落锤冲击下钢筋混凝土梁响应及破坏的实验研究

钢筋混凝土结构在受到爆炸、冲击等荷载作用时的设计及安全性受到越来越多的关注.本文采用落锤三点弯曲实验方法对具有不同黏结强度的钢筋混凝土梁进行研究,探讨不同速度冲击下混凝土结构的破坏机理及钢筋黏结强度作用,实验结果显示:(1)钢筋混凝土梁的冲击力响应曲线峰值与钢筋黏结强度无关,为混凝土结构的响应,随速度提高而提高;(2)裂纹分布和发展模式与冲击速度相关,在较低速度冲击下,钢筋混凝土梁主要呈现弯曲破坏模式,随加载率提高向剪切破坏模式为主转变,更高速度下为冲切破坏控制;(3)钢筋黏结强度对破坏模式转变有影响,钢筋混凝土黏结强度低,越易产生剪切破坏,且易出现混凝土的块状破碎崩落,塑性铰破坏也会提前.     

爆破冲击荷载下花岗岩残积土的力学响应试验研究

地铁隧道盾构施工前,通常需要对风化层中的孤石进行爆破处理,爆破荷载不可避免地对周围土体产生扰动.为了调查爆破冲击荷载对花岗岩残积土力学行为的影响,开展了不同冲击速率、频率、振动峰值应力及有效围压作用下花岗岩残积土的冲击动力试验,分析冲击荷载引起的超静孔隙水压力和变形的发展规律与破坏模式.结果表明:高速冲击引起的颗粒重排会增大土的内摩擦角,但强度增大的同时也会破坏原生结构强度,土体产生更多裂缝;振动峰值应力与频率对残积土的影响均存在着临界值,振动峰值应力与频率超过临界值时,强度软化且变形量增大;低围压下残积土可能会出现剪胀与剪切带破坏;提出的3种爆破冲击破坏类型中,低频高振动峰值应力的冲击条件下易出现严重的冲击破坏,频率3 Hz、振动峰值应力400 kPa是厦门花岗岩残积土介于破坏型与亚稳定型的临界影响值,因此,工程实践中应关注低频、高振动峰值应力的爆破冲击对周围土体带来的危害.研究可为花岗岩风化层中爆破法处理孤石提供施工参数,也可为考虑爆破振动影响的土层的力学参数确定与评价提供技术支持.     

直升机旋翼桨叶动态失速控制

建立了利用桨叶后缘小翼的受控运动对直升机后行桨叶动态失速进行控制的有效方法.桨叶剖面气动载荷采用Leishman-Beddoes二维非定常动态失速模型,后缘小翼剖面气动载荷采用Hariharan-Leishman二维亚音速非定常模型,建立了带后缘刚性小翼的弹性桨叶动态失速分析模型.采用气弹分析方法以及伽辽金和数值积分相合的方法,在高载高速的情况下,求旋翼系统的气弹响应.给出了后缘小翼用于控制桨叶动态失速的机理.数值分析表明,在相同的飞行条件下,后缘小翼的合理偏转,可延迟后行桨叶动态失速的发生.     

基于单元劈裂法的全耦合水力压裂数值模拟

单元劈裂法(element partition method, EPM)是一种裂纹模拟方法,它利用三角单元的几何性质推导了劈裂单元的刚度矩阵.当有裂纹穿过时,三角单元转化为劈裂单元,可自动地将裂纹面之间的相互作用反映到计算模型中.通过这种方式,可以在背景网格中嵌入任意条裂纹而不需要引入额外自由度,避免了节理单元的设置及网格重构.这使得EPM在大规模节理计算方面具有较强的优势.为了更有效地模拟水力压裂,建立了劈裂单元的全耦合水-力方程,可同时考虑劈裂单元内水压对结点力的作用以及结点速度场对渗流场的作用. KGD模型验证结果表明该方法是有效的.该方法可以有效地模拟多裂纹水力扩展及汇合过程,为复杂地层压裂模拟提供了一套简单、有效的计算方法.     

