共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
大跨度悬索桥施工状态的计算机仿真分析 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了一种采用几何非线性有限元法,用计算机程序模拟实际的施工过程,来对大跨度悬索桥施工状态进行计算机仿真分析的方法,并运用该法对珠江虎门悬索桥作了计算机模拟。 相似文献
3.
4.
提出了一种具有2个自由度的调质阻尼器模型,它可以实现对悬索桥竖弯、侧弯和扭转振动的控制,算例表明,悬索桥的扭转振动与侧弯振动是耦合在一起的,而竖弯振动与侧弯振动的耦合较弱,可以用一双向TMD实现对3个主振动的控制。 相似文献
5.
桥梁护栏作为重要的被动安全防护装置,其构造设计及与桥面的连接方式对于发挥护栏的预定功能起着至关重要的作用.分析计算了贵黄高速阳宝山特大桥所采用的HA、SAm级梁柱式防撞护栏构造,并进行足尺碰撞试验,结果表明护栏设计满足相应级别防撞需求.同时,对护栏与钢桥面连接构造进行了模拟分析,结果表明,需要在立柱位置对桥面板横向刚度... 相似文献
6.
大跨度悬索桥的颤振稳定性研究 总被引:1,自引:2,他引:1
颤振稳定性是大跨度悬索桥设计中倍受关注的重要问题。运用大跨度桥梁的三维非线性颤振分析方法,以润扬长江大桥为背景,对影响悬索桥颤振稳定性的一些设计参数如桥跨布置、矢跨比、边主跨比、加劲梁的高度、恒载集度及其支承体系等进行了分析,指出了影响大跨度悬索桥颤振稳定性的主要设计参数,并探讨了具有良好抗风性能的大跨度悬索桥合理结构体系。 相似文献
7.
8.
9.
10.
11.
提出了一个基于有限元全新的高等气动分析模型,此模型可用来分析时域内颤振失稳和抖振响应问题。时域内的运动方程用模态坐标状态-空间形式给出。与频率有关的颤振导数可变换成与时间有关的合理函数,这样在阵风作用下三维气动运动的耦合影响就可以准确地进行分析。抖振力用准稳态公式及适当的气动容许值加以考虑,用多维自动退化移动平均模型来模拟沿桥长的扰动风速。对主跨1991m的明石海峡大桥用三维有限元模型进行了数值分析,结果表明抖振响应的理论值与全桥气弹模型风洞试验值符合较好。还对影响抖振响应的各主要参数进行了广泛的研究。 相似文献
12.
13.
针对大跨度悬索桥主缆的精细化分析中不能同时考虑主缆弯曲刚度、主缆初始弯曲、索鞍及缠丝等因素的影响,提出了一种新型的初弯曲梁单元来模拟主缆的弯曲刚度和初始弯曲,通过虚功增量方程推导其切线刚度矩阵,并编制了主缆非线性有限元程序,建立大跨度悬索桥主缆施工过程的有限元模型,计算中考虑了索鞍处主缆线形的修正及由缠丝引起的主缆弯曲刚度的变化.结果表明:弯曲刚度使主缆在恒载作用下的竖向变形减小,成桥状态时由此引起的主缆线形计算偏差没有超过工程精度的要求;成桥状态时靠近桥塔的吊索吊点处主缆的弯矩及弯曲应力显著,需要在大跨度悬索桥主缆设计和施工中加以考虑. 相似文献
14.
15.
国内外已建的铁路悬索桥都是公铁两用,并且都是轻型列车,原因就在于悬索桥属柔性体系,刚度太小。根据铁路悬索桥的已有设计研究情况,本文对铁路悬索桥较为合理实用的刚度指标体系做了调研分析。按照建议的刚度指标,对悬索桥的边中跨比、垂跨比、高跨比,宽跨比等参数做了对比分析,和公路悬索桥对比,总结提出了适合铁路悬索桥的一些设计参数。最后简单介绍了不同结构体系悬索桥对结构刚度的贡献及存在的问题。可供设计者参考借鉴和进一步研究。 相似文献
16.
17.
针对超大跨度悬索桥长吊索风振突出的问题,以张靖皋长江大桥为背景,开展了超大跨度悬索桥长吊索涡振特性及其控制研究。基于嵌套网格技术,开展了2种直径长吊索涡振的数值模拟,并分析了吊索低阶与高阶涡振响应的特性。采用减振锤作为控制措施,开展了阻尼器参数设计,并通过节段模型风洞试验验证了减振装置对吊索涡振的控制效果。研究结果表明:不同直径的吊索在单索股和双索股情况下均可能发生涡振;不同阶次模态发生涡振的位移振幅接近,但高阶涡振的加速度幅值显著增加;考虑涡振对吊索疲劳性能的影响,采用减振锤能够有效抑制涡振响应。 相似文献
18.
运用数值积分法,并通过Abaqus有限元软件建立模型,对大跨度板式加劲梁悬索桥自振特性进行分析,避免结构的设计自振频率与风、地震的波动频率过于接近,而产生过大的结构动力放大系数。通过改变悬索桥矢跨比、边跨与中跨比、桥面系质量、吊杆抗拉刚度、横梁数量及位置等结构参数,探讨其对自振特性的影响。结果表明:横梁数量及布置方式、矢跨比、吊杆抗拉刚度变化对自振特性影响较大;自振频率随着桥面系质量、边跨与主跨的比值的增大而减小等自振特性规律,为板式加劲梁悬索桥结构特性优化设计提供依据。 相似文献
19.
20.
本文旨在综述机器学习方法在锂离子电池状态(包括荷电状态、健康状态和剩余可用寿命)估计领域的研究进展.首先,阐述机器学习方法在电池状态估计中的应用现状.然后,归纳电池状态估计机器学习方法的5个具体实施环节,即数据准备、模型选择与评价、超参数确定、数据预处理和模型训练,并提出了融合精度、实施成本和鲁棒性的学习算法评价方法.... 相似文献