基于压电致动器的有限元分析

由于压电智能结构装置变得越来越复杂化和多样化,给智能结构的设计和优化分析带来困难．为了定量地分析影响执行器与结构材料之间变形传递关系的因素,使用有限元商业软件成为一种方便快捷的途径．使用专用的有限元软件建立单面粘贴压电元件悬臂梁的模型,通过计算分析粘接层和压电层性质(弹性性质和厚度)对执行器与结构材料之间变形传递关系的影响．     

基于神经网络的岩土工程结构随机有限元分析

针对有限元蒙特卡罗法计算量大的弊端和岩土工程结构功能函数不能用显式表达的可靠性分析问题，提出并论证了基于神经网络的随机有限元（有限元蒙特卡罗）分析法。神经网络具有高度非线性的映射能力，可用来逼近结构响应量与随机变量的映射关系。通过典型岩土工程结构的应用实例分析，初步显示了基于神经网络的有限元蒙特卡罗法的应用效果和前景。     

电致动聚合物致动器的动态响应研究

采用电场型电致动聚合物--介电弹性体(DE)制作了一种圆形致动器,在交流电压和直流脉动电压驱动下,分别研究了电压波形、幅值和频率的位移响应情况.实验结果表明,当幅值和频率相同、波形不同时,DE薄膜的驱动位移相差较大,在方波、正弦波和三角波电压下,其驱动位移依次减小.随着频率的增高,驱动位移的递减速度依次增大.当电压波形相同时,位移随电压幅值的增加而增大,随频率的增高而减小,均呈非线性关系,并且直流脉动电压比交流电压的驱动过程稳定.对比双向预拉伸2×2、3×3、4×4倍的DE致动器电致动实验结果可知,预拉伸4×4倍的DE致动器所需的驱动电场强度比预拉伸2×2倍和3×3倍的DE致动器所需的驱动电场强度高,从变形过程的稳定性、响应速度以及稳定变形条件下DE致动器所能承受的频率来看,预拉伸4×4倍的DE致动器优于预拉伸2×2倍和3×3倍的DE致动器.     

超磁致伸缩作动器的磁路优化设计与有限元分析

超磁致伸缩作动器(giant magnetostrictive actuator,简称GMA)是一种新型的振动控制驱动器件,但由于其内部磁路复杂,GMA内部磁路中磁感应强度的大小和均匀性会严重影响作动器的工作性能。为解决上述问题,基于静态条件下线性磁致伸缩理论和电磁学原理,采用有限元软件ANSYS对GMA建立有限元模型,系统性地研究了激励线圈、导磁体和导磁内壁所用材料的参数等对磁感应强度的影响。同时,提出以GMM棒中减小磁漏、增大磁感应强度和提高磁感应强度的均匀性为设计原则,将超磁致伸缩棒轴向中心线处磁感应强度的大小和均匀度作为评价标准。对开闭磁路、激励线圈的轴向长度、材料的磁导率、空气间隙和导磁体的半径等参数进行优化设计。研究结果表明,当采用闭合磁路时,磁感应强度的大小和均匀度均得到了很大的提高;并通过磁路优化后,磁感应强的大小增大了0.1 T,均匀度提升了10.27%。     

压电薄膜微致动器的制作和有限元分析

为实现高密度硬盘驱动器磁头的精确定位,设计和制作了一种与不锈钢基体粘结的压电薄膜微致动器。该致动器中的锆钛酸铅多层膜元件采用溶胶凝胶技术制作而成。对该致动器进行了实验测试和有限元分析。结果表明:当采用双层膜结构时,压电微致动器的位移/驱动电压灵敏度和谐振频率分别达到了1.396μm/±20V和15.13kHz;有限元仿真结果与实测结果基本吻合。     

基于神经网络修正的结构有限元模型简化

介绍了神经网络修正技术在结构有限元模型简化中的应用，并根据实际工程润扬大桥桥塔的现场实测模态数据对所建的有限元模型进行修正简化．建立了结构物理参数与结构自振频率之间复杂非线性关系的BP神经网络模型，反演仿真数据代入的有限元计算结果与实测结果较为吻合，证实了该方法的有效性．     

导管架平台的随机有限元可靠度分析

海洋工程中存在诸多的不确定性因素。从结构材料性能参数到所受到的主要荷载,无不存在随机性。传统的确定性分析方法已不能满足要求。以数理统计和概率论为基础的可靠性设计方法现在成为趋势。由于海洋荷载的复杂性,在导管架可靠性设计时,采用随机有限元和可靠性理论相结合的方法,及蒙特卡罗随机有限元法。采用功率谱密度方法对导管架平台进行波浪载荷作用下的随机动力响应谱分析。在考虑风载荷、波浪荷载以及海流荷载等不确定因素条件下,借助有限元软件ANSYS概率设计模块,用蒙特卡罗随机有限元法对结构可靠度进行综合评估。并分析各种载荷因素对平台可靠度的影响,得到了较满意的结果。     

纳米致动器研究现状与工程应用的进展

纳米致动器是能够以0.1～100 nm 的步距驱动或移动被控对象的各种装置或器件.根据特征尺寸分为毫米尺度以上的宏机械纳米致动器、制作在芯片上的微米尺度纳米致动器及分子尺度的纳机械致动器,它们的共同特征是可以实现纳米级精度的机械驱动和定位.该文综述了纳米致动器国内外研究状况和主要研究成果,特别对近几年出现的典型的微机械纳米致动器的驱动机理进行了分析,讨论了纳米致动器在工程实际中的应用,指出了其发展的关键技术、存在问题及未来发展前景和趋势.     