高温下钢筋混凝土梁抗冲击性能的细观数值分析

结合混凝土细观结构特征,考虑高温下钢筋和混凝土细观组分力学性能退化行为及材料的应变率效应,建立了钢筋混凝土梁细观数值分析模型,研究了高温经历时间和落锤冲击能量对钢筋混凝土梁抗冲击性能的影响.主要分析了高温下钢筋混凝土梁在冲击荷载作用下的破坏过程、冲击力时程、支座反力时程和跨中位移反应.研究结果表明:细观数值模型由于考虑了细观组分的非均质性,获得了较为合理的温度场分布;随着加热时间的增加,混凝土梁在冲击荷载作用下破坏更加严重,冲击力持续时间和跨中最大位移增大,但是冲击力峰值减小;随着冲击能量的增大,钢筋混凝土梁的剪切破坏更加严重,冲击力峰值增大,跨中最大位移随冲击能量增大而线性增加.     

液滴冲击自由液面的SPH法数值模拟

液滴冲击液面是一个在自然界及工业生产中极其普遍的现象,同时又是一个极其复杂的强非线性瞬态冲击与自由表面流动问题．本文在二维黏性不可压缩N-S方程的基础上,采用光滑粒子流体动力学方法对液滴（水珠）以一定的初速度冲击盛水容器内液面问题进行了数值模拟研究．研究过程中通过搜索自由表面粒子,在表面粒子之间,考虑了表面张力的作用;运用人工黏性解决了初始冲击效应;同时引入边壁虚粒子和镜像虚粒子处理边界条件,很好地解决了粒子法的边界缺陷问题,并消除了容器角落处实粒子的不稳定现象．计算结果得到了粒子分布图、流场图,压强图及不同粒子位移和速度变化曲线,通过将模拟结果与实验照片进行比较说明了模拟的有效性,最后还定性比较了分别采用Level—Set法、BEM法及SPH法时的液面波动曲线变化情况．研究结果表明：液滴冲击液面时会出现液体飞溅、不连续液面以及自由液面大幅晃荡等强非线性现象;冲击过程中液体粒子运动呈现震荡特性;SPH法对处理自由表面大变形问题具有一定的优势．     

CMOS VLSI电路无时延平均功耗和有时延平均

从理论上阐述了无时延平均功耗和有时延平均功耗之间的单调递增关系, 用计算速度快的无时延理想电路功耗作为计算速度慢的有时延实际电路功耗的评估标准, 并给出了它在电路平均功耗快速估计、最大功耗快速估计和电路测试功耗快速优化三个领域中的应用. 提出了一种先用无时延功耗对较长的输入向量对序列进行快速压缩、再用压缩序列快速模拟出平均功耗(或最大功耗)的新方法. 与直接用未压缩序列进行模拟的传统方法相比, 实验结果表明: 对于平均功耗快速估计, 在保证估计精度(误差小于3.5%)的前提下, 将模拟速度提高了6~10倍; 对于最大功耗快速估计, 在保证估计精度(误差小于5%)的前提下, 将模拟速度提高了6~8倍. 在测试功耗快速优化领域, 与测试功耗直接优化法和现有的Hamming距离优化法相比, 无时延功耗优化法的优化效率最高, 它可以用较少的时间(缩短为 16.84%), 取得较好的优化效果(测试功耗降低35.11%).     

高速铁路桥墩沉降与钢轨变形的映射关系(Ⅱ):纵连板式无砟轨道系统

分析了桥上铺设纵连板式轨道条件下钢轨随桥墩沉降产生变形的机理,并与单元板式轨道条件下的钢轨变形机理进行了对比,在此基础上,推导了纵连板式无砟轨道条件下桥墩沉降和钢轨变形间映射关系的解析表达式,计算了钢轨随桥墩沉降的变形曲线,与此同时采用有限元方法从桥梁结构受力与变形的角度分析了桥墩沉降引起的钢轨变形曲线,并与解析计算结果进行了对比,最后对纵连板式轨道和单元板式轨道条件下钢轨随桥墩沉降的变形曲线进行了对比分析.研究结果表明解析模型和有限元模型均可用于求解纵连板式轨道条件下桥墩沉降和钢轨变形的映射关系;相比于单元板式轨道,纵连板式轨道条件下的钢轨变形更缓和,列车高速通过其沉降区域时产生的激振频率也更低.     

