Deformation of deep foundation pits due to excavation and dewatering considering the change of void ratio and permeability coefficient with current stress of soil

基于修正剑桥模型理论,推导了孔隙比e随土体当前应力变化的方程,同时比选了4组经典的描述渗透系数k随孔隙比变化的方程,选择了其中一组最佳的估算公式,编写ABAQUS用户子程序VOIDRI和USDFLD,以实现孔隙比和渗透系数随土体当前应力的变化。在此基础上,研究深基坑降水开挖所致的坑内外土体的变形、围护结构的变形及弯矩,得到以下结论：当考虑孔隙比随土体当前应力变化时,坑外地表沉降量、墙体的水平位移、地下连续墙的弯矩、坑底隆起量均大于孔隙比为定值时的情况;当考虑渗透系数随土体当前应力变化时,坑外地表沉降量、墙体的水平位移、地下连续墙的弯矩均小于渗透系数为定值时的情况,但同时考虑渗透系数和孔隙比变化情况时,其对坑底的隆起量的影响可以忽略不计。     

液力偶合器三维涡识别方法及流场时空演化

精细刻画液力偶合器内部非定常多尺度三维涡结构对于揭示液力偶合器流场时空演化规律与能量损耗机理具有重要意义。该研究基于计算流体动力学理论,采用应力混合涡湍流模型多尺度解析模拟制动工况下液力偶合器三维旋涡流场。通过3种不同的涡识别方法提取涡轮内部多尺度涡系结构,从空间重构效果、阈值选择范围及敏感性角度分析不同涡识别方法的适用性。依托粒子图像测速(Particle Image Velocimetry,PIV)流场试验验证数值模拟及涡结构辨识结果的准确性与可靠性。围绕三维涡结构特征解析结果和二维流场图谱信息,分析并揭示流道内部湍流的时空演化规律及能量损耗机理。结果表明：Q准则方法的阈值选择盲目性大,难以同时识别强涡与弱涡结构,丢失很多涡结构细节特征,无法准确预测三维涡空间连续性运动趋势;?方法能够在阈值范围为0.51～0.59内辨识弱涡结构,但涡系空间重构后涡的运动趋势感不强;?_L方法对阈值不敏感,在阈值范围为0.51～0.67内该方法空间涡系重构效果最好,强涡、弱涡结构特征识别度高。制动工况下涡轮内部整体流动为逆时针大尺度环流,并伴有小尺度涡流等局部流动现象,与主流涡运...     

连续夹持输送式苎麻剥麻机研制

针对苎麻剥麻劳动强度大、作业工效低等问题,该研究基于横向喂入式剥麻技术的作业特点,结合苎麻剥麻的工艺要求,设计了一种连续夹持输送式苎麻剥麻机。通过对剥麻装置、夹持输送装置和换端夹持装置等关键部件的结构设计和理论分析,确定影响剥麻质量的关键因素及作业参数范围。以剥麻间隙、滚筒转速和输送速度作为影响因素,建立苎麻剥麻的鲜茎出麻率和原麻含杂率的数学模型,结合Box-Behnken试验方案进行多目标优化试验,寻求装置作业参数对苎麻剥麻的影响规律及最优参数组合。试验结果表明:滚筒转速、剥麻间隙和输送速度对鲜茎出麻率和原麻含杂率均具有极显著影响。通过多目标参数优化分析,确定最优作业参数组合:剥麻间隙4.0 mm、滚筒转速330 r/min和输送速度0.36 m/s。基于优化参数进行苎麻剥麻的生产验证试验,结果显示:鲜茎出麻率5.04%、原麻含杂率1.18%,各指标与模型预测值的相对误差均小于5%,验证了预测模型的准确性;整机生产效率142 kg/h,达到设计指标要求;苎麻纤维的含胶率22.85%,束纤维断裂强度4.56 CN/dtex,达到《苎麻》国家标准二等苎麻纤维等别。     

基于多参数耦合的蓄冷温控箱冷板对流换热参数优化

蓄冷温控箱利用低温相变材料储存冷量,通过缓慢释放调节并保持箱内温度,目前仍存在冷量释放速率无法控制、剩余冷量预测难等问题,而蓄冷板表面对流换热系数直接影响冷量的释放速率。针对以上问题,搭建了蓄冷板表面对流换热系数测量试验平台,研究不同环境及蓄冷板参数对表面对流换热系数的影响。采用二次回归正交试验设计方案,探究了蓄冷区进口空气流速、进口空气温度、蓄冷板传热面积以及蓄冷板间距对表面对流换热系数的影响,并对结果进行分析,建立了表面对流换热系数二阶预测模型,获得影响表面对流换热系数大小较显著的因素及较优的参数组合。试验结果表明：各因素间存在明显交互作用,进口空气温度和蓄冷板传热面积的交互效应最大;通过响应曲面法建立的表面对流换热系数预测模型,得到最优参数组合为：进口空气流速4 m/s,进口空气温度25 ℃,蓄冷板传热面积0.455 m2,蓄冷板间距0.04 m,R2值为0.927 4,变异系数CV为5.78%。回归模型计算结果与试验结果吻合,最大误差为3.58%,平均相对误差为2.69%,表明该模型可以快速、准确地预测不同条件下的蓄冷板表面对流换热系数。试验结果为蓄冷温控箱冷量释放速率精准调控及剩余冷量预测提供参考。     

