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311.
aPLI先进行人腿型冲击器在碰撞测试中的生物仿真度,在很大程度上取决于其几何结构及其模拟腿部肌肉的合
成橡胶的超弹性力学特性。根据橡胶准静态单轴压缩试验数据,分别对用于表述橡胶超弹性的Ogden和Mooney-Rivlin本
构模型进行材料参数拟合,得到相应的材料参数并将拟合曲线与试验曲线进行比较,对比不同本构模型的拟合精度。结
果表明,2阶 Ogden材料模型更符合试验结果。为提高有限元模型中肌肉橡胶材料参数的准确性,重构压缩试验有限元
模型,以拟合得到的2阶Ogden本构模型材料参数为初始值,通过将有限元与优化策略相结合,基于自适应响应面法对2
阶Ogden模型中μ1、α1、μ2、α2这4个材料参数进行优化,获得该材料在准静态压缩状态下的一组最佳材料参数。 相似文献
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武汉市汉口至阳逻江北快速路新河大桥采用(48+196+48)m的中承式钢箱提篮拱桥。主拱采用等截面钢箱提篮拱,截面尺寸为2.5 m×4 m(宽×高),拱肋分为25个节段,采用斜拉扣挂缆索吊装法施工。2片钢箱主拱肋间设5道横撑,并外包装饰板。边拱采用预应力混凝土结构,为等高矩形截面,截面尺寸为2.5 m×4 m(宽×高),采用现浇法施工。主跨桥面系采用“钢纵横格子梁+混凝土桥面板”的组合梁体系,边跨桥面系采用混凝土格子梁体系;沿全桥通长设置钢绞线柔性系杆。吊杆采用环氧喷涂钢绞线成品索。拱座采用大体积混凝土结构,拱座主拱外包混凝土处设置装饰段,使边、主拱曲线流畅过渡。建立整体及局部模型进行计算分析,结果表明结构安全可靠。 相似文献
313.
针对含输入时延与通信时延的车辆队列PID控制系统,分析了其内部稳定性和队列稳定性,研究了内部稳定的充要条件,求解了完整、精确的时延边界;在内部稳定性分析中,考虑输入时延与通信时延影响下车辆队列PID控制系统为中立型双时延系统的特点,结合Rekasius代换和劳斯表,提出了关于中立算子的系统强稳定充要条件;在此基础上,为了便于PID参数的快速选取,推导了一种形式更为简练的系统强稳定充分条件;在强稳定条件下,基于特征根聚类法求解了系统完整、精确的时延边界;针对具有奇数辆跟随车的车辆队列,推导了无关车辆队列规模的输入时延上界;在队列稳定性分析中,为了保证干扰和误差沿车辆队列向后传播不发散,分析了车间误差传递函数,给出了双时延影响下队列稳定的充分条件。仿真结果表明:在含输入时延与通信时延的分布式PID控制器作用下,车辆队列控制系统可同时保证内部稳定和队列稳定;车间状态误差可在15 s内快速减小并趋近于零;在所有车辆恒速行驶时,车间保持50 m期望安全距离;在领航车以0.5 m·s-2加速和0.8 m·s-2减速时,跟随车的速度和加速度随领航车变化,并在领航车速度稳定时一致;车辆队列在不同行驶工况下,由领航车加、减速引起的车间位置误差小于0.2 m,且沿车辆队列向后传播不发散。 相似文献
314.
315.
为查明三峡升船机船厢门侧止水聚四氟乙烯减摩层敷面磨损原因,根据船厢门实际运行工况,建立船厢门侧止水非线性有限元计算模型,通过模拟船厢门挡水与启闭工况,分析计算了不同橡胶材料和预压缩量对船厢门侧止水P头的最大接触应力、正压力及最大偏移量的影响。结果表明,船厢门侧止水P头的接触应力、正压力和最大偏移量均随着橡胶材料的硬度降低而减小,挡水水头越低,材料硬度的敏感程度越高;接触应力和正压力均随预压缩量的增加而增大,特别是预压缩阶段,正压力随着预压缩量的增加而显著增大。最后提出,通过优化侧止水橡胶材料、减小预压缩量等方法可减缓船厢门侧止水聚四氟乙烯减摩层敷面的磨损。 相似文献
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317.
318.
现行JTS 144-1—2010《港口工程荷载规范》提出了海冰和河冰的极限挤压冰力计算公式,但是规范中没有针对大面积淡水湖区的计算公式。基于实际工程,通过对比分析国内相关行业规范针对极限挤压冰力的计算公式,并结合数值模型实验得出,利用《港口工程荷载规范》的河冰公式计算得出的极限挤压冰力偏小,而海冰公式计算得出的极限挤压冰力偏大,根据现行JTG D60—2015《公路桥涵设计通用规范》得出的极限挤压冰力与数学模型模拟值基本一致。因此对于大面积淡水湖区极限挤压冰力的计算可以参考《公路桥涵设计通用规范》中的计算公式。该研究为计算大面积淡水湖区极限挤压冰力提供一定的依据,为修订规范时提供参考。 相似文献
319.
针对高速公路易结冰路段的路面凝冰预测问题,提出了一种基于特征相关度分析的路面凝冰短时预测方法。该方法利用路侧设备的测量数据,包括结冰厚度、相对湿度、风向与风速等,通过ADF(Augment Dickey-Fuller)检验方法分析数据集的平稳性,进而设计出基于长短期记忆网络(Long Short-term Memory, LSTM)的路面凝冰短时预测算法。根据Spearman相关度系数法分析计算上述多种凝冰监测数据的相关度与置信度,并形成基于Spearman特征相关度的数据筛选模型,优化LSTM神经网络中的输入数据集。在此基础上,搭建面向凝冰预测误差的LSTM神经网络模型,并利用筛选后的凝冰数据集训练优化预测算法中的模型参数,提高目标路段路面凝冰预测的效率与精度。最后,通过数值仿真分析比较不同特征相关度下路面凝冰短时预测算法的均方根误差,确定最优预测模型,并于西延高速KM200+918路段进行实地测试。研究结果表明:路侧设备的测量数据中相关度较低的数据对路面凝冰预测算法存在反向作用,并非将所有数据进行组合即可得到最优结果,需对测量数据进行有效筛选,进而优化LSTM神经网络,提高凝冰预测... 相似文献
320.