近场动力学理论在钢筋混凝土结构破坏的研究

近场动力学理论(Peridynamic,PD)用键描述了材料内部的相互作用关系,可分析材料破坏过程中的裂纹扩展。针对由异种材料组成的复合材料-钢筋混凝土构建了其力学模型,提出了同种键和异种键,并修正了键的微模量常数、断裂准则等。通过对钢筋混凝土梁的四点弯曲试验进行数值求解,结果表明该力学模型是可行的。     

基于特征选择和机器学习的材料弹性性能预测

利用机器学习方法进行材料性能预测研究,通过运用3种特征选择方法(Filter、RFE、LASSO)和3种机器学习模型(线性回归、岭回归、支持向量回归),从众多多尺度特征集中选择最佳的特征子集来预测无机化合物的弹性性能,归纳了预测材料弹性性能的最有效的、组合了特征选择与机器学习的预测模型,比较了特征选择方法在不同机器学习模型上的表现,分析了利用特征选择方法得到的特征子集.实验结果表明,Filter和SVR组合模型的预测结果最好,机器学习模型比特征选择方法对预测结果的影响更大,特征选择方法选出的特征子集中主要包括熔点、晶体结构、门捷列夫序号等材料特性.文中研究成果可为获得无机化合物弹性性能描述符和进一步开发更有效的材料性能预测方法提供参考.     

注塑模智能CAD中基于事例推理技术的研究

将知识工程引入注塑模方案设计中，提高了注塑模具设计的智能化程度；研究了基于事例推理的注塑模设计的关键技术，提出了面向对象的事例表达方法与基于相似度的检索方案，比较了相似度索引和神经索引的不同效果。算例表明了该方法的有效性。     

齿轮传动的可靠性优化设计

利用机械优化设计和可靠性设计方法，结合传统齿轮设计实例，探索机械零件的可靠性优化设计的新方法。     

机械设计特征值反问题求解的神经网络算法研究

研究了特征值反问题求解的几种神经网络模型：直接逆模型，间接逆模型，优化方法模型，指出了各种方法的应用范围。研究表明，神经网络的直接逆模型使用范围十分狭窄，间接逆模型不一定收敛，而基于有限元分析的神经网络-优化方法模型，在结构参数到频率响应之间的映射关系为非双射时，也完全能获得正确结果。数值实例表明了该方法的有效性。     

近场动力学理论在脆性材料波散射与裂纹扩展问题的数值模拟

近场动力学(Peridynamic,PD)理论是一个物质点具有通用积分运动方程的连续介质理论,其非局部思想能够很好的处理和解决传统连续介质力学在裂纹尖端解的奇异性问题,也弥补了有限元法(FEM)在断裂问题上网格重构的缺陷,在研究材料的断裂与损伤方面有着独特的优势。基于固体力学和断裂力学理论在应力波传播的研究基础上,通过对比传统波动理论和PD理论中P波的传递速度、传递半径及受载出现的波反射和绕射现象,提出近场力波的概念,从本质上分析了近场力波与应力波传递的区别。用PD理论对含预制缺陷的脆性材料(混凝土)动态断裂过程进行数值模拟,通过分析C15混凝土受冲击载荷断裂过程的能量释放速率得出近场力波的传递会对裂纹的萌生和扩展产生影响。     

支持用户SLA的公平EPON带宽分配算法

动态带宽分配算法是EPON的关键技术之一.现有的DBA算法在带宽利用率、公平性方面有待提高.借鉴现有算法的思路,结合公平性的现实意义,提出了支持多用户SLA的公平算法SOABR算法.SOABR算法消除了时隙末空闲和DBA延时,带宽利用率达到了最优化;按SLA比例为用户授权带宽,实现用户间公平.仿真实验证明,与改进的IPACT、HPFCT、Chadi Assi算法等3种典型算法相比,SOABR算法带宽利用率最高,真正支持用户等级划分,在区分服务模型下各类业务延时最佳.