水中有限长加肋圆柱壳的平均辐射率

利用模态展开法,推导了水中有限长不加肋和加肋圆柱壳平均辐射率理论公式。分析了流体负载有限长无肋圆柱壳与其等效矩形板的联系,及轻、重流体负载圆柱壳模态波数图和辐射特性的差异,提出了水中有限长无肋圆柱壳平均辐射率的半经验公式。与理论结果对比表明,半经验公式能很好地反映平均辐射率的整体趋势或平均值,特别是在中高频。在此基础上,通过引入修正因子将该半经验公式拓展至加肋圆柱壳情况,修正因子与肋骨根数、肋骨总质量与壳体质量比有关。数值对比表明,该公式能较好地反映辐射率的趋势或平均值,对不同尺寸圆柱壳、不同数量肋骨都有较好的适应性。     

Effect of absorption layer on interior sound field of sonar dome

Using the finite element method (FEM) and boundary element method (BEM) and considering the sound absorption layer which is covered on the backing of the sonar dome, the interior field in the dome which is excited by the incident plane wave has been studied. This method is validated by comparing numerical results with that of classic elastic theory. Then the effect of parameters of the sound absorption layer on interior sound field has been analyzed. The numerical calculation results show that uniformity of interior sound pressure is improved when the backing is covered with a sound absorption layer. The thicker the layer is, or the higher the loss factor of layer is, the more uniform the sound field is.     

数据驱动的UHPC与钢筋界面黏结强度研究

超高性能混凝土(Ultra-high Performance Concrete, UHPC)与钢筋界面的良好黏结是保证结构安全和正常使用的关键，直接决定了结构设计与性能评估。然而，传统基于试验或力学推导的界面黏结性能评估方法难以反映众多因素的影响，预测精度低、方差大。近年来，基于人工智能的数据驱动技术发展迅猛，为解决上述问题提供了新思路。建立了样本容量为670的钢筋与UHPC界面黏结试验数据库，分析了特征相关性和主要因素影响规律。剔除数据缺失、数据噪声等无效数据后，得到了557组有效数据子库。基于机器学习方法训练并生成了9种黏结强度预测模型，包括4个线性模型和5个非线性模型。采用决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)指标开展了模型预测精度评价，对比了机器学习模型和传统模型的预测精度。结果表明：钢纤维掺量2%的试验样本占75.8%,钢筋直径16 mm的试验样本占64.6%,缺乏其他纤维掺量与钢筋直径的研究样本，尤其是低配纤、高配纤以及大直径钢筋的试验数据。5次随机抽样训练预测结果中，人工神经网络模型对试验结果预测最好，R²