基于滑移/非滑移异质界面的动压润滑性能优化

合理布置的滑移/非滑移异质界面可以提高流体动压润滑性能,但目前滑移区和非滑移区的组合方式大多采用单一的直线拼接法,没有针对流体润滑摩擦副的各类工况设计出相应的优化方案,为此本文建立了一组离散式二次方程来描述滑移区和非滑移区拼接轨迹,并引入计算域单元的宽长比作为优化变量,分别以液膜刚度和摩擦因数作为优化目标,通过MATLAB数值仿真求解不同宽长比条件下滑移区和非滑移区的最优拼接轨迹。结果表明,与直线拼接法相比,选取二次方程所描述的抛物线作为滑移区和非滑移区拼接轨迹的方法使流体润滑摩擦副在摩擦因数和液膜刚度等性能指标上都有所改善,而且根据不同的优化目标参数可以方便地绘制出最优拼接方案,验证了本文方法在改善动压润滑性能上的可行性和普适性。     

摩擦型高强螺栓传力性能及缺失的非线性分析

针对钢桁梁桥摩擦型高强螺栓连接出现的螺栓缺失问题,利用ANSYS软件,采用壳单元模拟连接板件,弹簧单元模拟接触面相互作用,对摩擦型高强螺栓连接进行了设计状态和螺栓缺失状态下的非线性有限元分析。结果表明:摩擦型高强螺栓连接发生滑移后,外荷载与螺栓所传剪力之间呈现非线性关系;在无滑移状态,各螺栓所传剪力沿外力方向和其垂直方向均为外侧大,中间小,滑移后趋向均匀;随螺栓缺失个数的增加,螺栓群初始滑移荷载、极限滑移荷载和缺失排螺栓传力比均减小,无滑移和局部滑移时相邻排增大最明显,全面滑移后其余各排则同等增大。因此,在高强螺栓连接的设计中,应对螺栓群受力是否进入非线性进行判断,以确定各排螺栓的实际传力比。     

不同拧紧扭矩对扣件抗滑移影响试验分析研究

在施工现场随机选取10组新旧直角扣件,在不同拧紧扭矩作用下进行扣件连接节点的抗滑移破坏试验;通过试验得出新旧扣件在荷载较小时抗滑移影响不大,荷载较大时新扣件明显优于旧扣件;在拧紧扭矩小于等于30N·m时,在极限荷载作用下扣件发生滑移破坏,在拧紧扭矩超过30N·m时,扣件发生开裂破坏;同时由试验知并不是扭矩越大越好,最后提出三点建议供工程应用参考.     

500kV架空线路地线防振锤滑移分析及结构改造

本文通过对地线防振锤的结构、材料、运行环境及受力特点的分析,找出了地线防振锤滑移的影响因素.针对影响因素提出了4种防滑移方案,并比较得出了最佳方案为金属内套式防振锤.利用ANSYS13.0 Workbench软件对其模型进行有限元接触分析,验证了防滑移方案的有效性.     

基于结构纹理分解和多重网格的光流估计算法

分别针对光流计算对光照变化敏感以及运算复杂度高、迭代收敛缓慢的问题,使用一种基于ROF(Rudin-Osher-Fatemi)模型的结构纹理分解(STD)技术得到对光照变化不敏感的纹理图估计光流场,消除了光照变化产生的负面影响,并提出一种基于多重网格方法的分层处理策略.将光流计算的迭代过程分散在一系列粗细不同的网格上,在细网格上消除高频误差,在粗网格上消除低频误差,以达到加速收敛、提高光流计算速度的目的.实验结果表明,STD过程抑制了光照变化导致的负面影响,提高了光流估计精度.多重网格算法在保持优化精度的前提下,显著提高了光流计算的实时性.     

殴江北汊悬索桥混凝土中塔结构形式与基础选形研究

以殴江北汊三塔两跨悬索桥为工程背景,对中塔采用全混凝土方案的可行性进行了研究.对人字形、Ⅰ字形以及增加斜拉索的3种中塔方案进行了计算比较,从主缆抗滑移安全系数和塔底应力出发,总结出3种形式混凝土中塔的优缺点,否决了混凝土方案的可行性.对中塔的基础形式,研究比较了沉井基础与钻孔桩基础方案,对防撞设计作了分析研究.     

扇翼飞行器绕翼型流动数值研究

扇翼飞行器以其低速大载荷、低噪音特性在军用及民用领域有着广泛的应用前景．基于CFD软件采用滑移网格技术对简化为二维的绕翼型流动进行数值模拟,得到低速大迎角下绕翼型的流场,分析并比较了不同迎角下的流场结构,给出了升阻力随迎角的变化关系．在此基础上通过比对分析翼型局部几何形状改变后得到的数值模拟结果,得到了飞行器机翼前缘高度对绕翼型流场的影响以及相应的升阻力变化情况,并讨论了引起这些影响和变化的可能原因．最终给出可用于扇翼飞行器设计的方案．     

单弹簧联结单元法的改进算法

单弹簧联结单元法是在实体单元与梁单元的切向设置单弹簧联结单元,模拟钢筋与混凝土切向的相互作用.其切向刚度是由钢筋与混凝土之间的粘结力与滑移量的关系确定,法向变形协调则通过建立法向自由度约束方程保证.在单弹簧联结单元法的基础上,提出了基于钢筋混凝土滑移关系全量曲线的非线性迭代解法,对单弹簧联结单元法进行了改进.在钢筋和混凝土之间直接引入粘结滑移本构关系,由钢筋和混凝土之间的全量滑移量直接求解相互作用力,不仅可以考虑本构关系曲线的下降段,而且受加载方式的影响较小,使得单弹簧联结单元法的求解速度和精度大大提高.