海岛地区海水混浆短纤维加筋水泥土的试验特性研究

来源 :浙江海洋大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wangyizhinihao
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沿海滩涂围垦区软土常通过纤维加筋水泥土进行固化后加以利用。由于海岛地区缺乏淡水,采用海水作为加筋水泥土的水源具有广泛应用前景。通过实验研究和数值模拟方法揭示了纤维加筋机理。首先基于单纤维拉拔试验,获得了不同龄期下和不同纤维埋置长度下纤维拉拔力与位移关系曲线,表明不同纤维埋置长度下单纤维最大拉拔力随龄期的发展逐渐增加,纤维越长,最大拉拔力越大,但超过10 mm时拉拔力增长幅度减低,说明纤维加筋长度存在一个合理长度;然后建立了单纤维与水泥土基体相互作用的三维有限元模型,完成了不同接触条件下单纤维拉拔数值模拟,
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线粒体基因组全序列为更好地理解分子进化和系统发育关系提供了重要信息。本研究首次测定了钝齿蟳的线粒体基因组全序列,其全长为15910 bp,包括13个蛋白编码基因,22个tRNA基因,2个rRNA基因和1个控制区。整个线粒体基因组的核苷酸组成为33.8%A、36.4%T、11.1%G及18.7%C,具有明显的AT偏向性(70.2%)。所有蛋白编码基因以ATN作为起始密码子,绝大多数蛋白编码基因以TAG或TAA作为终止密码子,少数以不完全密码子(T-)作为终止。除tRNA-Ser1和tRNA-Thr分别缺失二
基于微信运动步数数据,结合问卷调查与访谈,以浙江师范大学学生为例,分析新冠疫情前后大学生出行的特征变化.结果表明:疫情前后大学生出行的阶段性特征显著;疫情前,大学生在校的周末微信步数少于工作日,而疫情后彼此差异降低;疫情前,校内出行方式较少且集中于步行与非机动车,校外出行方式更加多元化且以公共交通为主,而疫情后则以步行为主,其次是私家车,出租车方式最低;疫情前,大学生工作日集中于上课、做实验及用餐,周末集中于购物娱乐,而疫情后以购物娱乐和散步休闲为主;疫情前,大学生在校出行活动规律性明显,而疫情后的规律性
数学核心素养需要通过整体性的数学教学与浸润性的数学学习得以落实.小学数学文化主题活动是为学生提供数学文化体验的主题学习活动,表现出设计整体性、主题整合性、情境社会性和学习建构性等特征,成为落实数学核心素养的重要载体.在设计小学数学文化主题活动时,需要基于结构化思维设计活动主题,根据素材的数学化程度选择与组织活动内容,构建文化情境,以形成生态化活动场域,设置指向“再创造”的活动任务,并关注课外探究的活动形式.
为了更准确地分析京津冀能源碳排放的时空演化特征及影响因素,基于NPP/VIIRS夜间灯光数据,估算2014—2019年京津冀城市群县级的能源碳排放量.结果表明:在空间尺度上,京津冀城市群能源碳排放总量呈现出"东部大于西部"的分布格局,沿海区域和城市的中心城区碳排放量较高;县级碳排放具有显著空间正相关,且相关性呈不断减弱趋势.在时间尺度上,京津冀城市群各地市在2014—2019年的能源碳排放量呈上升
构建了一种以硫化镉量子点(CdS QDs)和二氧化钛纳米颗粒(TiO2NPs)为光敏材料的四环素光电化学适体传感器.以烧结和自组装方式将TiO2NPs,CdS QDs修饰于ITO电极表面,制得CdS QDs/TiO2NPs/ITO光敏电极.由于CdS QDs具有比TiO2NPs更高的导带能级,当CdS QDs吸收420 nm的可见光被激发时,产生的光生电子(e-)将转入TiO2NPs的导带能级,而
通过土培法探究化感作用下栝楼的生理响应及根际相关指标的动态变化.以抗性品种安徽潜山栝楼和敏感性品种浙江温州栝楼为实验材料,用不同时间段提取的根系分泌物和茎叶浸出液进行实验处理,测定了2个品种栝楼抗氧化酶活性、丙二醛含量及吲哚乙酸氧化酶活性等相关指标.结果表明:经胁迫后,2个品种栝楼幼苗的SOD,POD,CAT活性均降低,同时能明显诱导MDA含量的积累,变化幅度与提取时间及处理周期成正相关;栝楼胚轴吲哚乙酸氧化酶(IAAO)活性总体上与根系分泌物、茎叶浸出液的提取时间成正相关,只有短时间提取(≤24 h)的
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为了探究不同N-P源处理下,丛枝菌根(arbuscular mycorrhizal,AM)真菌对高粱N和P吸收的影响.应用凯氏定氮法测定总N含量,钥锑抗显色法测定总P含量,甲萘酚-双乙酰法测定精氨酸含量,Real-time PCR法检测菌根中的精氨酸分解酶GiCAR1的相对表达量,评价不同处理下高粱的N,P吸收差异.结果表明:尿素为N源时,地上部总N、总P含量达到最高,菌根中精氨酸酶GiCAR1表达水平最高,达到1.7569;在精氨酸为N源时,精氨酸酶表达水平最低(为1),低于对照组;尿素+过磷酸钙组,菌
针对现场采集的信号因混有噪声而使故障特征提取困难的问题,基于奇异值分解(SVD)、改进的集合经验模态分解(MEEMD)、差分进化算法(DE)、在线贯序极限学习机(OSELM),提出了一种基于改进MEEMD与DE-OSELM的滚动轴承故障诊断方法.首先进行MEEMD分解,对MEEMD算法中经排列熵筛选出的异常IMF分量进行SVD降噪,与剩余信号重构后直接进行EMD分解;其次提取各IMF分量的能量作为特征构造特征集;最后将获得的特征集作为DE-OSELM的输入进行训练并识别故障类型.对实际4种不同健康状态的滚
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