新聞:南平煙囪外壁修補刷航標多少錢
為實現(xiàn)連續(xù)加載過程中木材微觀結構特征變化的快速自動檢測,采用微型力學試驗機和具自動聚焦功能的圖像采集系統(tǒng)相結合的方法,以杉木(Cunninghamia lanceolata)為研究對象,對試樣進行受壓加載及微觀特征圖像的自動連續(xù)采集和測量分析.結果表明,通過該方法可以實現(xiàn)在一定時域內自動檢測木材連續(xù)受壓變形過程中微觀結構特征的變化,并可結合加載條件分析木材微觀結構特征的變化規(guī)律.
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煙囪是一種為鍋爐,爐子,爐子或壁爐的熱煙氣或煙霧提供通風的結構。煙囪通常是垂直的,或盡可能接近垂直,以確保氣體平穩(wěn)流動,吸入空氣進入所謂的煙囪燃燒或煙囪效應。煙囪內的空間被稱為煙道。煙囪可能在建筑物,蒸汽機車和船只被找到。
煙囪的高度影響其通過煙囪效應將煙道氣輸送到外部環(huán)境的能力。此外,在高海拔地區(qū)使用煙囪的污染物擴散可以減少對周圍環(huán)境的影響。在化學腐蝕性輸出的情況下,足夠高的煙囪可以允許空氣中的化學物質在到達地平面之前部分或完全自我中和。污染物在更大面積上的分散可以降低其濃度并促進符合法規(guī)限制。
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為找出滿足混凝土不同抗凍性要求的水泥用量,設計了摻與不摻引氣劑的混凝土各6組進行凍融循環(huán)試驗.結果表明:在水膠比相同的情況下,隨著水泥用量的增加,混凝土抗凍性能提高;粉煤灰及引氣劑能明顯改善混凝土的抗凍性能.針對不同情況,分別給出了混凝土中水泥用量值.
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其材質一般分為幾種:磚頭砌筑、鐵質、石棉、陶質,這幾種一般用在小的場所,如家庭、辦公室等。
工業(yè)用煙囪多為圓柱體,上細下粗,一般用在工業(yè)的大廠房,如大鍋爐、冶煉廠、電廠等;我國農村地區(qū)的土灶和北方土炕的煙囪多為磚砌方形。
效應原理
煙囪效應是室內外溫差形成的熱壓及室外 風壓共同作用的結果,通常以前者為主,而熱壓值與室內外溫差產生的空氣密度差及進排風口的高度差成正比。這說明,室內溫度越是高于室外溫度,建筑物越高,煙囪效應也越明顯,同時也說明,民用建筑的煙囪效應一般只是發(fā)生在冬季。就一棟建筑物而言,理論上視建筑物的一半高度位置為中和面,認為中和面以下房問從室外滲入空氣,中和面以上房間從室內滲出空氣。
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負面影響
在煙囪效應的作用下,室內有組織的自然通風、排煙排氣得以實現(xiàn),但其負面影響也是多方面的:首先,風沙通過低層部分各種孔洞、縫隙吹入室內,消耗熱量并污染室內;其次,風通過電梯井由底層廳門人口被抽到頂層的過程中,導致梯門不能正常關閉;當發(fā)生火災時,隨著室內空氣溫度的急劇升高,體積迅速增大,煙囪效應更加明顯,此時,各種豎井成為拔火拔煙的垂直通道,是火災垂直蔓延的主要途徑,從而助長火勢擴大災情。有資料顯示,煙氣在豎向管井內的垂直擴散速度為3-4m/s,意味著高度為100m的高層建筑,煙火由底層直接竄至頂層只需30s左右。如果燃燒條件具備,整個大樓頃刻問便可能形成一片火海。為有效減弱煙囪效應產生的負面影響,可采取以下一些措施。
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為了確定等效體積單元(RVE)模型中磚砌體材料的破壞準則,選取3種組砌方式、2種灰縫厚度和10種壓應力水平,通過特別設計的夾具對144個磚砌體試件進行了壓剪破壞試驗.綜合考慮試驗結果和數(shù)值模擬對破壞面光滑性的要求,發(fā)現(xiàn)Drucker-Prager準則可用于描述磚砌體材料的壓剪破壞,其參數(shù)可由試驗結果進行標定.將標定后的Drucker-Prager準則應用于RVE模型,對磚砌體試件抗壓試驗和磚砌體墻偽靜力試驗進行了數(shù)值模擬,模擬結果與試驗結果相符.研究手段和成果可為磚砌體材料或結構的數(shù)值分析提供參考.
采取措施
1.在冬季,空氣主要是通過各種外門從底層流入室內,直接的方法是將建筑通向外界的所有門,盡可能地設置成兩道門、旋轉門、加裝門斗或在外門內側設置空氣幕等,這對于大廳門尤為必要,對于那些次要通道連同地下停車場的外門口等,在冬季也要裝門,至少應增掛厚門簾。在冬季,電梯井頂部的通風孔應適當向小調整或關閉。
2.對于已采暖的建筑物,盡量不使低層部分的室內溫度高于高層部分。
3.當火災發(fā)生時,不僅在任何季節(jié)通過各類豎井產生煙囪效應,而且還可能在小范圍內通過穿越樓板的空調管道,甚至是一些不引人注意的孔隙產生煙囪效應
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新聞:南平煙囪外壁修補刷航標多少錢采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術對混凝土損傷過程中所伴生的聲發(fā)射信號進行識別,可實現(xiàn)對混凝土損傷程度的識別.首先建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并在標準工況下采集混凝土損傷聲發(fā)射信號;然后根據(jù)加載曲線將采集到的聲發(fā)射信號分為3類(分別對應混凝土的3個損傷階段:輕度損傷階段、中度損傷階段和嚴重損傷階段),并將這3類信號作為標準工況數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡學習模塊中進行訓練,得到混凝土損傷程度識別系統(tǒng);后將相同工況下所采集的混凝土聲發(fā)射信號輸入到系統(tǒng)中,即可識別混凝土的損傷程度.實測結果表明,識別準確率可達90%以上.