关于ANSYS模型中矩形超静定梁支座约束的探究

本文借助有限元软件ANSYS,对多组构件、多种约束形式（点约束、线约束、面约束）进行模拟。收集和整理在相同荷载作用下的各模型第一主应力模拟值。运用材料力学相关公式计算各构件第一主应力理论值。通过比较模拟值与理论值,得到最优约束形式。该结论可为ANSYS的结构约束模拟提供理论依据。     

FRP约束混凝土力学性能研究现状与展望

纤维增强复合材料(FRP)具有轻质高强、耐腐蚀和耐疲劳等优点,近年来在混凝土结构修复加固中得到广泛应用。FRP修复加固混凝土结构具有施工便捷且不增加构件尺寸的优势,与此同时为核心混凝土提供约束效应,核心混凝土处于三向受压状态,从而提高混凝土柱的承载力和延性。笔者根据现有资料,从材料特性、约束方式、截面形式、FRP种类、粘贴厚度、偏心率、尺寸效应和无约束混凝土强度等级等几个方面,对FRP约束混凝土的研究现状进行了综述。最后,展望了FRP约束混凝土今后的研究和发展前景,对FRP修复加固混凝土结构在中国的科学研究和工程应用提出了一些建议。     

基于量子粒子群算法的门式刚架结构抗风优化

为弥补目前结构抗风优化仅针对高层建筑的不足,采用量子粒子群算法对一大跨屋盖结构进行了抗风优化.基于风洞试验数据库获得等效静力风荷载,并根据型钢表组成离散变量搜索空间.通过约束违反协调系数,构造了一种新的适应值模型,进一步建立了粒子越界处理方法,以保证优化的可行性和收敛性.通过10次运行计算以确定门式刚架的最优设计,并在全风向角下对优化结果进行校核.研究结果表明,目标函数随迭代单调递减收敛,总质量标准差仅为其平均值的4%,平均迭代24次,说明量子粒子群算法用于门式刚架抗风优化具有较好的健壮性和计算效率.      

斜拉桥的弹性约束减震研究

设置梁塔之间纵向弹性约束是飘浮和半飘浮体系斜拉桥减震的一种常用办法.文中采用时程分析方法,研究了弹性约束刚度对斜拉桥减震的影响,并考虑不同场地土类别、不同斜拉桥结构对弹性约束减震效果的影响.结果表明,采用弹性约束抗震措施可以有效地降低塔梁交接处索塔弯矩和主梁纵向位移,但对塔顶位移和索塔墩底弯矩的减震效果不明显,甚至有增大趋势,场地类别和结构变化对弹性约束减震效果影响较大.因此,在实际工程中采用弹性约束减震时应根据桥梁的实际情况仔细分析方可应用.     

墩顶弹性约束下双柱式桥墩复合自振基频近似算法

在Rayleigh能量法和Southwell频率合成法的基础上导出墩顶弹性约束下双柱式桥墩结构复合振动基频计算公式,将基频表示成各惯性元和变形元所组成的系统频率合成,利用有限元模型验证该公式的正确性,并分析不同类型的弹簧约束刚度对桥墩自振频率的影响,对桥墩结构状态的评定具有一定的参考作用。     

基于正交设计的安全带约束系统参数设计分析

通过Hypermesh软件建立某小型纯电动车正面碰撞及乘员约束系统有限元模型,利用Ls-dyna进行车辆正碰仿真计算,基于正交设计的方法,对安全带点火时刻、安全带刚度、安全带滑环摩擦系数、安全带上悬挂点高度4个参数进行设计优化。以驾驶员伤害值作为评价指标,对结果进行分析,得出各因素对驾驶员损伤影响的主次程度,及最佳安全带约束系统组合参数,使驾驶员伤害值降低。     

基于随机机会约束规划的班轮联盟 舱位租赁最优分配

面对持续低迷的航运市场和激烈的市场竞争,各大集装箱班轮公司通过组建联盟 来共享舱位资源,降低其系统成本,增加市场竞争力.舱位租赁是联盟合作的最基础形式,研究 该模式下的舱位资源最优分配具有很大实际意义.本文在考虑航运市场不确定需求的基础上, 研究了班轮联盟舱位租赁最优分配问题,构建了1 个班轮联盟舱位租赁最优分配模型,并运用 随机机会约束规划的方法,将其应用到班轮联盟舱位租赁分配决策中.结果表明,本文提出的 方法和模型能够有效地对班轮联盟系统舱位进行协同配置,研究结果与实际情况相符,检验 了方法和模型的有效性与实用性.     

基于多源数据融合的城市出租车载客出行特征研究——以岳阳市为例

为探究城市出租车载客出行特征,在出租车GPS轨迹大数据基础上,融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据,构建出租车载客出行量回归模型,得出出租车载客出行量与片区岗位数、天气状况、时段、片区面积有较强的相关性,而基于RBF神经网络构建的回归模型在上述4个因素的基础上增加了片区常住人口数和是否工作日2个因素.通过10折交叉验证表明,RBF神经网络回归模型的拟合效果比多元线性回归模型更好.     

不确定箱重下内河集装箱班轮航线配载决策

与集装箱海运相比内河集装箱班轮运输具有其独特性,同时对于内贸箱而言,货主订舱时箱重信息的不确定性导致其航线配载决策变得更加复杂.本文考虑不确定箱重影响,以最小化航线班轮堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱班轮航线配载决策的随机规划模型.为实现求解,基于随机规划理论,采用机会约束描述随机约束,将随机规划模型转化为随机机会约束规划模型,并设计混合邻域搜索算法求解.算法由蒙特卡罗随机模拟、神经元网络训练及邻域搜索启发式3个部分组成.算例研究表明,混合邻域搜索算法的鲁棒性较好,可实现配载计划对不确定因素的有效吸收.     

基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据,提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点,以时空邻近条件定义簇间距离,以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标,弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明,识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内,100%的时长误差在5min以内,98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外,算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.