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克隆选择算法在基坑支护位移反分析中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
在基坑工程中,传统的位移反分析方法计算量较大,不易掌握,且求得的岩土体力学性能参数的精度较低。为此,提出应用克隆选择算法求解位移反分析问题的新方法,其核心是采用BP网络为正演工具代替有限元方法,描述土体力学性能参数和位移的非线性映射,可减少计算量,并利用克隆选择算法为反演工具,通过反演分析确定土体力学性能参数,具有较高的精度。依据该反分析方法获得的岩土体力学性能参数又可以估算下一工况的基坑位移。仿真试验结果表明了新方法的可行性和有效性。 相似文献
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为了研究锚贴U形钢板-混凝土组合加固钢筋混凝土梁的抗弯性能,设计5根加固梁和1根对比梁进行抗弯试验。试件的主要设计参数包括有无加载历史、钢板纵向加固长度、钢板厚度和螺杆间距。加载仪器采用1 000 kN梁柱加载系统,应变采集使用静态应变分析系统,挠度采用机电百分表测量。试验过程中,观测记录试验梁在荷载作用下截面应变、跨中挠度、加固部分与原混凝土之间的相对滑移、裂缝的产生与发展。基于平截面假定,推导试验梁的极限抗弯承载力计算公式,并对比模型试验与理论分析结果。试验结果表明:与未加固的对比梁相比,锚贴U形钢板-混凝土组合加固后的试验梁其开裂弯矩提高近50%,极限抗弯承载力提高约1倍;钢板纵向加固长度对梁的整体刚度有显著的影响,加固范围越大刚度提升越显著;加固范围应充分考虑加固部分截断处截面的抗剪能力,避免使试件从塑性弯曲破坏模式变成脆性剪切破坏模式;对比螺杆间距15 cm与30 cm试验梁的结果发现,只要符合构造要求的螺杆间距对试件的承载能力影响很小,但对裂缝开展有一定的影响,螺杆间距越密其裂缝开展明显变小;随着加固钢板面积增大,抗弯承载力也随之提高。针对加固后适筋破坏的RC梁,推导了极限抗弯承载力计算公式,利用公式计算出的极限抗弯承载力的理论值与试验值相对差值均在10%以内。 相似文献
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沥青的开裂和塑性变形是疲劳损伤过程中的2个耦合子进程。为了分离沥青在疲劳损伤阶段的开裂子进程及塑性变形子进程及寻求疲劳损伤进程与2个子进程的关联特征指标,基于能量力学法及动力学理论研究沥青的疲劳损伤进程、开裂子进程及塑性变形子进程。首先采用能量力学法从沥青疲劳损伤阶段不同温度下的累积总耗散伪应变能(DPSE)分离出开裂导致的累积耗散伪应变能(DPSEc)及塑性变形引起的累积耗散伪应变能(DPSEp);然后采用三参数模型来匹配沥青疲劳损伤进程、开裂及塑性变形子进程的耗散伪应变能,获得了能够定量描述能量耗散演变快慢的特征能量变化率;最后基于动力学理论建立沥青疲劳损伤阶段的特征能量变化率与温度的关系,并确定表征沥青疲劳损伤进程的动力学指标。结果表明:基质沥青及SBS改性沥青的DPSE,DPSEc,DPSEp的特征能量变化率与绝对温度倒数呈线性关系,DPSEp的特征能量变化率随温度的增加而增加,而DPSEc的特征能量变化率随温度的增加而减小,其原因是随着温度的升高,沥青塑性变形发展变快,而开裂则减缓;SBS改性沥青疲劳损伤进程、开裂子进程及塑性变形子进程的活化能(163.9,70.1,91.6 kJ·mol-1)均大于基质沥青相应进程的活化能(94.0,47.0,45.8 kJ·mol-1),这表明SBS改性沥青抗开裂性能及抗永久变形性能均好于基质沥青;此外,SBS改性沥青及基质沥青疲劳损伤进程的总活化能等于开裂子进程及塑性变形子进程的活化能之和。因此,可通过活化能这一动力学指标将沥青疲劳损伤进程、开裂子进程与塑性变形子进程进行关联。 相似文献
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自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。 相似文献