基于机器学习的棉花叶面积指数监测

为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400～780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。     

利用SAR影像与多光谱数据反演广域土壤湿度

针对基于主动微波遥感途径开展广域土壤湿度反演的过程中,对植被和土壤粗糙度影响难以进行有效估算的问题,该研究联合多极化雷达和原始多光谱数据源,提出一种改进的卷积神经网络(Improved Convolutional Neural Network,ICNN)方法。该方法采用不同尺寸的卷积核对原始变量进行一维卷积运算,自适应提取能反映测区土壤湿度时空差异的高级特征维;同时,去除了传统卷积神经网络结构中的池化层,保证提取的特征信息完整。试验结果表明,在边长超过100 km的四川盆地研究区域内,模型预测值与样本数据相关系数达到0.934,预测值偏差服从均值趋近于0的正态分布,均方根误差为1.45%,误差分布范围小于6.3%,结果具有较高的可靠性。该方法可为精准农业、旱涝灾害等领域的广域监测研究提供一定的支撑。     

基于绿色荧光蛋白的冷鲜猪肉中大肠杆菌预测模型的构建

为了预测和监控冷鲜猪肉储存过程中腐败细菌大肠杆菌的变化规律,评估产品货架期,建立微生物生长预测模型。该研究将绿色荧光蛋白质粒pGFP转入大肠杆菌DH5α,构建GFP的标记大肠杆菌。基于绿色荧光蛋白报告基因和氨苄青霉素抗性,采用稀释平板法定量追踪检测0～24℃条件下冷鲜猪肉中DH5α生长变化。采用Gompertz模型、平方根模型和响应面方程进行数据拟合,构建数学预测模型。结果表明Gompertz模型拟合效果良好,0～20℃条件下决定系数R2为0.96～0.99。温度与最大比生长速率平方根、延迟期倒数平方根模型R2分别为0.862、0.948。响应面模型揭示时间、温度对大肠杆菌的生长影响显著(P0.05),二者交互作用明显,响应面模型R2为0.815。模型能够有效拟合冷鲜猪肉中与温度、时间相关的大肠杆菌的生长变化规律,研究结果为产品储存过程中细菌变化预测提供理论依据。     

陕西省土壤有机碳密度空间分布及储量估算

土壤有机碳是反映土壤质量以及土壤缓冲能力的一个重要指标,对于温室效应与全球气候变化具有重要的控制作用。研究以陕西省第二次土壤普查数据为主要资料,结合多年的相关研究数据,对陕西省土壤碳密度及储量进行估算,并分析了陕西省土壤有机碳密度的空间分布特征。结果表明:榆林、延安地区北部以及商洛等地区分布的风沙土、黄绵土、石质土等土壤有机碳密度最小,小于4 kg m-2;陕西南部地区的土壤有机碳密度主要在4~9 kg m-2之间;咸阳地区及渭南地区土壤有机碳密度也较高,主要在9~12 kg m-2之间;关中地区渭河及其两岸、秦岭部分山区土壤有机碳密度最大,最高达30 kg m-2以上;陕西省平均土壤有机碳密度为6.87 kg m-2,在全省的22个土壤类型中,有13个土壤有机碳密度低于全国平均水平,占全省土壤总面积的77.42%,全省土壤有机碳储量约为1.41×1012kg。本研究为我国土壤碳库和碳平衡的研究提供基础数据。     

High water content silk protein-based hydrogels with tunable elasticity fabricated via a Ru(II) mediated photochemical cross-linking method

Silk is very promising in the field of biomaterials as a natural biomacromolecule. Silk protein can be made into various forms of materials, including hydrogels. However, silk protein-based hydrogels have not attracted much attention due to its weak mechanical properties. Here, we report high water content silk protein-based hydrogels with tunable elasticity which were fabricated through Ru(II) mediated photochemically cross-linking tyrosine residues in regenerated silk protein. The regenerated silk protein was characterized by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR). The gelation kinetics of the silk protein was studied by rheology measurements. The compressive mechanical properties of the silk protein-based hydrogels was investigated using compressive tests and dynamic mechanical analysis (DMA). Compressive modulus of the hydrogels reached 349±64 MPa at 15 % strain. The fabricated silk protein-based hydrogels were also characterized by Scanning electron microscopy (SEM), revealing an interconnected porous network structure, typical of hydrogels, with an average pore size of approximately 130 μm. Finally, biocompatibility of the silk protein-based hydrogels was demonstrated through cell culture studies using a human fibroblast cell line, HFL1. The reported silk protein-based hydrogels represent a promising candidate for biomaterial applications.