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221.
X形桩是一种反拱曲面异型桩,相比于同等截面积的矩形桩和圆形桩,X形桩具有更大的截面周长和惯性矩,受力性能更好。结合京唐港32#泊位遮帘式板桩码头结构,以X形桩代替传统的矩形桩,研究其对结构静力的影响。结果表明:相同桩间中心距时,以X形桩替代后可减小前墙弯矩;在同等桩间净距1.75 m下,两类模型的前墙最大弯矩基本相同。相同荷载作用下,前墙位移主要受桩间中心距影响,X形桩形状影响效应很小;锚碇墙水平位移受桩间中心距和遮帘桩形状的影响均很小。桩间中心距、净距与桩间土体土拱效应直接相关,对前墙弯矩、土压力、遮帘桩弯矩等有显著影响。桩间中心距为4.05 m或桩间净距为1.75 m时,结构内力改善效果较优,可采用该间距的X形桩替代矩形桩,节约工程造价。 相似文献
222.
223.
224.
225.
软刚臂单点系泊装置作为典型的大型多体运动结构,设计中考虑的变量众多,其主尺度的确定是设计中的难题。通过Morris筛选法的敏感性分析,采用扰动分析的方式(固定步长5%,扰动范围±25%),以设计中着重关注的最大水平系泊力和水平系泊位移为考察对象,考虑系泊浮体的定常力、高频力和二阶波漂力,建立软刚臂单点系泊理想力学模型,并进行参数局部敏感性分析,以更好地对模型参数的不确定性进行识别,为系统主尺度的设计提供决策依据。结果表明:对于具有13个自由度、8个主要设计变量的软刚臂型单点系泊装置,模型参数中与最大水平系泊力和系泊位移的敏感性大小依次为系泊刚臂长度、系泊腿长度和压载力,设计中应优先考虑确定上述参数值。 相似文献
226.
227.
基于自回归条件异方差转换指标的非线性损伤识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决时域非线性损伤的识别问题,基于自回归条件异方差(ARCH)模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法;分析了结构非线性损伤的特性,提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理;考虑到基于自由度的损伤指标难于判断损伤位置,故提出了一种自回归条件异方差转换指标;在测量误差和模型误差的影响下,使用3层框架结构的非线性损伤试验来验证该损伤指标的有效性. 试验结果表明:非线性间隙距离为0.05 mm和0.10 mm时,损伤位置第3层的自回归条件异方差转换指标值比传统的倒谱测距转化指标值高21.7%以上;当非线性间隙距离为0.20 mm时,第3层的自回归条件异方差转换指标值比倒谱测距转化指标值高3.7%. 相似文献
228.
铁路信号安全关键软件的组合测试序列集约简 总被引:2,自引:2,他引:0
针对现有铁路信号系统安全关键软件t-路组合测试序列生成方法在处理大规模输入时产生冗余测试序列,导致测试执行成本较高的问题,提出了一种基于贪婪-粒子群混合优化算法的t-路组合测试序列集约简方法,用于降低序列集的执行成本. 首先,以执行成本最低为约简目标,建立针对t-路组合测试序列集约简的优化模型;然后,在保证测试序列集逻辑覆盖特性的基础上,采用贪婪-粒子群混合优化算法求解模型,计算约简后的测试序列集;最后,以ZPW-2000轨道电路接收器软件作为研究对象,以其生成的2-路组合测试序列集为例开展约简验证. 结果表明,所提方法在保证2-路组合覆盖和逻辑覆盖的前提下,对单个序列集的执行成本约简幅度最高达到98.33%,对序列集总的执行成本约简幅度达到36.10%,验证了所提方法的可行性和有效性. 相似文献
229.
为了减轻有轨电车超级电容模组因温度引起的性能衰减,基于超级电容器的单体结构,研究单体不同空间结构对超级电容模组热行为的影响. 首先,建立超级电容电化学-热耦合模型,并搭建实验平台验证模型的有效性;其次,定义“自然对流换热比表面积”,通过最高温度、最大温差、单体温度波动率和空间利用率4个指标对截面为3 × 6、2 × 9的长方体结构、截面为4 × 4的正方体结构和六面体结构的超级电容模组的温度特性和体积特征进行评估. 研究表明:气流路径的长度、对流换热比表面积以及强制对流换热的单体数量会影响散热的效果,具有短而宽流动路径的空间结构冷却效果更好;正方体结构是冷却效果和均温方面的最优选择;对于空间利用率和冷却效率而言,六面体结构是最佳选择. 相似文献
230.
为分析电动自行车事故和车牌使用影响因素,采用问卷调查和电话访谈方式采集了宁波市862个电动自行车用户有效样本,利用统计学方法构建了Bivariate Probit(BP)联立方程模型,计算了显著影响因素的边际效应,量化分析了电动自行车事故和车牌使用影响因素效用,并检验了两者之间潜在的关联关系.结果表明:BP模型不仅可以识别电动自行车事故和车牌使用的影响因素,而且可以有效刻画两者之间的潜在联系;两者之间关联系数为-0.475,表明电动自行车车牌的使用可以降低电动自行车事故概率;模型结果显示性别、年龄、驾驶执照、家庭是否拥有小汽车、电动自行车驾龄、法律遵守程度、驾驶行为、危险感知度等具有统计显著性,是影响电动自行车事故和车牌使用的显著因素. 相似文献