新聞：馬鞍山智能密集柜升級(jí)—檔案密集架
采用光滑粒子流體動(dòng)力學(xué)法(SPH)耦合有限元法對(duì)復(fù)合材料層合板受鳥撞擊的過(guò)程進(jìn)行了數(shù)值模擬。復(fù)合材料層合板采用漸進(jìn)損傷模型,鳥體采用SPH粒子建立模型,利用ANSYS/LS-DYNA顯示動(dòng)力分析模塊分析了復(fù)合材料層合板結(jié)構(gòu)非線性接觸。分析了鳥撞層合板過(guò)程中鳥體損傷及層合板單層纖維失效和基體失效情況,分析了鳥體的入射角方向及層合板采用不同鋪層時(shí)對(duì)層合板吸能效果的影響。計(jì)算結(jié)果表明,合理設(shè)計(jì)層合板鋪層可以提高層合板的吸能效果。
按照消防法規(guī)定，密集柜的開(kāi)合距離應(yīng)大于等于80cm，一來(lái)方便客戶取閱和整理相關(guān)資料有足夠大的空間，二來(lái)一旦發(fā)生危險(xiǎn)在作業(yè)的人員可以有足夠大的空間撤離。 2、按照消防法規(guī)定，密集架的人行過(guò)道應(yīng)大于等于1m，發(fā)生事故有足夠的空間讓人員撤離。以上兩點(diǎn)是基礎(chǔ)，適用于專業(yè)規(guī)范的大型檔案資料室。 3、一些小企業(yè)的臨時(shí)檔案資料室則可根據(jù)情況相應(yīng)，列間開(kāi)合距離以及人行過(guò)道參照750mm限；為節(jié)省空間盡量做更多的密集柜，將房間的利用率提高到化。
新聞：馬鞍山智能密集柜升級(jí)—檔案密集架

1 、檔案庫(kù)房建筑設(shè)計(jì)要遵循保密、布局合理、科學(xué)適用的原則，符合 中華建筑工業(yè)行業(yè) 《檔案館建筑設(shè)計(jì)規(guī)范》 （JGJ25-2000） 的要求， 新建辦公樓時(shí)，檔案室要納入計(jì)劃，向設(shè)計(jì)部門提出檔案用房的建筑要求。
 2 、檔案庫(kù)房要符合檔案防護(hù)的“十防”要求，即防潮、防水、防火、防盜、 防陽(yáng)光照射、 防紫外線照射、 防高溫、 防塵、 防污染和防有害生物（霉、蟲、鼠 ）。

使用擺碾鉚接、膠接和擺碾-膠接混合連接技術(shù)對(duì)玻璃纖維增強(qiáng)樹(shù)脂基復(fù)合材料進(jìn)行連接,通過(guò)拉伸試驗(yàn)檢測(cè)該連接方式下的靜強(qiáng)度。比較了不同連接方式的連接效果,分析了膠接時(shí)間、有無(wú)墊圈、多鉚釘對(duì)連接強(qiáng)度的影響。實(shí)驗(yàn)表明擺碾-膠接混合連接能夠有效提高連接件強(qiáng)度;墊圈對(duì)抗拉伸性能影響,加墊圈試件承載能力可顯著提升29.46%;在一定時(shí)間范圍內(nèi),膠接時(shí)間的可以大幅度提高連接件的靜強(qiáng)度;然而與拉伸方向一致的雙鉚釘使用不能提升板料拉伸性能。
3 、檔案室應(yīng)設(shè)在辦公樓中間樓層，以東或南朝向?yàn)橐?，?yán)禁將檔案用房設(shè) 在頂層、底層或完全朝西方向。檔案用房應(yīng)集中布置，遠(yuǎn)離易燃、易爆場(chǎng)所，庫(kù) 房不能緊鄰衛(wèi)生間等潮濕、有污染源的設(shè)施。
4 、布置各類檔案用房，要按照功能區(qū)分原則，力求達(dá)到功能合理，流程便 捷。檔案用房要實(shí)行“三分開(kāi)”（檔案庫(kù)房、 檔案業(yè)務(wù)工作室和閱檔室分開(kāi) ），庫(kù) 房面積需容納本單位 10 年形成的檔案。
5 、檔案庫(kù)房布置：檔案庫(kù)房應(yīng)集中布置，自成一區(qū)。應(yīng)設(shè)兩個(gè)的出入 口， 且不宜采用串通或套間布置方式，檔案其他用房之間的通道也不得穿越庫(kù)區(qū)。

利用微生物的酶化作用誘導(dǎo)礦物沉積來(lái)封堵混凝土裂縫是防滲堵漏的有效途徑.采用裂縫內(nèi)直接灌漿(漿液為菌液、營(yíng)養(yǎng)鹽和鈣源溶液的混合溶液)和裂縫內(nèi)預(yù)填介質(zhì)再灌漿2種封堵處理方式,獲得不同裂縫寬度條件下,混凝土灌漿次數(shù)與裂縫滲水速度的關(guān)系曲線.結(jié)果表明:縫內(nèi)直接灌漿法適用于寬度較小的裂縫(小于0.5mm),寬度較大裂縫則需采用縫內(nèi)預(yù)填細(xì)砂等介質(zhì)再灌漿的封堵方式.
針對(duì)多種因素下道路混凝土干縮預(yù)測(cè)模型難以建立的難題,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立了干縮預(yù)測(cè)模型.結(jié)果表明:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)道路混凝土干縮可獲得較高準(zhǔn)確度,且具有良好的泛化能力,在5種算法中,Trainlm訓(xùn)練速度快,但誤差大,Traingda函數(shù)訓(xùn)練速度居中,誤差,用其訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可很好映射道路混凝土配合比與干縮率之間的非線性關(guān)系.