斜拉桥非线性静风稳定性分析

文章综合考虑静风荷载与大跨度斜拉桥几何非线性影响,采用有限元方法,建立了大跨度斜拉桥非线性静风稳定性分析的有限元方程;采用增量法与内外两重迭代相结合的方法,利用ANSYS中参数化语言(APDL)编写了计算程序,对拱塔斜拉桥进行了非线性静风稳定性全过程分析;通过数值算例探讨了梁的位移随风速变化的情况以及初始风攻角对大跨度...     

移动电视产业:创造指数级增量经济

世上原本没有"移动电视",说的人多了,也就有了。"移动电视"的说法似乎很直观,更通俗,其更容易理解的名称应该是"无线数字电视"。但涉及"无线"、"数字"、"电视",可谓是"跨界整合"。而跨界的产业,往往自诞生之日起就注定会对传统业态带来强大冲击。随着我国4G通讯网络不断发展,移动电视产业在日益强大的无线技术支撑下开始走向多个应用领域。     

基于有趣地点压缩的时空轨迹聚类

研究移动物体时空轨迹局部关键地点时空相似的聚类问题.根据移动物体的运动状态提取轨迹中的有趣地点,利用最小包围盒技术对这些有趣地点进行描述,得到基于有趣地点压缩的轨迹表示形式;然后给出一个时空属性相结合的相似性度量公式,对压缩表示的轨迹进行相似性度量;基于这个相似性度量公式对轨迹进行聚类,聚类方法采用层次聚类法.实验结果表明,本文提出的方法能有效地对移动物体时空轨迹进行聚类,由于采用了增量式的轨迹压缩方法,不仅提高了聚类的速度,而且还实现了增量式的轨迹聚类.     

对偶性与特大增量步算法在复杂平面框架中的应用

特大增量步算法(LIM)是一种基于力法和广义逆矩阵理论的迭代算法,在简单桁架和刚架非线性初步应用中,达到相同计算精度下有同等甚至超过位移有限元的计算效率。针对工程中的复杂杆系结构,利用平衡与协调的对偶性,探讨LIM在复杂平面框架结构中的应用,建立了平面框架结构的LIM基本方程,提出了针对典型支座约束以及组合结点的处理方法。该处理方法的线弹性问题算例表明,与位移有限元相比具有至少同等的精度和相当的计算效率。在支座本身不考虑塑性的情况下,该处理方法同样适用于弹塑性问题,为LIM在复杂杆系结构的弹塑性分析中奠定了基础。     

考虑地震方向性的高耸RC烟囱结构易损性分析

选用240 m高的某钢筋混凝土烟囱作为研究对象,通过有限元软件ABAQUS,采用复合壳单元建立了相应的非线性有限元分析模型.为考虑地震动的不确定性,根据谱相容性原则,选择了20条合理的地震动记录,进行增量动力分析.分别以材料应变和地面峰值加速度作为结构地震需求参数和地震动强度参数,通过增量动力分析将三维地震动以7种不同入射角度作用于结构并获得的结构地震响应,采用能力需求比模型的曲线拟合法计算结构的易损性.通过钢筋和混凝土的材料应变定义了4个损伤状态限值,最终得到了考虑地震方向性的高耸钢筋混凝土烟囱结构地震易损性曲线.研究结果表明,考虑地震方向性后,当PGA小于0.2g时,该烟囱的最不利地震波输入角度大约在75°~90°左右,结构完全损伤概率大约增大了1.5%;当PGA大于0.2g时,该烟囱的最不利地震波输入角度在45°左右,结构完全损伤概率大约增大了2.4%.     

300M高强钢大型构件全流程锻造变形机理及工艺研究进展

高强钢大型构件是国防工业和国民经济中高端装备的关键承力构件,其质量直接关系着高端装备的使用性能及服役安全.高强钢大型构件往往结构尺寸大、形状复杂,锻造成形过程中变形道次多,使得在变形过程中材料的软化机制多且复杂、温度分布差异大、流动行为难控,进而使得其形性协调难控制.因此,有必要开展高强钢大型构件锻造中的变形机理及工艺研究.本文综述了本团队联合中国第二重型机械集团德阳万航模锻有限责任公司(下文简称“二重万航”),围绕高强钢大型构件全流程锻造变形机理及工艺所做的研究工作.在机理方面,讨论了高强钢大型构件全流程锻造微观演化机制及宏微观建模与模拟.在工艺方面,讨论了材料热加工性能评估方法、毛坯-预锻件联合优化设计方法及局部控温控流工艺.在应用方面,介绍了二重万航基于上述理论指导及技术支持,实现不同机型起落架外筒及活塞杆成功研制实例,突破了大型构件整体模锻技术所面临的难题.最后对大型构件锻造机理及工艺进行了总结和展望.     

具有时变参数的短生命周期产品供应链博弈分析

研究了批发价格和需求预测精度都随提前期压缩而变化的博弈问题,提前期压缩使销售商的需求预测精度提高,却使制造商承担了更多的风险,因此,制造商会提高批发价格.制造商是领导者,先给出一个使自身利润达到最大的批发价格单位时间增量,销售商是跟随者,根据该增量,决定订货时机和订货量,采用逆向归纳法得出博弈均衡解.通过算例验证了有关结论,从中看出,通过采用合作策略,双方实现了利润增加和供应链的Pareto优化.     

基于改进AdaBoost的LF炉成分软测量建模

针对现有软测量模型更新方法的不足,将增量学习思想与AdaBoost集成学习思想相结合,提出了一种具有增量学习性能的改进AdaBoost集成学习算法.并将该改进的AdaBoost与BP神经网络一起形成了集成BP神经网络,建立了基于改进AdaBoost集成BP网络的软测量模型.该软测量建模新方法可以提高单一BP网络的精度,同时还能保证建模具有增量学习的更新性能.使用该软测量建模新方法建立抚钢60t LF炉钢水成分软测量模型,取得了较好的预测效果,可以满足实际生产的需要.     

基于PBIL的多QoS约束选播路由算法

为了满足时延、时延抖动、带宽、丢包率多个服务质量约束下以最小代价选播路由,针对使用常规算法很难求得最优解,提出一种基于种群的增量学习(Population-Based Incremental Learning,PBIL)方法的多约束选播路由算法,该算法有效结合了遗传算法和竞争学习的优点,以更新概率向量为主要的快速进化手段,使得算法更加易于操作,同时对标准PBIL算法中的概率向量更新机制进行了改进,使用两个最优个体代替传统的仅使用单个最优个体,增加了更多优秀个体被选择保存到下一代的机会.最后给出了基于PBIL的选播路由算法和基于遗传优化的选播路由算法随机网络拓扑上的仿真比较,结果表明:算法在最优解的精确度上、成功率上以及执行速度上明显优于遗传算法求解.     

一种多目标增量启发式搜索算法

提出一种多目标增量启发式搜索算法, 该算法结合启发式搜索与增量搜索的思想, 当多目标问题搜索图的状态格局发生改变时, 该算法并不是对变化后的问题进行完全重新求解, 而是部分利用了先前搜索保留的信息求解新问题的最优解集, 从而提高了问题求解的效率. 通过Gridworld标准测试问题上的实验测试, 验证了算法的效率.