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[目的]旨在通过动响应数值计算来评估Ti80合金在低速冲击载荷下的抗冲击性能。[方法]首先,利用有限元软件Abaqus/Explicit建立Ti80合金平板低速冲击有限元模型;然后,基于已有的试验结果,验证材料参数的合理性和有限元模型的可靠性;最后,基于该有限元模型,对比分析冲头形状、材料的屈服强度和断裂能对低速冲击载荷下Ti80合金平板动响应的影响。[结果]在冲击响应过程和变形/失效模式下,有限元计算结果与试验结果吻合良好;在低速冲击载荷下,损伤最先出现在Ti80合金平板的背面;锥形冲头的扩孔效应将对Ti80合金平板造成严重的冲塞破坏;冲击响应过程中的冲击力峰值、冲头位移峰值和能量吸收量与屈服强度呈近似线性关系;断裂能的变化对Ti80合金平板的变形/失效模式影响显著,但相较于屈服强度,其对能量吸收量的影响并不明显。[结论]研究成果可为Ti80合金结构物的抗冲击设计提供参考。 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
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为保证建筑物地基基础施工时的安全,在查明某商住楼场地岩溶发育情况基础上,采取注浆法对该岩溶场地进行加固处理。施工结束后,采用钻探抽芯法、标准贯入试验、室内土工试验等多种方法对注浆处理效果进行检测分析。结果表明:采用注浆法处理后,溶(土)洞充填效果明显,平板载荷试验得到的地基承载力特征值增长超17.4%,标准贯入试验击数平均值增长17.6%~31.3%,土层孔隙比、压缩模量、黏聚力、内摩擦角等物理参数整体提升5.6%~20.4%。注浆处理对土层加密效果较好,能有效预防建筑场地在地基基础施工过程中发生地面塌陷地质灾害。 相似文献