压电智能板致动器动力控制特性的有限元模拟

利用有限元法对高精度磁头定位控制系统中拟采用的压电双晶片智能板型致动器的动力控制特性给予了定量模拟。将压电双晶片分别粘贴于基底钢板上下表面形成层合板，对其在恒定的平行电场作用下的机电耦和致动特性进行了分析，基于压电本构方程、经典层合板理论和Hamilton原理，推导出具有压电传感器及致动器的层合板机—电耦合动力方程。通过应用负速度反馈控制算法，对板的变形与振动控制的特性进行了数值分析，建立了相应的定量分析模型和计算程序，结果表明：本文的控制系统是有效的。     

微振动控制中超磁致伸缩作动器的设计与分析

针对微振动控制中对作动器的要求,基于超磁致伸缩材料的特性对作动器进行了优化设计,通过对其进行磁路分析、热效应分析,验证了设计的合理性;针对超磁致伸缩材料的非线性性能,利用实验测量的主迟滞回线和一阶折返曲线数据点建立Preisach模型,采用输入校正迭代算法对非线性进行补偿,然后对作动器进行精密定位控制实验.实验结果表明...     

基于有限元和神经网络法的桩基础沉降分析

以沉降控制复合桩基础的沉降为研究对象,介绍了有限元和神经网络法的数值分析方法,并运用这两种方法对桩的沉降量进行了预测,对比了它们的结果,分析其产生差异的原因,结果表明:两种方法的沉降预测数据与实测数据误差均小于10%,说明预测精度较高,可以在节省资源的情况下获得较理想的预测结果.     

求解弹塑性有限元问题的神经网络方法

利用神经网络优化计算原理,引入LPNN(Lagrange Programming Neural Network)模型求解弹塑性有限元问题.通过采用非线性函数作为神经元的传递函数,使神经网络的非线性问题同力学的非线性问题得到统一.对两个简单的弹塑性问题进行了数值仿真,计算结果表明了该方法的正确性及有效性.     

基于热网络的汽车变速箱热分布的有限元分析

建立了汽车变速箱轴系和齿轮的有限元分析网格模型．基于热网络法求出变速箱在实际工况下各节点的稳态温升来确定边界条件,获得了轴系和齿轮的温度场分布状况,从而根据实际工况对齿轮装置从整体到局部的热分布作了详细的描述．     

桁架结构随机有限元的可靠性分析

研究基本随机变量对结构可靠性的影响,针对桁架结构分别或同时考虑了结构的物理参数、构件的几何参数以及作用荷载等的随机性,提出了将确定性有限元随机化的方法,结合H-L(Hasofer-Lind)几何法,分别以结构的位移与应力响应作为功能函数,得到结构中构件的最小可靠指标.通过算例表明随机变量的变异系数对构件可靠指标有较大影响,当同时考虑多个基本随机变量时,结构响应呈现出很强的随机性,基于随机有限元的可靠性分析方法具有一定普适性、可行性与实用性.＃     

挡水结构地基渗流问题的随机有限元分析

采用蒙特卡罗模拟的随机有限元方法,并结合渗流随机场的概念,对设置有两道防渗墙的大坝渗流问题进行分析.研究了渗透系数标准差和空间相关距离对坝基渗流参数的影响,对比了确定性分析和随机有限元分析.结果表明,土体渗透系数标准差和空间相关距离对流量、扬压力和出逸梯度有较显著影响.     

FRP-混凝土复合桥面板弯曲性能有限元分析

提出了一种新型的FRP-混凝土复合桥面板.新型桥面板下部由3个GFRP箱型构件共同组成,并构成桥面板的受拉层,上部浇筑混凝土作为桥面板的受压层,这种形式的截面设计可以充分发挥两种不同材料各自的优势,并可大大增加GFRP材料构件的刚度.采用有限元技术研究了新型桥面板在荷载作用下的受弯性能,结果表明有限元分析是进行新型桥面板在荷载作用下弯曲性能研究的有效途径.     

改进灰色神经网络的作动系统功率预测

为提高飞机上作动系统的功率预测精度,建立了改进的多变量灰色神经网络预测模型。考虑了对系统功率需求有较大影响的相关因素,采用主成分分析法提取综合变量作为输入,在提升准确性的基础上有效减少了输入维数;在利用递增方式对初始值进行选择的过程中,引入粒子群优化算法快速求解最优初始值和背景值,模型预测的平均误差由13.35%降为7.53%;考虑到序列波动对预测精度的影响,采用BP神经网络对预测值进行误差修正,进一步将模型的平均预测误差降为4.07%。仿真实验表明,含主成分分析的改进灰色神经网络对飞机作动系统的功率有较高的预测精度,有利于飞机的电能调度。     

基于随机有限元的车辆结构可靠度分析研究

提出了一种运用可靠度理论中的改进一次二阶矩法和有限元分析相结合的方法,并以转向架结构为对象,对构架侧梁关注部位进行了可靠度分析.分析考虑了结构、材料及外载荷的随机离散性,给出了结构的可靠度指标,同时通过各随机变量的灵敏度分析,给出了它们对结构设计与制造可靠性的影响程度.