局部双层去顶网壳参数化设计与力学分析

为研究局部双层去顶球面网壳力学性能,进而选出适用于大跨度露天结构的网壳类型,应用ANSYS软件的程序设计语句APDL(ANSYS parametric design language),研制了6类局部双层去顶网壳的参数化模型设计程序,并对6类网壳的静力性能及影响要素做出对比分析.研究结果表明:该模型设计程序简单实用,为...     

基于Helmholtz方程最小二乘法的声场重构

对Helmholtz方程最小二乘(HELS)方法的理论进行了研究,提出了一种改进的HELS方法,其基本思想是将辐射声场描述成一系列由球面波函数构成的正交函数的线性组合形式,组合系数通过配置场点的声压来确定.针对HELS方法重建声场过程中矩阵病态和奇异的问题,提出了采用奇异值分解的方法求解组合系数.此外,提出了采用循环迭代的优化方法确定线性组合的项数.这两点改进使得HELS方法更具有普适性、更为稳健.以一脉动球声源为实例,应用改进的HELS方法对其声场进行仿真研究.结果表明,改进的HELS方法是一种非常有效的声场重建算法.     

基于水平集接触算法的任意形态颗粒材料球谐离散元方法

为对自然环境或工业领域中非规则颗粒材料的力学特性进行精确计算,本文采用球谐函数发展了可描述任意几何颗粒形态的球谐离散元方法.考虑球谐单元的凹凸形态及多点接触特性,发展了基于水平集方法的任意形态接触算法,以准确计算单元间的接触方向和重叠量.该算法将不同形态的球谐单元离散为由一系列点组成的零水平集函数和空间离散水平集函数,并将单元间的接触问题转化为两个水平集函数间的求解问题.通过将一系列零水平集点代入邻居单元的空间离散水平集函数中进行三线性插值,可确定两个接触单元间的多接触点及作用力.为检验基于水平集算法的球谐离散元方法的可靠性,对单颗粒与刚性壁面的弹性碰撞、单颗粒自由下落和多颗粒动力堆积过程进行了离散元模拟,研究了颗粒的平动和转动动能随时间的变化规律.计算结果表明,基于水平集算法的球谐离散元方法可准确地计算单元间的接触碰撞作用,并可保证弹性碰撞时颗粒系统的能量守恒及非弹性碰撞时颗粒系统的能量衰减直至动能为零.在此基础之上进一步分析了不同表面凹凸特性对颗粒堆积中体积分数和平均配位数的影响,为任意形态颗粒材料的数值模拟提供了一种有效的离散元方法.     

球形随机骨料模型模拟自密实重晶石混凝土离析

近年来,具备良好防辐射性能及良好施工性能的自密实重晶石混凝土较多地用于核电站的建设,然而重晶石骨料密度较大,更容易导致混凝土离析,离析会对混凝土的质量产生重大不利影响,以往多采用试验方法研究,费时费力且数据离散性较大。本文将自密实重晶石混凝土看作由粗骨料和砂浆组成的两相复合材料,骨料看作刚性球体,砂浆采用宾汉姆流体模型,运用MATLAB编程语言编制了圆柱体投放域球形随机骨料模型程序sjgl,带入离析试验中相关参数在MATLAB中生成了随机骨料模型。然后将骨料模型中的骨料信息导出编辑了AutoCAD脚本文件,在AutoCAD中生成了随机骨料实体模型。运用FLOW3D软件中的一般运动物体(general moving objects)模型求解模型中大粒径骨料的离析,以此来近似代表随机骨料模型的离析。对应于自密实重晶石混凝土试验离析率计算公式,定义了随机骨料模型离析率,用“像素点法”计算随机骨料模型离析率为7.30%。对《自密实混凝土应用技术规程》(JGJ/T 283—2012)建议的离析率计算公式稍作调整定义了试验离析率,为9.81%。随机骨料模型离析率与试验离析率的相对误差为25.6%,由此论证了在误差允许的范围内圆柱体投放域球形随机骨料模型可有效模拟自密实重晶石混凝土离析。     

考虑心理偏好的球型模糊质量功能展开方法研究

针对质量功能展开（quality function deployment, QFD）中评价信息的模糊性和不确定性问题，考虑球型模糊具有独立确定隶属度、非隶属度和犹豫度的优势，采用球型模糊数处理专家语义评价信息，将供应商和顾客需求映射为工程特性。针对现有模糊QFD分析中反模糊化造成信息损失以及没有考虑决策者心理偏好的问题，采用TODIM（交互式多准则决策方法葡萄牙语缩写），考虑专家规避风险的心理偏好，通过计算工程特性的总体优势度进行其重要度分析。为验证该方法的有效性，以某电动汽车产品服务系统为例，进行工程特性重要度分析、损失规避系数灵敏度分析，并对比了不同多属性决策方法的工程特性排序结果。结果表明，所提方法能够解决评价信息的模糊性和不确定性问题，同时考虑了决策者风险偏好，更符合实际决策情境。     

关于电子在平行板空腔中能量沉积的比较研究

应用EGS4电子输运的蒙特卡罗程序，计算了在平等板空腔中均匀分布电子源的电子在不同壁材料空腔中沉积的能量，并与由电子输运球谐近似计算的结果进行了比较，表明在大部分情况下二者都符合得较好；同时建立了剂量学研究中重要的基础数据库。     

基于随机梯度上升和球面投影的通用对抗攻击方法

在面向样本集的通用对抗攻击中，导致多数样本输出错误的通用扰动设计是研究关键.本文以典型卷积神经网络为研究对象，对现有通用扰动生成算法进行总结，提出采用批量随机梯度上升训练策略和球面投影搜索策略相结合的通用扰动生成算法.算法的每次迭代计算，首先从样本集中抽取小批量样本，采用随机梯度上升策略计算出使损失函数值下降的通用对抗扰动，然后将通用扰动投影到半径为ε的高维球面上，从而缩小通用扰动的搜索空间.算法还引入了正则化技术以改善通用扰动的生成质量.实验结果证明该算法与基线算法对比，攻击成功率显著提升，通用扰动的求解效率提高约30倍.