基于神经网络的重载列车缓冲器模型

以试验数据为基础,利用BP神经网络快速准确地建立缓冲器模型,对不同冲击速度下的单车碰撞试验进行模拟仿真,并与试验结果作对比.结果表明:所建模型拟合出缓冲器工作过程的曲线形式与试验曲线形式相似性较高;所拟合的最大阻抗力与试验最大阻抗力误差基本在10%以内,发生位置误差小于1 mm.构建的缓冲器数学模型有利于进一步对HM-1型与HM-2型重载货车缓冲器力学特性的研究,也可以用于其他型缓冲器,利用试验数据构造缓冲器模型.为重载列车缓冲器的试验结果处理、缓冲器模型建立以及重载列车纵向动力学研究开辟了新途径.     

含分数阶导数微分方程的数值求解

基于精细积分方法,结合差分格式,提出了含有分数阶导数微分方程的数值求解方法,并对含有分数导数的一阶和二阶微分方程进行求解.所论方法首先引入差分格式,将含有分数阶导数的一阶和二阶微分方程变为一阶的常微分方程,然后再用精细积分方法逐步积分进行求解.文中不仅给出了详细的理论推导,而且还给出了相关的数值算例.数值算例对不同的分数阶微分方程进行了讨论,探讨了不同的分数阶和时间步长对计算结果的影响,并将计算结果与文献中相关算法的计算结果进行了比较.数值结果表明了所提的求解策略在求解分数阶导数模型时的可行性,以及较高的计算精度和较好的稳定性.     

含分数阶导数微分方程的数值求解

基于精细积分方法,结合差分格式,提出了含有分数阶导数微分方程的数值求解方法,并对含有分数导数的一阶和二阶微分方程进行求解.所论方法首先引入差分格式,将含有分数阶导数的一阶和二阶微分方程变为一阶的常微分方程,然后再用精细积分方法逐步积分进行求解.文中不仅给出了详细的理论推导,而且还给出了相关的数值算例.数值算例对不同的分数阶微分方程进行了讨论,探讨了不同的分数阶和时间步长对计算结果的影响,并将计算结果与文献中相关算法的计算结果进行了比较.数值结果表明了所提的求解策略在求解分数阶导数模型时的可行性,以及较高的计算精度和较好的稳定性.     

正交异性钢桥面板焊缝强度的不确定性评估

针对正交异性钢桥面板设计中关键的尺寸存在不确定性的问题,构建了焊缝强度不确定分析的数值模式.利用响应面法建立焊缝强度与参数之间关系代理模型,可有效避免不确定分析中需要反复进行复杂的有限元分析.不确定分析与DE演化算法相结合,可以快速进行不确定性计算,提升计算效率.文中算例分别给出了各设计参数在不同设计样本下的不确定数值结果,并进行对比分析.数值结果表明:所构建的不确定性数值模式能有效地考虑多种不确定因素的影响,有效反映了设计参数变化与焊缝强度之间的关系,可避免初始设计阶段进行确定性设计时过于保守的估计.     

基于复变量求导及Levenberg-Marquardt法对梁的损伤识别研究

文中结合复变量求导方法,利用Levenberg-Marquardt算法,构建了一种损伤识别模式,并以此实现对简支梁结构的损伤识别。该模式以单元弹性模量的减少模拟损伤,采用有限元方法获得结构的振动加速度响应,构造用振动响应与计算响应差值的最小二乘函数作为目标函数的识别依据。在识别过程中,采用Levenberg-Marquardt算法进行弹性模量的迭代计算,引用复变量求导法解决在识别过程中灵敏度计算困难的问题,并通过极小化目标函数求得损伤的弹性模量。分析了不同工况中有无噪声条件下梁的损伤识别效果。数值算例表明,该方法具有一定的鲁棒性。     

基于Minimax目标函数的多宗量稳态热传导反演

基于Minimax目标函数,建立了求解稳态热传导反问题优化新模型,并应用BFGS算法进行求解.同时考虑了非均质的影响,对热物性参数和边界条件进行多宗量组合反演,并对信息误差和初值作了初步探讨,数值验证给出了令人满意的结果.     

基于凝聚函数法的稳态热传导区间反演

考虑观测数据的不确定性,建立了识别稳态热传导边界条件和导热系数的有限元数值反演模型.采用凝聚函数法将此非线性规划问题转化为一个可微的单约束优化问题,在此基础上采用乘子罚函数法求解,获得了反演变量所在区间范围.     

基于疲劳驱动力能量损伤参数修正的非线性疲劳寿命预测

针对疲劳驱动力能量模型中变幅载荷间交互因子难以确定的问题,考虑载荷大小次序、载荷间的干涉以及疲劳损伤程度等因素对变幅载荷作用下损伤累积规律的影响,在引入能量准则确定损伤参数的基础上,将变幅载荷应力比、载荷循环比、疲劳损伤程度引入载荷间交互因子的计算,建立分别采用载荷循环次数比和实时疲劳损伤对交互因子进行修正的改进非线性疲劳寿命预测模型。根据Q235B和铝合金2种常用材料的焊接接头在多级变幅载荷作用下的试验数据,对改进的疲劳寿命预测模型的预测能力进行验证。结果表明:在变幅载荷作用下,改进的疲劳寿命预测模型能有效地对焊接结构的疲劳寿命进行预测,相比其他模型更接近于试验结果,且模型中仅含有2个比较容易通过试验确定的常规参数,无需引入其他参数,便于应用于实际工程结构的分析及设计。     

基于神经网络的重载列车缓冲器模型

以试验数据为基础,利用BP神经网络快速准确地建立缓冲器模型,对不同冲击速度下的单车碰撞试验进行模拟仿真,并与试验结果作对比.结果表明:所建模型拟合出缓冲器工作过程的曲线形式与试验曲线形式相似性较高;所拟合的最大阻抗力与试验最大阻抗力误差基本在10%以内,发生位置误差小于1 mm.构建的缓冲器数学模型有利于进一步对HM-1型与HM-2型重载货车缓冲器力学特性的研究,也可以用于其他型缓冲器,利用试验数据构造缓冲器模型.为重载列车缓冲器的试验结果处理、缓冲器模型建立以及重载列车纵向动力学研究开辟了新途径.     

基于Minimax目标函数的多宗量稳态热传导反演

基于Minimax目标函数,建立了求解稳态热传导反问题优化新模型,并应用BFGS算法进行求解.同时考虑了非均质的影响,对热物性参数和边界条件进行多宗量组合反演,并对信息误差和初值作了初步探讨,数值验证给出了令人满意的结果.