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1.
提出适用于装配式大跨度组合框架结构的钢管混凝土柱-混合梁节点. 为了研究节点的抗震性能及受力机理,对2个足尺中柱节点试件进行低周往复加载试验. 2个试件分别采用混合梁端型钢翼缘削弱式(RBS)节点以及梁端普通型钢节点. 对2个节点的破坏形态、耗能能力、承载能力、延性以及混合梁的应变分布规律进行对比分析. 试验结果表明,对梁端型钢翼缘的削弱处理可以有效促进试件在翼缘削弱区形成塑性铰,避免梁端焊缝的脆性破坏. 相比型钢未经处理的节点,翼缘削弱节点展现出更好的延性和耗能能力;梁底附加钢筋屈服后的黏结滑移会影响节点的耗能能力,在锚固长度满足规范要求的前提下,应适当增加其配筋率,以防止过早出现附加钢筋屈服后的黏结滑移. 相似文献
2.
针对移动机器人使用超声波传感器检测环境时存在干扰与数据不确定性问题,在分析超声波传感器工作原理和相邻位置检测数据的关联特性后,提出了基于三位置超声波检测的环境轮廓构建方法,利用超声波对室内环境进行建图;再使用改进强跟踪UKF-SLAM将超声波测量数据和移动机器人驱动模型进行滤波融合,得到更准确的位姿信息与地图特征。搭建仿真环境,并通过搭载有超声波传感器的全向轮移动机器人在实验环境内验证。仿真结果表明改进方法与其他算法相比,定位和地图构建的误差降低58.058%。室内实验中,获取环境特征的平均误差降低了50.286 3%,进一步验证了提出算法的可行性与有效性。该方法对机器人同步定位与地图构建有一定参考价值。 相似文献
3.
4.
近年来,激光剥蚀技术与单接收或多接收电感耦合等离子体质谱法联用(LA-(MC)-ICP-MS)得到了广泛应用,实现了由激光剥蚀系统对固体岩矿样品微区采样后产生的气溶胶输送至电感耦合等离子体质谱的同位素分析,具有原位、实时、快速的分析优势及高空间分辨率、高灵敏度、多元素及其同位素比值同时测定的优点。本文介绍了本实验室近年来开展和建立的基于LA-(MC)-ICP-MS的一系列矿物微区原位同位素分析方法,主要有含硼矿物(如电气石、白云母)的硼同位素组成、碳酸盐矿物的碳同位素组成、硫化物和硫酸盐矿物的硫同位素组成、含锶矿物(如磷灰石)的锶同位素组成、锆石的铪同位素组成,以及锡石、黑钨矿、独居石、榍石和石榴子石等矿物的U-Pb定年分析方法。 相似文献
5.
利用扫描电镜、电子背散射衍射、透射电镜及VASP第一性原理模拟等方法研究了氮含量对微合金化压力容器钢组织转变及力学性能的影响.结果 表明:当氮含量从60× 10-6增加至93×10-6时,试验钢中的铁素体体积分数变化较小,珠光体占比从5.8 vol%增加至18.4 vol%,粒状贝氏体组织从49.4 vol%减少为28.0 vol%;当氮含量增加至150×10-6时,试验钢组织由47.6 vol%的珠光体与52.4 vol%的铁素体组成.氮含量增加使试验钢在强度变化较小的基础上,-40℃低温冲击吸收能量和伸长率提升,这主要是因为高氮(150× 10-6)试验钢中析出更多的氮化物颗粒,增加了相变过程中的形核位置,有效促进了珠光体转变;热轧后的低氮(60× 10-6)试验钢在正火后由于奥氏体中C的过饱和度增加,较高温度下连续冷却发生了贝氏体转变,形成粒状贝氏体组织,恶化了试验钢的塑韧性. 相似文献
6.
为研究雷达功率组件金刚石微通道热沉的加工难题,开展了飞秒激光加工多晶金刚石微流道的工艺研究,仿真模拟了飞秒激光作用于金刚石表面的温度场分布,以及诱导去除过程,理论与实验研究了金刚石的烧蚀阈值,系统研究了激光能量、扫描速度、扫描次数、焦点位置等参量及其优化工艺参数对金刚石微槽尺寸的影响规律。结果表明:当飞秒激光功率大于0.3 W时,激光作用于金刚石的最高温度超过材料去除的气化温度,温度最高位置处于光斑中心,功率不会改变温度场的分布情形;飞秒激光加工金刚石的烧蚀阈值为1.80 J/cm2,金刚石微槽深度与激光功率、扫描次数正相关,与扫描速度负相关,与正负离焦量基本成对称分布关系,而金刚石微槽表面宽度则变化不明显;在激光功率为5 W,扫描速度为100 mm/s,扫描次数为30,离焦量为-0.5 mm的优化参数下,加工出的金刚石微槽结构形状规则,截面侧壁锥度控制在3°以内,表面无残渣、裂纹、崩边等缺陷,且内部也无裂纹等缺陷,加工一致性较高,实现了微通道的 “冷”加工,可满足雷达功率组件金刚石热沉对微通道的高质量加工要求。 相似文献
7.
考虑可再生能源出力、电力负荷和电价等一系列不确定性因素,提出了高比例可再生能源渗透下的多虚拟电厂日内两阶段优化调度模型。该模型通过对多虚拟电厂中运行设备小时级时间尺度和分钟级时间尺度的协调优化,达到分级消除系统中随机和扰动因素的影响,实现高比例可再生能源的安全消纳。并且在多虚拟电厂优化调度模型中,借助Markowitz均值-方差理论,提出利润函数的风险刻画,准确描述不确定性的影响。最后,通过算例分析,说明所提出模型可有效降低决策风险和不确定性因素的影响。 相似文献
8.
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测. 相似文献
9.
10.
风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战。在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型。首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)来生成风电场景。其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类。可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中。最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性。 相似文献