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影响拓扑优化方法可靠性的重要因素之一就是拓扑网格依赖性问题.文中基于拓扑渐进优化方法,利用自行开发的C#优化程序,集成了DEFORM-2D有限元模拟软件,以平均应力为单元增删准则,约束模腔填充率的同时以提高材料利用率为优化目标,通过比较不同预成形的锻造模拟成形质量,研究了拓扑单元尺寸对叶片锻件叶身型面预成形形状进化的影响.结果表明:拓扑渐进优化的预成形形状设计存在较明显的网格依赖性问题.细化网格、增加网格密度虽然降低了优化效率,但预成形外形的迭代进化步长减少,模型的几何平滑性得以提升并有利于改善锻造工艺性,预成形形状的优化质量明显提高,优化结果的可靠性显著增强. 相似文献
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基于仿真软件Orca Flex,对科考船全海深(最大水深11 000 m)地质绞车在水深4 500 m和6 000 m工况下的收放缆过程及动力行为进行分析,研究不同波浪角、材料、下放速度和海况对绞车缆绳最大张力和最大偏移量的影响。研究发现:在整个收放缆过程中,波浪角越接近90°,缆绳张力的浮动越杂乱,持续时间越久;缆绳的轴向刚度对其最大偏移量的影响可忽略不计,但高模量合成纤维缆在触底时,其张力变化较为明显,张力波动回复平稳周期短;随着下放速度的增大,缆绳的最大张力持续增大,最小张力减少,取样器最大偏移量整体上呈减少的趋势;随着水深的增加,缆绳的最大张力呈递减趋势,且变化趋势逐渐变缓,最后趋于平稳,最大偏移量呈递增趋势,且其变化趋势与张力一致;5级海况对缆绳的最大张力的影响不明显。 相似文献
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基于自适应匹配算法的速度脉冲型地震动模型化 总被引:1,自引:0,他引:1
速度脉冲型地震记录至今尚未有完整的波形参数识别方法,从地震动数据库中批量识别脉冲记录并搜集波形参数仍然有一定困难. 针对此问题,将脉冲量化识别、脉冲解析函数、自适应匹配算法三者结合,提出一套脉冲波形参数识别方法,可实现脉冲波形和解析函数之间的自适应匹配;该方法包括一个借助EMD (empirical mode decomposition) 的核心算法,对近场速度脉冲型地震记录实现平滑;再以Mavroeidis函数为脉冲基本模型,根据其特征参数的变化范围,分别对脉冲频率、脉冲形状系数、脉冲振荡特征系数进行了参数样本的循环枚举,并由优化算法确定模型参数取值;在此基础上,给出了当前既有的速度脉冲型记录样本的上述模型参数识别结果,并根据统计给出了地面峰值加速度分布和主脉冲周期的关系. 研究结果表明:和既有的方法利用Dickinson模型识别方法相比,本文算法对波形显著不对称的记录主脉冲周期识别错误率降低了约67%,较好的识别稳定性更有利于工程应用. 相似文献
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