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1.
基于单室箱梁翼缘板选取最大剪切位移差函数为广义剪力滞位移函数,通过假定箱梁竖向变形由腹板剪切变形与翼板剪滞效应引起的位移,利用变形协调条件和能量变分法最小势能原理推导了特定边界和荷载条件下考虑剪切变形的单室箱梁的挠曲位移表达式。利用推导的挠曲微分方程计算了单室简支箱梁承受均布荷载作用下的挠度,对靠近梁端部采用挠度修正系数线性内插求解竖向变形,建立单室简支箱有限元分析模型;对比解析解和数值解。结果表明:剪切变形对简支单室箱梁承受均布荷载作用的挠度具有一定的影响;利用推导的公式能够快速、有效地计算简支单室箱梁承受均布荷载下剪切与剪滞双重效应的挠度;跨中挠度与数值解差6%,吻合良好。 相似文献
2.
针对螺旋锥齿轮加工过程中因无法避免误差而导致齿面加工精度难以保证的问题,提出螺旋锥齿轮加工误差控制模型及加工参数修正方法。首先,基于实际加工中的刀具与工件相对位置与相对运动关系,依据坐标齐次变换与啮合原理,确定加工参数与加工曲面之间的函数关系,建立螺旋锥齿轮精确齿面模型;然后,计算实际加工齿面与理论齿面的法向距离,从而建立由加工参数驱动的齿面几何误差控制模型;接着,对加工参数进行敏感性分析,选取敏感性较高的加工参数作为误差补偿模型优化变量,以提高优化效率;最后,将齿面误差最小化问题转化为最小二乘法问题,基于改进的L-M算法进行求解,得到加工参数补偿量,以此对加工参数进行修正达到减小齿面加工误差的目的。采用一对由双重螺旋法磨削加工得到的螺旋锥齿轮副作为应用实例,对该方法进行实际加工验证,结果表明:加工参数调整后,螺旋锥齿轮齿面加工误差降低了65%以上,实际测量的齿面绝对误差均不超过0.005 mm,能够满足工程实际需求,证明该方法能够有效提升齿面加工精度。该方法可为螺旋锥齿轮乃至其他复杂曲面零件加工提供一种加工误差补偿思路。 相似文献
3.
针对框架剪力墙结构在强震作用下存在连接处楼板或连梁破坏以及剪力墙底部出现塑性铰的问题,在课题组开发的智能框架剪力墙双重结构体系中,将剪力墙设置为底部连接金属阻尼器的摇摆剪力墙,形成一种新型双重耗能单元控制的智能框架摇摆墙结构体系.以6层混凝土框架剪力墙结构为原型,应用ABAQUS有限元分析软件,建立传统框架剪力墙结构、智能框架剪力墙双重结构、摇摆墙与框架间连接BRB结构和摇摆墙底部连接金属阻尼器的双重耗能智能框架摇摆墙4种结构对比模型,进行非线性动力时程分析,考察各结构的动力响应.结果表明:新型双重耗能单元控制的智能框架摇摆墙结构体系在BRB屈服强度为0.1fy~1fy区间时,结构地震响应均比传统结构有所减小,框架结构层间位移也得到有效控制,进一步说明在合理参数取值下双重耗能单元控制的结构地震动响应小于单一耗能单元结构. 相似文献
4.
双重相对论(DSR)是描述平直时空中的量子引力的一个有效模型.当试图将该模型纳入到弯曲时空中考虑时,一种被称为"彩虹引力"的理论可帮助实现这一推广,此时背景时空依赖于探测粒子的能量.事实上受粒子能量影响的度规的形式依赖于正交系的选取.本文主要考虑了自由落体参考系下的彩虹静态柱对称黑洞(彩虹黑弦).得到了取一阶近似的彩虹黑弦的霍金温度和熵,这种修正来源于考虑的彩虹引力效应. 相似文献
5.
6.
主要证明了当初始值受到挤压以及初始流体向外流出时等温相对论欧拉方程组光滑解的奇性形成问题.通过引入与解有关的泛函,证明该泛函满足适当的微分不等式,同时证明该微分不等式的解会发生奇性,继而得到等温相对论欧拉方程组解的奇性形成结果. 相似文献
7.
采用大功率IPM模块代替GTR、IGBT等开关器件设计逆变器,运用电压幅值、频率综合控制策略控制逆变器产生正弦波,在IPM集成过流、短路、欠压和过热等保护功能的基础上,设计一种新型高压变频串联谐振试验电源逆变器,并利用16nF试品电容进行实测分析.结果表明,设计的电源逆变器能扫描到谐振频率,与理论计算值相比,误差在±0.4Hz之间,输出谐振高压是原有装置的1.75倍,保护功能更加可靠完善. 相似文献
8.
9.
相对论对称性在原子核的壳层结构及其演化中扮演重要角色.探讨超形变核态的相对论对称性,利用相对论平均场理论计算超形变核态的结合能、单粒子能级,提取单粒子能级的自旋和赝自旋能量劈裂,分析这些能量劈裂与原子核形变及自旋和赝自旋双重态量子数间的关系,进而研究超形变核态的自旋和赝自旋对称性及其随形变变化的规律,结果表明超形变核态的自旋和赝自旋对称性与双重态量子数和形变都相关. 相似文献
10.
基于低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构 总被引:1,自引:0,他引:1
该文结合Zeyde等人提出的低分辨率图像自举算法和双重稀疏性字典的训练方法,提出了一种新的单幅图像超分辨率重构方法。该方法在训练字典的过程中,首先对低分辨率训练样本图像采用自举算法进行超分辨率重构,然后将自举重构输出图像与低分辨率、高分辨率训练样本图像求差,并将两幅差值图像的小波分解系数作为样本数据源,训练具有双重稀疏性的字典对。文中详细讨论了结合低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构算法框架,并通过实验比较证明,该文方法较其他方法具有更好的超分辨率重构效果。 相似文献