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为了解决传统原位土体强度测试探测深度浅与过度依赖经验公式等问题,提出了钻孔原位剪切测试系统构想,并设计了样机,整个测试系统由孔内切削子系统和孔内变径剪切子系统组成,前者能够在钻孔内任意位置锚固并切削土环,后者能够对土环进行剪切试验,并通过传感器记录剪切力和剪切位移;基于模型箱钻孔剪切试验和室内直剪试验,进一步检验了钻孔原位剪切测试系统的可靠性。研究结果表明:模型箱钻孔剪切试验的剪切面平行于剪切力的方向,应力-应变曲线符合基本规律;黄土在模型箱钻孔剪切试验和室内直剪试验中均出现应变软化现象,且黄土的峰值剪切强度随含水率升高而下降;在室内直剪试验中黄土发生了脆性破坏,而在钻孔剪切试验中黄土表现出塑性破坏,在相同的孔隙比、含水率与加载压力下,钻孔剪切试验的峰值强度比室内直剪试验大,原因在于室内直剪试验剪切面的应力分布不均匀,而钻孔原位剪切试验的剪切面受力稳定且保持不变,与室内直剪试验相比,钻孔原位剪切测试系统具有更高的测试准度。 相似文献
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在船体曲面板的冷成形过程中,回弹是影响成形精度的主要因素,为提高板条成形质量,需研究回弹预测方法以获得合适的回弹控制方式,进而指导模具设计。
基于全卷积神经网络(FCN)对回弹图片进行像素级计算和回归计算,从而实现对每个成形位置的回弹量预测。首先,利用ABAQUS 2019建立有限元模型,并通过实验结果进行准确性的对比验证;然后,采用验证后的有限元方法计算获取神经网络训练样本集,将板条几何信息作为神经网络的输入,并基于不同卷积层结构采用TensorFlow深度学习框架来搭建全卷积网络模型;最后,对比分析不同神经网络的优劣,并将最优网络应用于模具设计。
算例分析结果显示:FCN模型预测回弹量的最大误差为8.49%,具有较高的准确度,其中FCN32的精度最高;FCN模型可以实现模具形状的一次性设计,计算时间仅为0.5 s,最大误差仅为1.00%,显著提高了计算效率。
全卷积神经网络算法提供了一种快速高效的板条回弹预测方法,以及快速设计模具形状的新思路。
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为了解决园区等场景下无人车多途经点配送问题,提出了一种基于矢量化高精地图的车道级全局路径规划、生成和跟踪控制方法。考虑配送车往返途经点顺序对行驶路径总长度的影响,基于高精地图采用A*算法计算各配送点间的最优路径,在此基础上,利用动态规划算法求解经过多个配送点的全局最优路径。应用贝塞尔曲线对规划的路径进行平滑,并根据道路曲率设定不同路径处的参考行驶速度,进而生成车道级的可用于跟踪的目标轨迹。利用车辆二自由度模型设计模型预测控制器进行轨迹跟踪,实现低速物流配送车的自主控制。在 CarSim/Prescan/Simulink联合仿真平台和实车平台上对提出的规划控制方法进行了试验。结果表明,相比传统的依据最近配送点策略确定的路径,所提出的方法搜索出的路径长度平均缩短了 6.15%。所设计的轨迹跟踪控制器能确保配送试验车与目标轨迹的横向偏差在 0.25 m 以内,航向角偏差在5°以内。 相似文献
947.
针对基层站段计算机应用特点和技术现状,结合计算机故障应急处理实践,提出建立计算机故障应急处理方案的原则和步骤. 相似文献
948.
分析了现实采用的几种移动电站噪声测量方法,根据实际发展需要。针对噪声测量中存在的一些问题,提出了低噪声电站噪声测量方法的一些看法。 相似文献
949.
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