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221.
222.
应用材料破坏分析软件MFPA2D(material failure process analysis),模拟了平面应力下双向应力比不断变化条件下脆性材料的不同破坏失稳过程,并以玻璃为例,重点研究了其在复杂应力状态下不同双向应力比对脆性材料裂纹扩展和断裂的影响. 研究结果表明,裂纹失稳扩展时的应力强度因子值随着双向应力比的升高而升高. 该结果证明双向应力确实对脆性材料的断裂韧性有影响. 理论分析得出的应变失效准则与数值模拟研究结果及试验结果的比较研究表明,应变失效准则作为脆性材料在双向应力下的断裂准则是可行的. 相似文献
223.
给出在分数低阶Alpha稳定分布环境中一种新的类RLS自适应算法.由于Alpha稳定分布信号不存在有限的二阶和二阶以上矩,因此用最小p范数准则代替了传统的最小均方准则,并利用矩阵求逆定理提出一种直接递推的类RLS算法,避免了以往类RLS算法中的IRLS迭代计算,从而使算法的计算复杂度大大降低.最后对几种自适应算法进行仿真,并对其收敛特性进行了分析.结果表明,算法的收敛速度明显快于LMP和NLMP算法. 相似文献
224.
针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。 相似文献
225.
本文工作主要包括三部分:1)将有限变形动力学中的最小加速度原理应用于静力学问题,建立了火载荷作用下两端受约束钢梁问题的控制方程和计算模型,该模型考虑了大挠度效应,也涉及热膨胀变形效应,并配合包含温度效应的本构方程,因此形成对钢梁火灾行为进行数值模拟的动力有限差分法,能够充分描述钢梁受火作用下的大挠度行为和悬链线效应.与文献中已有方法相比,本文方法简单有效,并可容易地发展以用于爆炸和火载荷共同作用下钢梁行为的分析.初步数值结果比较表明,所给出的方法是有效和可靠的.2)利用该方法,本文详细比较了应用几种不同的热膨胀变形公式和材料强度、刚度折减系数公式后所给出的不同的位移响应结果,分析了这些参数对临界温度的影响.3)在对包含轴力和弯矩的屈服函数和轴力随温度变化规律分析的基础上,明确提出确定两端完全约束大挠度钢梁极限温度(或称失效温度)的两个准则,即分别由悬链轴力开始出现和达到最大值以确定两个相应的极限温度,而数值结果还表明,这样定义的两个极限温度与分别相应于最大挠度等于L/20和L/10的临界温度是接近的,该结论对于钢梁进行合理的抗火设计是很有益的. 相似文献
226.
227.
隧道横向抗震分析时,合理的地震动强度指标(IM)是关键参数.为研究其合理地震动强度指标,以地下管廊和盾构隧道为原型,利用SAP2000软件建立有限元模型,基于修正增量动力分析(IDA)法研究不同场地类别和结构型式下,地震动强度指标和工程需求参数(EDP)的结构地震需求模型,并通过4个评价准则进一步分析确定合理的地震动强度指标.研究结果表明:场地类别是地震动强度指标评价的重要影响因素;PGA、PSA是适用于隧道横向抗震的地震动强度指标. 相似文献
228.
赵花丽 《北华大学学报(自然科学版)》2021,22(2):141-148
研究非单调线性互补问题的宽邻域不可行内点算法.为减小算法的理论复杂度,通过两个牛顿方程分别计算两个搜索方向,再通过这两个搜索方向的凸组合,获得该算法的搜索方向.通过分析,该算法的复杂度与当前最好的宽邻域不可行算法的复杂度一致. 相似文献
229.
基于MTS的企业可持续发展评价体系研究 总被引:1,自引:0,他引:1
简要介绍了企业可持续发展和企业可持续发展评价的基本内涵。在借鉴前人所建评价指标体系的基础上。讨论了运用MTS法进行有效特征选取的具体步骤,并在此基础上给出了评价的阈值准则和置信度准则。 相似文献
230.
针对高效求解大规模非线性单调方程组问题,克服其他算法存储量大等缺点,构建出一个新型的搜索方向,结合线搜索技术和超平面投影方法,提出一种无导数型共轭梯度投影算法。新算法满足以下优点:(1)在不依赖于任何线搜索下,自动满足充分下降性条件;(2)在合理的假设条件下,具有全局收敛性。初步的数值试验结果表明,对于求解大规模非线性单调方程组,在相同条件下新算法比同类算法更高效。 相似文献