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91.
本文给出能在一般单向加载液压疲劳试验机上做双轴等拉低周疲劳实验研究的双向拉伸装置,并对有关影响因素进行了讨论。 本试验是在百吨液压低周疲劳试验机上进行的。双向拉体装置已经受近百万次疲劳载荷,其中交变载荷幅围5.5,t亦经受近20万次。在使用过程,各构件完好合手使用要求,将十字试样进行低周疲劳断裂试验,成功地开出合格裂纹,用它进行超速条件下叶轮材料性能研究亦取得初步结果。可以认为它适用于平而应力集中问题低周疲劳性能的研究。若使用液压高、中周疲劳试验机,它还可用于双轴载荷下裂纹试样裂纹扩展的研究。 本文指出了双向拉伸装置有待改进的方面。 相似文献
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预应力混凝土框架的反复荷载试验及有限元全过程滞回分析 总被引:7,自引:0,他引:7
本文进行了有粘结和无粘结预应力混凝土框架的反复荷载试验。结果表明,试件能够形成塑性铰;有粘结框架的耗能量大于无粘结框架,但无粘结框架的残余变形比有粘结框架小:试验后无粘结框架的预应力损失可略去不计,而有粘结框架在塑性铰处的预应力损失则达70%。本文提出的算法实现了预应力框架包括下降段在内的有限元全过程滞回分析,同时也可适用于非预应力框架。 相似文献
93.
边界元法在计算地下水稳定水位和流量中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
边界元法是一种新的数值计算方法。该法易于处理无限区域的地下水流问题,并且计算流量也较其他方法准确。本文介绍在二维稳定流的情况下如何计算地下水的水头和流量。承压含水层中的稳定流动,水头H满足拉普拉斯方程。利用格林第二公式,可以得到边界积分方程,即边界元的基本公式。可以用数值方法计算这一边界积分。为此,在边界上选取有限个点,称为节点,两节点间的线段称为单元。本文中选用线性单元和线性插值。引进局部坐标系,可以得到表示H和( H/ n)关系的方程。我们可以选一个节点作为固定的基点,其他节点为动点,对于每一选择都可得到一个方程。依次把每一节点作为基点,可得到N个方程,构成一个线性代数方程组。根据边界条件,每一节点中的H或( H/ n)有一个是已知的,解方程组可求出另一个。解出边界上的全部H和( H/ n)以后,可算出内部的水头和流量。对于非均质问题可划分为几个区域来处理。分界线上要满足相容性方程。对于( H/ n)的不连续点,可用“节点多值法”处理。 相似文献
94.
95.
为了研究梅雨期西太副高的变化特征及其对梅雨降水的影响,本文利用1951-2016年西太副高监测指数,采用自组织映射(self-organizing map,SOM)方法对梅雨期西太副高进行聚类分析,得到9种SOM分型,并利用中国1km分辨率逐月降水量数据集和中国雨季历年信息表进行不同西太副高分型下梅雨降水的特征分析。结果表明,9种梅雨期西太副高分型对应着多种不同的梅雨降水特征:纬向上,当西太副高偏东时,梅雨区降水强度偏低,反之则强度偏高。经向上,在西太副高主体位于我国陆地的前提下,脊线指数高于25°N时,梅雨区大部被副热带高压控制,整体降水偏少且有小幅度南少北多态势;脊线指数偏低时,副高控制梅雨区南部边缘或更南地区,水汽输送导致降水整体偏多。本文得到了不同类型副高与梅雨降水特征的对应关系,也说明SOM方法能较好地对副热带高压等气象要素做出客观分型,并进行气候现象的相关性研究。 相似文献
96.
97.
98.
针对传统堆肥周期长、有机质降解效率低的问题,将耐热复合菌剂接种于餐厨废弃物高温堆肥中,研究其对有机质降解及微生物群落动态变化的影响。结果表明,接种耐热复合菌剂有利于:有机质降解,堆肥细菌群落丰富度和多样性的提高,厚壁菌门(Firmicutes)和尿素芽胞杆菌属(Ureibacillus)相对丰度的提高,冗余分析的结果表明,厚壁菌门(Firmicutes)对有机质降解的影响最强;网络分析结果表明,堆肥过程中尿素芽孢杆菌属(Ureibacillus)相对丰度的增加以及乳杆菌属(Lactobacillus)相对丰度的降低促进了有机质的降解。因此,接种耐热复合菌剂可以提高高温堆肥的质量和效率。 相似文献
99.
针对多工种交叉作业频繁、环境时常变化、场地狭窄、明火作业多的建筑工程施工现场,本研究以疏散时间为目标函数建立其人员疏散时间模型,基于疏散时间模型以疏散时间最短为目的提出疏散路径优化模型,并利用修正的 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法求解模型,同时结合BIM(building information model)4D模型和Anylogic软件以及某在建楼房案例对模型进行仿真模拟验证分析。由仿真模拟结果可知,疏散时间模型计算出的疏散时长与模拟疏散时长吻合度较高,使用经优化后的疏散路径疏散,能够在一定程度上较大幅度节约紧急情况下建筑工程施工现场劳务人员的疏散时间,提高施工阶段的安全管理效率,且在一定疏散人数范围内,优化程度随疏散人数增加而增长。 相似文献
100.
近年来,随着智能冰箱技术的不断发展,对冰箱果蔬食材进行精准的类别识别,进而对食材进行保鲜控制,得到了研究者越来越多的关注。目标检测技术依靠深度学习相关技术的发展,也渐渐应用于食材盘点的方法。通过对冰箱果蔬食材特性进行分析,提出了一种基于注意力机制和集成学习思想的YOLOv5和EfficientDet融合的方法。首先对冰箱食材数据集进行了伪彩色图像处理,将SE模块和CBAM模块整合提出了新的SC模块,并引入到YOLOv5s网络中,组成SC-YOLOv5s网络结构;然后将SC-YOLOv5s网络结构与EfficientDetd0网络进行异质集成;最后用集成后的整体网络对尺度有差异但外貌相似的食材进行识别。实验结果表明当IOU阈值为0.5时,在60类果蔬食材测试集上,改进后集成模型的平均最大精确度(mAP)从SC-YOLOv5s的95.88%和EfficientDetd0的83.22%提高到了97.36%,明显提升了对果蔬类食材的检测效果。 相似文献