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LI Qing-fen FU Yu-dong XU Xiao-xue 《船舶与海洋工程学报》2005,4(2):1-6
In part I of this series, experimental investigation in EPFM (elastic-plastic fracture mechanics) had been discussed. In this paper, experimental investigation in LEFM ( linear elastic fracture mechanics) is given. Fracture toughness tests had been carried out on three different strength steels, using both through-cracked specimens with different α/W ratio and semi-elliptical cracked specimens with variable crack size and shape. Results show that the fracture toughness KIC increases with decreasing α/W when α/W 〈 0.3 for three-point-bend specimens, and that for α/W 〉 0.3, it is independent of α/W. Shallow crack specimens, both through-cracked and surface-cracked, gave markedly higher values than deeply notched specimens. However, the effect of crack shape on fracture toughness is negligible. Results also show that the LEFM approach to fracture is not tenable for design stresses where αc is often very small, far less than 2.5 ( KIC/σy)^2. 相似文献
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货车的转向架侧架断裂往往对铁路的行车安全造成很大威胁。在做了大量试验的基础上,文章对侧架和侧架轴箱的铸件从材料、缺陷、技术条件到强度进行了详细述阐述,并得出了相应的结论。 相似文献
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王立乾 《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》2013,(4):83-86,90
挡肩裂纹是双块式轨枕预制的一项严重质量问题,将直接导致轨枕报废,若控制不到位,将给企业造成严重经济损失。以新建贵阳至广州铁路广宁轨枕预制场双块式轨枕施工为例,从脱模机构、混凝土配合比、混凝土养护等方面分析了挡肩裂纹出现的原因,并制定出针对性措施,为以后双块式轨枕的质量控制提供参考和借鉴。 相似文献
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当前,在地铁隧道的施工中,预埋槽道技术已经逐渐得到了业内的关注,但目前国内并没有地铁线路真正实现全线路预埋施工。据了解,深圳地铁9号线已经确定全线使用预埋槽道技术,预计到2015年3月底,深圳地铁9号线隧道管片施工将全部完工,届时,深圳地铁9号线将成为全国第一条全线路采用预埋槽道技术的线路。而这对中国地铁建设水平来说,将是一个里程碑。 相似文献
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为研究含裂纹加筋板的极限拉伸强度,本文建立一系列不同长细比、不同裂纹长度、不同裂纹位置的含裂纹加筋板有限元模型,并基于J积分理论对其在单轴拉伸载荷下的极限强度进行了计算。结果发现含裂纹加筋板极限拉伸强度随加筋板长细比的增大略有减小,但减小的程度并不明显;含裂纹加筋板极限拉伸强度随裂纹长度的增大而减小,且减小的幅度逐渐增大;加强筋上的裂纹对含裂纹加筋板极限强度的影响小于底板上的裂纹,而裂纹同时出现在底板和加强筋上时对含裂纹加筋板极限拉伸强度的影响最大。表明含贯穿型裂纹的加筋板在单轴拉伸载荷下的剩余强度对加筋板长细比不敏感,而对裂纹长度较为敏感。 相似文献
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提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献
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