CMOS VLSI电路无时延平均功耗和有时延平均功耗之间的单调递增关系及其应用

从理论上阐述了无时延平均功耗和有时延平均功耗之间的单调递增关系,用计算速度快的无时延理想电路功耗作为计算速度慢的有时延实际电路功耗的评估标准,并给出了它在电路平均功耗快速估计、最大功耗快速估计和电路测试功耗快速优化三个领域中的应用.提出了一种先用无时延功耗对较长的输入向量对序列进行快速压缩、再用压缩序列快速模拟出平均功耗(或最大功耗)的新方法.与直接用未压缩序列进行模拟的传统方法相比,实验结果表明:对于平均功耗快速估计,在保证估计精度(误差小于3.5%)的前提下,将模拟速度提高了6～10倍;对于最大功耗快速估计,在保证估计精度(误差小于5%)的前提下,将模拟速度提高了6～8倍.在测试功耗快速优化领域,与测试功耗直接优化法和现有的Hamming距离优化法相比,无时延功耗优化法的优化效率最高,它可以用较少的时间(缩短为16.84%),取得较好的优化效果(测试功耗降低35.11%).     

无监督学习驱动的高端轴承故障智能诊断算法

谱峭度是用于滚动轴承故障诊断的有效方法,然而它对工程中常见的偶发性冲击特征具有高度的敏感性,常导致特征提取结果失效.为解决该问题,针对多重偶发性冲击(sporadic impulses,SIs)干扰下的时间序列峭度计算提出了一种基于无监督学习的智能评估方法.首先,根据偶发性冲击在时域上能量高度集中的特性,在时域将原始信...     

尺寸依赖的界面能与界面应力

随着低维材料尺寸的减小,表面体积比急剧增加,界面能和界面应力对材料性能的影响显著增加。然而,目前人们对这些物理量,尤其是对其大小的尺寸效应的了解还很少。根据经典热力学理论,本文介绍了一系列无自由参数的、可模拟不同性质界面的块体和尺寸依赖的界面能以及相应的界面应力模型。已有的不同结合键类型的低维材料的实验和其它理论结果证实了模型的预测。     

运载火箭全箭动特性三维建模技术

目前国内运载火箭动力学特性建模以梁模型为主,但梁模型是对运载火箭三维结构的一种简化,存在若干弊端.采用三维建模方法可以克服这些弊端.总结了作者近几年开展的运载火箭三维建模的研究工作,提出了运载火箭三维建模方法,包括硬壳与半硬壳结构建模方法、夹芯结构建模方法、发动机架及发动机建模方法、燃料液体建模方法、非结构质量建模方法以及连接建模方法.尤其针对液体建模,提出了燃料液体杆单元建模方法,使液体建模工作大为简化.通过工程实例应用以及和试验的对比,证明了建模方法的适用性.同时也提出了运载火箭建模当中的不确定因素.     

Forecasting daily foreign exchange rates using genetically optimized neural networks

Forecasting currency exchange rates is an important financial problem that has received much attention especially because of its intrinsic difficulty and practical applications. The statistical distribution of foreign exchange rates and their linear unpredictability are recurrent themes in the literature of international finance. Failure of various structural econometric models and models based on linear time series techniques to deliver superior forecasts to the simplest of all models, the simple random walk model, have prompted researchers to use various non‐linear techniques. A number of non‐linear time series models have been proposed in the recent past for obtaining accurate prediction results, in an attempt to ameliorate the performance of simple random walk models. In this paper, we use a hybrid artificial intelligence method, based on neural network and genetic algorithm for modelling daily foreign exchange rates. A detailed comparison of the proposed method with non‐linear statistical models is also performed. The results indicate superior performance of the proposed method as compared to the traditional non‐linear time series techniques and also fixed‐geometry neural network models. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.     

