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为研究基于主动吹气的流动抑振措施对流线型箱梁涡振性能的影响,进行了1∶50刚性节段模型自由悬挂风洞试验,节段模型与吹气装置连接以达到流动控制效果,分析了主梁处于最不利5°攻角时不同气孔参数下的涡振响应,并通过数值模拟重现了主梁竖弯涡振,分析了主动吹气对抑制主梁涡振的作用机理。研究结果表明:5°攻角原设计断面出现明显竖弯及扭转涡振现象,其中竖弯及扭转涡振分别有2个锁定区间,在竖弯第2锁定区间及扭转第1锁定区间出现涡振响应峰值;主动吹气的流动控制对主梁涡振响应幅值及涡振区间均有较大影响;主梁竖弯涡振在下腹板上下游或者下游吹气速率10 m·s-1时消失,最佳抑制效果达91.9%;吹气速率5 m·s-1对于扭转涡振有明显抑制作用,扭转涡振最佳抑制效果达65.4%;吹气速率对于涡振性能影响明显,吹气速率10 m·s-1的竖弯抑制效果优于吹气速率5 m·s-1,而吹气速率5 m·s-1的扭转抑制效果优于吹气速率10 m·s-1;气孔间距2.5 m工况总体涡振控制效果优于气孔间距5.0 m工况;气孔布置在下腹板的工况抑制效果优于气孔布置在上腹板的工况;当气孔布置于下游下腹板处,吹气速率达10 m·s-1,气孔间距为2.5 m时,主动吹气降低了主梁下游上下表面周期性脉动压差,破坏了下游下腹板处的负压中心,故其能有效抑制主梁竖弯涡振。 相似文献
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错峰出行是解决出行时间集中引起交通拥堵问题的重要措施. 本文以节假日游客错峰出行行为为研究对象,探究心理潜变量对其错峰出行意向及行为的影响机理. 基于计划行为理论,同时考虑节假日旅游满意度,构建节假日游客错峰旅游出行行为的结构方程模型. 定量研究了态度、主观规范、知觉行为控制、节假日旅游满意度4 个心理因素对游客节假日错峰旅游行为意向及行为的影响. 最后通过问卷调查数据进行了实例分析. 研究结果表明,4 个潜在变量对节假日错峰旅游出行行为意向具有显著影响,其中知觉行为控制是关键因素且影响最大,节假日旅游满意度对节假日错峰出行行为意向及行为有显著负向影响. 本研究可为节假日游客错峰旅游出行措施的制定提供参考依据. 相似文献
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为研究桥上风屏障局部破坏对桥梁列车行车安全性的影响,以某四塔公铁两用斜拉桥为背景,进行列车动力响应和行车安全性影响参数分析。推导列车通过风屏障破坏段时车辆和桥梁的风荷载,并通过桥梁和列车节段模型风洞试验,测得计算所需气动力系数;在此基础上建立风-车-轨-桥耦合振动模型,研究了风屏障破坏段长度、平均风速和列车车速对列车动力响应及行车安全的影响。结果表明:突风效应会导致列车横向位移达到最大值,遮风效应会使列车横向加速度达到最大值;随风屏障破坏段长度、平均风速和列车车速的增加,列车动力响应随之增加;风屏障破坏会增加列车的轮重减载率和脱轨系数,并且高风速下各节车辆在风屏障破坏段的脱轨系数差异较大;仅在风速不大于10 m/s时,列车可以180 km/h的车速安全通过风屏障破坏段。 相似文献
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通过大振幅的自由振动风洞试验,研究典型钢桁主梁断面节段模型单自由度扭转和两自由度竖向扭转系统的后颤振特性,量化结构和气动阻尼随振幅的非线性演化规律,并从该角度揭示钢桁主梁断面发生极限环颤振的机制;通过对比单自由度和两自由度系统的颤振行为,分析了竖向自由度对非线性极限环颤振的影响,并揭示其影响机制。此外,进一步探究了结构阻尼和弯扭频率比对非线性极限环颤振的影响。研究结果表明:结构阻尼和气动阻尼对振幅的依赖性是诱发非线性极限环颤振的主要原因;相对单自由度系统,竖向自由度的参与向两自由度系统引入了一个偏线性的竖向耦合气动负阻尼,会降低系统的稳定性,使得两自由度系统的颤振临界风速低于单自由度系统,同时也使得极限环颤振振幅大于单自由度系统,因此颤振分析中不可随意忽略竖向自由度;增加结构阻尼能够显著提升钢桁主梁断面的颤振临界风速,并降低后颤振极限环振动的振幅。 相似文献
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针对大跨度桥梁等工程结构在紊流场作用下的抖振响应预测问题,以薄平板为例,将数值模拟的薄平板抖振响应时程结果作为训练与测试数据,选用风场时程数据作为输入,并将薄平板的横向位移、竖向位移以及扭转角响应时程数据作为输出,分别采用带外部输入的非线性自回归(NARX)、长短期记忆(LSTM)、卷积长短期记忆(Conv LSTM)、注意力机制长短期记忆(LSTM-AM)神经网络模型预测薄平板的抖振响应。进一步地,将迁移学习(TL)方法与上述神经网络模型相结合,提出基于Davenport准定常抖振理论获取大量源任务数据的方法。通过筛选出的可用源任务数据,训练上述神经网络模型并经共享权重、微调参数后完成对薄平板目标任务数据的预测,并最终构建了TL-Conv LSTM-AM组合模型来预测薄平板抖振响应的思路。研究结果表明:在薄平板抖振响应预测中,LSTM模型的预测精度要高于NARX模型;引入卷积计算和注意力机制均有利于时序数据的预测,因此Conv LSTM和LSTM-AM模型的抖振响应预测精度相比单一的LSTM模型的预测精度要高;当上述神经网络模型结合迁移学习方法后能有效提升抖振响应的预测精度,但在局部... 相似文献