极值风速拟合优化策略

在桥梁设计规范中假定风速随机过程为平稳过程 ,风速母体服从指数型分布并以极值Ⅰ型拟合风速极值渐近分布 .然而实际上风速并不严格地满足平稳过程假设 ,且由于样本数据的来源不同和极值分布参数估计方法各异 ,对风速母体分布及样本极值渐近分布拟合方法的结论不尽相同 .针对上述问题 ,通过蒙特卡罗数值模拟技术研究了多种风速母体分布下具有普遍适用性的极值风速拟合策略 .并以上海地区龙华、川沙气象站极值风速估算为例 ,阐明了该方法的实用性和合理性     

桥梁顺风向等效风荷载计算方法及其分布

桥梁等效风荷载一般被分为平均风荷载、等效背景风荷载和惯性风荷载 3部分 ,分别计算后再按一定的方式将其组合为总的等效风荷载 .对于惯性风荷载 ,一般可根据结构随机振动理论采用模态分解的方法计算得到各阶振型对应的惯性力 ,然后采用完全平方组合 (CQC)法或平方和开方 (SRSS)法将它们组合起来成为总的惯性风荷载 .对于背景风荷载 ,目前主要有荷载响应相关 (LRC)法和经典的模态分解法 .前者得到的背景荷载的分布形式与风压和结构响应的影响函数有关 ,而后者得到的分布形式则与惯性荷载相似 ,两者得到的结果可能并不相同 .这里主要研究LRC法和模态分解法 2种桥梁等效风荷载的计算方法 ,对 2种方法的区别和联系进行讨论 ,并给出风荷载 3个部分的组合方式 ,最后还给出了数值算例 ,进一步对不同计算方法和组合方式进行比较     

磁悬浮列车通过隧道时空气阻力的计算方法

首先从空气动力学基本原理出发 ,推导了按非恒定流计算磁悬浮列车在驶入、通过和驶出隧道 3种不同工况下空气阻力的表达式 .然后运用数值方法求出其数值解 ,并与实测和仿真模拟的结果进行比较 .最后分析了空气阻力与各影响因素之间的关系 ,给出了一些合理的解释和建议     

低含水率沙床的临界起沙风速

针对目前对风沙起动机制的认识有限的现状，采用量钢分析法推导出对湿沙床的起沙有影响的4个无量纲数。经分析得到起沙风速与沙床沙粒粒径和沙床粘结力间的数量关系。通过建立沙床粘结力与含水率、沙粒粒径的关系式，得到临界起沙风速和沙粒粒径，含水率间的定量关系式。认为低含水率沙床的风沙起动风速与颗粒粒径的一次方和沙床含水率的1／4次方成线性关系，此结论与前人的实验结果符合得很好。     

涡轮桨搅拌槽内流场的数字PIV测量

为研究机械搅拌槽内的流场特性,用数字粒子图像测速仪对桨叶直径与搅拌槽直径比约为0.5的涡轮桨搅拌槽内流场进行了测量。实验发现测量值随时间的随机脉动非常剧烈,为准确获取时均速度场,确立了多采样点平均的实验方法并进而找出了最佳采样点数。在获取的时均速度场的基础上计算了流量准数、涡量和湍动能的分布,考察了转速和测量面位置对流场的影响。结果表明:湍动能分布不均匀,在叶轮区较高,而在主体区较小;由于自由液面的作用,湍动能在高度方向上呈非对称性分布,并且这种非对称性随转速的变化而变化。     

混流式转轮静强度和振动特性分析

为大型水轮机组的安全、稳定运行,研究了转轮在水介质中的动力特性。运用顺序耦合的方法,分析了在三维旋转流动所产生的水压力作用下转轮体的静强度特性;运用全流固耦合的三维有限元方法进行了转轮在水介质中的模态分析。强度分析结果表明,应力集中的部位与裂纹实际产生的位置完全吻合,但最大等效应力远小于材料的极限破坏应力;模态分析得到转轮在水中的自振频率和振型等振动特性,指出了发生共振的可能性。结果证实了导致裂纹产生的原因不是静应力而是动载荷的作用。     

不同植物激素对绿豆下胚轴愈伤组织影响

以绿豆下胚轴再生愈伤组织效率为评价指标 ,对TDZ、4Pu 30、6 BA ,3种激素的生物学活性进行比较 ,结果表明TDZ、4Pu 30的细胞分裂素活性比 6 BA高 10 0倍 ,而在TDZ和 4Pu 30中 ,以TDZ的活性最强     

水斗数对转轮性能影响的实验研究

研究了水斗数对冲击式水轮机性能的影响．对水斗数不等的几个转轮进行了能量试验，发现水斗数与转轮性能密切相关，进而探讨了水斗数对转轮性能影响的原因，为选型时正确确定水斗数提供帮助．     

二维模型风振特性强迫振动实验研究

从颤振的角度讨论了空气动力(包括升力和力矩)对振动的影响，该实验模型采用二维截断模型。为了完成模型的纯弯和扭转单自由度强迫振动实验，专门设计了一套强迫振动机构，并用计算机采集和处理数据。然后利用模型的纯弯和扭转单自由度强迫振动实验得出了颤振导数，绘出颤振导数随无量纲风速K变化的曲线图，较好地描述了其随无量纲风速K的变化规律。     

大跨平屋盖结构风压分布特性的神经网络模型

影响大跨平屋盖结构风荷载分布特性的因素很复杂，且具有不确定性，仅靠风洞试验难以完整的描述其风荷载分布的整体特性，针对这种情况，本文中提出用改进的BP神经网络和模糊神经网络两种方法来建立反映大跨平屋盖结构风压分布特性的模型，并用试验数据进行了验证．结果表明，这两种模型都能很好的逼近和预测大跨平屋盖结构风压分布的特性，相比之下，改进的BP神经网络稳定性较好，但逼近速度慢，精度也不高；而模糊神经网络由于结合了模糊系统和神经网络的优点，其稳定性好，逼近速度快，且精度高，这表明模糊神经网络方法是预测大跨平屋盖结构风压分布特性的有效途径，在结构风工程中具有广阔的应用前景。