福建兴业银行大厦搭接柱转换结构有限元分析和预应力策略

深圳福建兴业银行大厦采用了新颖的搭接柱转换结构 ,为了验证搭接柱转换的可靠性和受力性能 ,设计过程中进行了 1∶5的搭接柱破坏试验。用SAP2 0 0 0有限元软件对模型的受力变形进行分析 ,并针对工程采用的主动预应力设计施工 ,进行了设计分析研究。     

公路隧道火灾时人员疏散的模拟预测

隧道的疏散设计以保护人员的生命安全为首要目标.为此开发了隧道火灾时人员疏散的模拟预测模型TUNEV (tunnel evacuation) ,该模型包含了简单的火灾时人员行为数据库和隧道防火结构参数,通过定性和定量的分析计算,其结果能发现疏散设计中的不足,为人员疏散方案提供参考依据.此外,该模型还可作为辅助的消防演习工具.文章阐述了模型的有关概念,并对雪峰山隧道工程实例进行了疏散模拟,最后简述了TUNEV预测模型的验证和应用.     

液压挖掘机工作装置动力学建模与分析

提出一种基于牛顿-欧拉方程的挖掘机工作装置动力学数学模型的推导方法。利用Matlab符号运算功能,编制M文件实现数学模型自动推导,整个建模和运算过程简单、直观和高效。以某中型挖掘机为例进行分析,结果表明模型很好地反映了挖掘机工作装置的动力学特性。     

基于解耦子波和优化神经网络的大坝变形预测

针对提高神经网络对大坝变形的预测能力,在对Murtagh提出的、小波与神经网络相结合的、用于复杂时间序列预测的“三阶段”策略进行改进的基础上,发展了一个解耦子波和优化神经网络优势联合的预测模型。首先,利用冗余Haar小波变换的拟小波包特性提出了基于能量谱主峰重构的动力解耦空间构建技术,并将其替代“三阶段”策略中的第1阶段,从而为神经网络的应用创建了良好的平台;再者,利用最优脑外科医生进行网络结构修剪,建立了神经网络自身优化的“优化–时新窗”技术,并将其替代“三阶段”策略中的第2阶段,从而优化了神经网络的内部环境。改进后的模型增强了对复杂动力系统的适应和处理能力。在大坝变形预测应用中,多个评价指标说明,该模型的性能比“三阶段”策略有显著提高。     

深基坑环梁支护结构空间分析方法的研究

引入空间桩单元和空间曲梁单元,把深基坑支护结构中的环梁支护结构体系假设为带桩和环梁的空间框架。建立了简化的三维杆系有限元模型,并编制了相应的计算程序。工程实例的计算结果表明,本文提出的计算方法较为合理,具有一定的理论及工程应用意义。     

半刚接钢框架稳定分析中柱的计算长度取值研究

根据钢框架稳定设计中柱子计算长度的概念 ,研究了钢框架中梁柱节点半刚接柱的计算长度系数取值问题 ,采用螺旋弹簧模拟梁柱节点连接的半刚性 ,考虑了梁柱间的相对转角关系 ,通过引入梁柱线刚度比修正系数的计算方法 ,推导了有侧移和无侧移半刚接钢框架柱计算长度系数的修正公式 .研究结果表明 :受节点半刚性影响 ,半刚接钢框架柱的计算长度系数比按刚接考虑的计算长度系数增大 ,增大范围约在 6 %～ 9%左右 ;框架柱除底层外 ,其上下两端与横梁的连接基本是半刚接的形式 ,按横梁有侧移考虑 ,柱的计算长度系数比柱两端按照刚性节点计算出的计算长度系数值增大了 9%左右 .由此可见在钢框架的稳定分析和设计中 ,应考虑梁柱节点采用半刚接的连接形式对框架柱的稳定性产生的不利影响     

交通流的有序运动与混沌运动相互转化现象的仿真研究

用Matlab软件编制皮埃莱(Bieriey)模型来产生仿真交通流。在一定的参数组合下,仿真研究了交通流车队中前后车辆之间的车头间距的变化过程。分析了这种车头间距变化过程的曲线。给出该曲线的二维(间距差与速度差)和三维(间距差、速度差、时间)相图。从相图上可以明显地看出存在奇怪吸引子,这说明基于跟驰模型产生的交通流存在着混沌现象。从相图还可以清楚地看出交通流混沌运动与有序运动之间的转化过程。联系交通流的实际情况,对仿真结果做了分析。     

钢结构旧厂横向刚度的实测计算及其可靠性鉴定标准的探讨

在《工业厂房可靠性鉴定标准》中，如何按空间图形评定厂房的横向刚度，尚缺乏标准。在太钢第一炼钢厂平炉车间抽柱钢厂房的可靠性鉴定中，采用按空间工作的实测法和空间计算模式的有限元分析进行了评定，并根据研究结果提出了建议标准     

压力容器初始几何缺陷数学模型

从焊接压力容器的实际构造出发,对常见的初始几何缺陷错边量、角变形、简体正圆度、不直度、封头直边折皱及表面局部凹凸给予合理地数学模拟,为进一步应力分析奠定了坚实的理论基础.     

An emission-weighted proximity model for air pollution exposure assessment

Background

Among the most common spatial models for estimating personal exposure are Traditional Proximity Models (TPMs). Though TPMs are straightforward to configure and interpret, they are prone to extensive errors in exposure estimates and do not provide prospective estimates.

Method

To resolve these inherent problems with TPMs, we introduce here a novel Emission Weighted Proximity Model (EWPM) to improve the TPM, which takes into consideration the emissions from all sources potentially influencing the receptors. EWPM performance was evaluated by comparing the normalized exposure risk values of sulfur dioxide (SO₂) calculated by EWPM with those calculated by TPM and monitored observations over a one-year period in two large Texas counties. In order to investigate whether the limitations of TPM in potential exposure risk prediction without recorded incidence can be overcome, we also introduce a hybrid framework, a ‘Geo-statistical EWPM’. Geo-statistical EWPM is a synthesis of Ordinary Kriging Geo-statistical interpolation and EWPM. The prediction results are presented as two potential exposure risk prediction maps. The performance of these two exposure maps in predicting individual SO₂ exposure risk was validated with 10 virtual cases in prospective exposure scenarios.

Results

Risk values for EWPM were clearly more agreeable with the observed concentrations than those from TPM. Over the entire study area, the mean SO₂ exposure risk from EWPM was higher relative to TPM (1.00 vs. 0.91). The mean bias of the exposure risk values of 10 virtual cases between EWPM and ‘Geo-statistical EWPM’ are much smaller than those between TPM and ‘Geo-statistical TPM’ (5.12 vs. 24.63).

Conclusion

EWPM appears to more accurately portray individual exposure relative to TPM. The ‘Geo-statistical EWPM’ effectively augments the role of the standard proximity model and makes it possible to predict individual risk in future exposure scenarios resulting in adverse health effects from environmental pollution.