Rheological behavior of mammalian cells

Rheological properties of living cells determine how cells interact with their mechanical microenvironment and influence their physiological functions. Numerous experimental studies have show that mechanical contractile stress borne by the cytoskeleton and weak power-law viscoelasticity are governing principles of cell rheology, and that the controlling physics is at the level of integrative cytoskeletal lattice properties. Based on these observations, two concepts have emerged as leading models of cytoskeletal mechanics. One is the tensegrity model, which explains the role of the contractile stress in cytoskeletal mechanics, and the other is the soft glass rheology model, which explains the weak power-law viscoelasticity of cells. While these two models are conceptually disparate, the phenomena that they describe are often closely associated in living cells for reasons that are largely unknown. In this review, we discuss current understanding of cell rheology by emphasizing the underlying biophysical mechanism and critically evaluating the existing rheological models. Received 25 May 2008; received after revision 19 June 2008; accepted 1 July 2008     

基于均匀设计法的有限元网格划分与精度提高

本文首次运用均匀设计法的理论到有限元网格划分与精度提高领域,借助MATLAB程序计算,可以得出网格划分的关键点。运用二次开发的理念,在有限元网格划分时进行二次优化。具体思路是在求解同一个工程问题时,分别用均匀设计的方法计算得出结果（应力最优点）,再与有限元方法计算得出结果（应力梯度）比较,应力变化图如果吻合,可以在有限元划分网格时使用MATLAB优化的关键点来加密网格。因为结果相等说明均匀设计得到的优化点等价于变化梯度大的点,加密梯度变化大的点当然精度更高。后面的计算结果证明均匀设计法相对自适应网格划分时的优越性,为全部单元都加密时带来结果失真的问题提供了一种有效的解决方法。     

韩江三角洲河网航道整治水动力数学模型

对韩江三角洲河网区河道进行概化，采用Preissmann有限差分格式和松弛迭代法建立韩江三角洲河网水动力数学模型，并利用2005年的实测水文资料对韩江三角洲河网的水面线、分流比进行验证，最后对2个整治工程方案的整治效果进行模拟计算和方案比选。结果表明：水位计算值与实测值误差一般小于0．05m；分流比计算值与实测值误差小于1％；在整治流量条件下，各河道水位变化很小，分流比增加值最大为2．35％；在洪水条件下，水位壅高值最大为0．07m，分流比增加值最大为2．06％。     

基于ANSYS的石油井架风载的有限元分析

为了研究全自动带压修井机井架承受风载的受力情况,找出井架结构的应力集中点,利用有限元分析软件ANSYS对其进行实体三维建模,施加风载荷并求解,得到结构在各个方向上的应力云图以及变形图;找出结构在承受风载的薄弱处;避免出现较大应力。这对于提高井架的质量非常有益。此方法可以有效地获得和真实工矿相符合的结果;令石油井架稳定性达到了要求;对类似结构的设计分析也具有一定的参考价值。     

On multistep prediction error methods for time series models

Multistep prediction error methods for linear time series models are considered from both a theoretical and a practical standpoint. The emphasis is on autoregressive moving-average (ARMA) models for which a multistep prediction error estimation method (PEM) is developed. The results of a Monte Carlo simulation study aimed at establishing the possible merits of the multistep PEM are presented.     

A Comparison of Box—Jenkins and objective methods for determining the order of a non-seasonal ARMA Model

This paper evaluates different procedures for selecting the order of a non-seasonal ARMA model. Specifically, it compares the forecasting accuracy of models developed by the personalized Box-Jenkins (BJ) methodology with models chosen by numerous automatic procedures. The study uses real series modelled by experts (textbook authors) in the BJ approach. Our results show that many objective selection criteria provide structures equal or superior to the time-consuming BJ method. For the sets of data used in this study, we also examine the influence of parsimony in time-series forecasting. Defining what models are too large or too small is sensitive to the forecast horizon. Automatic techniques that select the best models for forecasting are similar in size to BJ models although they often disagree on model order.     

Lead-lag relationship between spot index and futures price of the nikkei stock average

This paper examines the lead-lag relationship between the spot index and futures price of the Nikkei Stock Average. Using daily data in the post-crash period we investigate the interaction between the spot and futures series through the error correction model. Two versions of error correction models are considered, depending on the postulated long-run equilibrium relationship. It is found that lagged changes in the futures price affect the short-term adjustment in the spot index, but not vice versa. Forecasting models for the spot index are also constructed using the univariate time series approach and the vector autoregressive method. For the post-sample forecast comparison the error correction models produce the best results. The vector autoregressive method performs better than the martingale model, while the univariate time series method gives the poorest forecasts.