结构动力分析中的阻尼模型研究

阻尼是结构振动中的基本特性之一,是结构抗震分析中一个重要的因素.结构在不同振型的阻尼比会有所不同,这是因为在结构的阻尼耗能主要是摩擦耗能的情况下,摩擦耗能取决于楼层和楼层之间的相对位移,不同的振型所表达的楼层间的相对位移不一样,当然每个振型的阻尼比也会不一样,现行抗震规范把所有振型的阻尼比取为相同常数的做法不尽合理.探讨了在低幅值震动和强震中合理阻尼比的取值,通过其他各阶振型阻尼比与基本振型阻尼比的关系,提出了在结构动力时程分析中较为合适的瑞利阻尼模型以及推动阻尼研究需要解决的几个问题.     

基于离散相模型的电潜泵叶轮磨损数值计算

基于离散相模型结合弹塑性压痕破裂理论对电潜泵叶轮磨损进行数值计算研究,对不同工况下的叶轮磨损进行分析,得到电潜泵叶轮的磨损规律,运用三坐标测量机对实际工作的电潜泵叶轮中存在的磨损情况进行测量,以实现对数值模拟结果的验证。结果表明:叶轮磨损加剧的颗粒粒径临界点是0.06~0.08 mm;磨损最严重的区域位于叶片凹面;转速、颗粒粒径增大均会加剧冲蚀磨损,导致磨损严重的区域由凹面中部的几个零散点向整个面扩展;数值模拟结果与验证结果吻合较好。     

汽车造型特征定量模型构建与应用

针对汽车造型特征难以定量化表达的问题,通过汽车造型特征空间构建和层次分析,对汽车造型的几何特征进行提取,并基于特征关系映射实验对汽车造型语义特征进行分析,构建了基于几何空间、语义空间及其映射关系的汽车造型特征定量化模型,并应用到设计实践中,初步解决了汽车造型设计主要依赖经验而定量工具缺乏的问题.     

基于三维可视化模型的高边坡演化过程分析

以金沙江两家人滑石板高边坡为例,通过由AutoLisp语言编程提取的AutoCAD地形图元,给出了栅格网格地形和任意网格地形的可视化模型,并利用该模型分析了滑石板高边坡演化过程,同时根据该模型中的滑塌岩体体积及未滑塌地形特征还原了滑塌边坡原地形.仿真结果表明,三维AutoCAD可视化模型可为滑石板边坡的数值分析提供地质和力学模型,在水利水电工程的边坡工程中可取得较好的应用效果.     

大坝下游水体溶解气体浓度超饱和模型研究进展

大坝泄水建筑物过流水体强烈掺气容易导致下游水体中溶解气体(TDG)浓度超饱和,使下游一定水深处的水生生物遭受气泡病的危害,因此有必要对大坝水垫塘内强紊动水体的气液传质问题进行研究.本文对国内外TDG浓度超饱和模型的发展进行了简要的评述,分析总结了TDG输运方程、气液双流体模型、气泡界面传质系数、传质面积、气泡直径、掺气浓度和有效饱和浓度等的研究进展及其优缺点.其突出的问题是对气泡动力学认识不够,气泡数量、气泡聚并与破碎、气泡尺寸、气含率和气泡速度的求解仍存在诸多假设和尚需实验验证的系数.预测模型发展受到湍流模型、气泡表征方法和TDG输运方程的限制.本文为更好地完善水体TDG浓度超饱和模型提供了参考和依据.     

HRB500级高强钢筋高温后的力学性能试验

对HRB500高强钢筋在高温后的力学性能进行试验,研究不同受火温度对其力学性能的影响,以及高温后的应力-应变关系曲线图的变化规律,并提出相应的力学模型.结果表明,经历高温作用并冷却后,高强钢筋的屈服强度、极限强度、弹性模量、延伸率和截面收缩率等力学性能随所经历的温度的不同而变化,变化规律也不相同. 钢筋的应力-应变关系发生一定的变化,但是一般仍然出现明显的屈服阶段和强化阶段,屈服台阶的高度随着温度的升高而降低;高强钢筋的弹性模量的变化很小.     

聚类分析在多极值函数优化中的应用

将聚类分析方法应用于经典的优化和遗传寻优过程当中，提出了一种求解多极值函数全局最优解的方法。在基于梯度的算法中，先取多个初始点，几次迭代搜索后做聚类分析。在每类取一点，将目标函数分为多个单极值函数，然后分别寻优，通过比较得到全局最优解。在遗传算法中，通过聚类分析在每类取若干个体作为代表个体，它们将始终参与遗传操作，从而有望达到全局最优。     

成本与变化性关系的灰色模型

在变化减少方案理论的基础上,对变化性二因素和制造系统成本的关系进行了研究,运用灰色系统理论,建立了成本与变化性关系的灰色模型;并应用某纺织机械厂浆纱机产品的成本与变化性关系对部分模型进行了验证．     

基于改进广义回归神经网络的雷达故障预测

针对目前雷达故障预测存在的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型.该模型以前10个时刻的雷达状态为输入,以下一时刻状态及其变化速度为输出;利用遗传算法对网络平滑因子以及网络结构进行优化,以均方差(MSE)最小构造适应度函数.仿真结果表明,所提出的GRNN模型预测值与计算值的偏差系数2.62%,期望偏差率2.07%.     

一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用

对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题，由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量，这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低．为此，本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件，并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布，提高了信号概率密度估计的精度；同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法，提高了算法的收敛速度．通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验，证明了此分离算法是有效的．