各种因素,按照规范规定计算了各因素影响下挡土墙的安全系数,利用敏感性分析的方法,逐个分析了各因素在重力式挡土墙稳定性中所起的作用,分析了各因素对挡土墙稳定性的影响程度,找出了影响挡土墙稳定性的主要因素,并提出了重力式挡墙设计中应当注意的各种问题,为重力式挡土墙的设计提供了可靠的依据.李纯玉 - 工程勘察文章来源： 万方数据 -
关于"黏"、"粘"的用法
黏:黏是指像糨糊或胶水等具有能使一个物体附在另一个物体上的性质,常作名词性词素.如黏土,黏性(黏性土),黏米,黏膜,黏液,黏稠,黏度(动力或运动黏度),黏滞,黏着(黏着力,黏着系数),发黏,黏附,黏合(黏合剂),黏结(黏结力),黏糊.- 临床内科杂志文章来源： 万方数据 -
薄壁金属与非金属环形粘接件粘接质量超声检测方法研究
为了解决薄壁金属与非金属环形粘接件粘接质量的常规无损检测方法缺陷定位、定量准确性不高的问题,本文采用超声C扫描成像检测和接触式超声脉冲回波法,通过对环形粘接件人工缺陷对比试块、粘接产品件的检测,以及人工缺陷对比试块的解剖,对薄壁金属与非金属环形粘接件的粘接质量进行了研究.结果表明采用超声C扫描成像检测方法能检出大面积的脱粘缺陷和气孔缺陷,而接触式超声脉冲回波法无法区分粘接界面的缺陷信号,粘接缺陷无法被检出.因此超声C扫描成像检测方法对环形粘接件粘接质量具有良好的检测适用性和可靠性,是评价薄壁金属与非金属环形粘接件粘接质量有效的无损检测方法.凡丽梅,王从科,郑杰,李增翼,赵付宝,李金鹿 - 测试技术学报文章来源： 万方数据 -
改善缸盖内腔清洁度的措施
介绍了缸盖内腔的结构,分析了内腔粘砂和披缝等缺陷的产生原因,认为导致靠近热节部位粘砂的原因是该部位靠近内浇道,受热时间长,铁液冲刷力较大;气门座之间的部位产生披缝和粘砂的原因是该部位砂芯很薄,组装砂芯个数多等原因造成局部配合间隙大.最后通过采取以下措施使缸盖内腔质量得到改善:(1)在粘砂部位涂抹含有锆英粉等高耐火性能材料的涂料膏;(2)增加易粘砂部位涂料次数,局部增加涂层厚度;(3)采用性能稳定的原砂配制水套用芯砂.周瑜云 - 现代铸铁文章来源： 万方数据 -
关于"黏"与"粘"的使用规范
根据最新版的《新华字典》和《现代汉语词典》,"黏"与"粘"字的使用:在发"nian"音时,一律用"黏"字,如黏膜、黏菌、黏合剂、黏液等;在发"zhan"音时,一律用"粘"字,如肠粘连、粘贴等.- 中国实用眼科杂志文章来源： 万方数据 -
薄壁缸体常见铸造缺陷浅析及对策
介绍了生产典型薄壁缸体铸件的技术要求,针对生产过程中先后遇到的冷芯缸体内腔与外表铸造缺陷及防止措施进行了阐述.对于水套内腔局部断芯,可通过使用特种砂替代硅砂,改进水套砂芯涂料工艺,严格控制原砂需酸值,保证砂芯足够强度来防止;对于水套外壁夹砂缺陷,采用天然钠土,减少上箱水套外壁热辐射时间,减少砂芯发气量来防止;对于表面粘砂缺陷,通过细化型砂粒度,增加砂型孔隙阻力,增加砂型气体背压,阻止金属液侵入砂型孔隙,控制旧砂温度与水分,减少铸件热粘砂,调整型砂参数来防止;对于烧结缺陷,减少装配螺钉尺寸,使用特种混合砂,降低油道芯烘干温度,减少油道芯的圆角半径,更改涂料配方来防止.王艳辉,李明珠 - 现代铸铁文章来源： 万方数据 -
提高涤纶纺粘非织造布均匀度的方法
针对涤纶纺粘非织造布生产过程中遇到的产品均匀度问题,从切片含水率、生产速度、侧吹风冷却、牵伸速率、丝束密度、成网工艺等方面进行初步的工艺探讨,并针对性地提出了相应的解决方案.丛奎春 - 合成纤维文章来源： 万方数据 -
网络民意与政策制定之间的互动
伴随网络的发展,网络民意一次次彰显力量推动着国家政策的制定、变更和执行.但是,对于网络民意是否有具有执行力,大家的认识并不统一.文章认为,网络民意具有执行力,只是在当下中国,这种执行力采用一种"影响力模式",这种模式具有不确定性的缺憾.要想使网络民意具有更大的政治效力,应该尝试一些制度性的程序来确保网络民意的执行.赵高辉 - 社会科学家文章来源： 万方数据 -
一种基于谱聚类分析的物联网节点安全控制域划分算法
物联网的多源异构性使其安全面临更多的挑战,为实现跨层安全控制,部署多层融合的安全控制策略,提出了一种基于谱聚类的节点安全域分类算法。通过对物联网感知节点在历史安全事件中的波及状态统计,确定感知节点与攻击事件之间的相关性,进而利用谱聚类方法将节点划分为若干个安全控制域。基于事件相关性的谱聚类节点安全域划分,将为部署域内和域间的安全控制策略提供依据,从而整体提升物联网安全防护水平。范一鸣,屠雄刚 - 传感技术学报文章来源： 万方数据 -
KBAC:一种基于K-means的自适应聚类
K-means聚类算法存在的主要不足之处之一在于需要用户指定聚类核数目,在一般应用场景下,用户无法给出合适的聚类核数目.另一方面,K-means聚类所具有的可并行化特点非常适合运用到云计算平台上以处理大规模数据样本的聚类任务.本文提出KBAC算法采用K-means算法作为预聚类过程并在云平台上进行实现和优化,能够自适应确定最佳聚类核数目并进行聚类.其核心思想是将样本空间聚类问题转换为图上社团发现问题.理论和实验证明,通过在云计算框架下实现K-means预聚类过程的并行化,KBAC算法能够高效地对大规模数据进行聚类,并获得高质量的聚类结果.徐晓旻,肖仰华 - 小型微型计算机系统文章来源： 万方数据
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