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基于真实结构的多孔铝材料，提出了随机胞孔投放算法与材料属性识别算法，并根据结构特点建立了具有随机胞孔大小、随机胞孔分布及随机壁厚的数值计算模型。利用现有实验数据对数值计算模型进行了准静态压缩及动态压缩验证，然后分析了冲击速度、胞孔随机分布、均匀壁厚和随机壁厚对闭孔多孔铝材料缓冲吸能的影响。结果表明，所建立三维细观模型在准静态及动态压缩下的结果与实验数据趋势一致，在准静态下空气对闭孔多孔铝的力学性能影响可忽略。闭孔多孔铝的缓冲吸能能力受冲击速度和壁厚的影响较明显，受胞孔随机分布的影响很小。 相似文献
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在深入分析真实结构泡沫铝的细观结构特点的基础上，提出了泡沫铝的三维有限元模型的建模方法。首先，根据泡沫铝样品的胞孔分布及形状特征，决定采用随机椭球形、随机球形及随机不完整球形来模拟胞孔的形状特征，为此开发了随机胞孔投放算法及边界条件算法。其次，将初始有限元模型进行剖分之后，通过引入胞孔识别算法建立了泡沫铝的三维有限元模型，其中包括胞孔均匀分布和梯度分布有限元模型。最后，研究了冲击载荷下泡沫铝胞内有无空气对整体力学性能的影响及压缩过程中孔壁的变形损伤机理。研究结果表明，所建立的三维有限元模型能够较好地反映泡沫铝的变形损伤机理，且在高速冲击下空气对泡沫铝的力学性能略有影响。 相似文献
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基于已有钢材力学性能及钢材厚度锈蚀规律,对4个不同服役时间(0年、15年、30年、45年)的钢框架结构以峰值加速度(PGA)作为地震动强度指标,以结构整体损伤作为地震需求指标,对结构进行增量动力时程分析(IDA),对分析结果进行对数线性拟合,分别建立离散的地震易损性曲线,同时建立连续的地震易损性曲线。以一个15层3跨钢框架为例,建立有限元模型并对结构进行IDA分析,同时建立不同服役时间地震易损性曲线。研究成果可为结构的全寿命设计、既有结构的运营以及地震风险评估等提供理论依据。 相似文献
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针对含焊缝凹陷管道的失效问题,以X80管线钢为研究对象,采用临界空穴扩张比韧性失效准则与数值模拟相结合的方法对管道焊缝凹陷损伤程度进行了研究,探讨了焊接残余应力应变、焊缝余高、凹陷深度、压头尺寸、内压和偏移距离对焊缝凹陷损伤的影响。结果表明:焊接残余应力应变和焊缝余高使管道焊缝凹陷损伤值增大;焊缝凹陷损伤值随凹陷深度的增加而增大;随着内压的增加,损伤值增幅最大值点在凹陷侧部;压头与管道接触面积越小,焊缝凹陷损伤值越大;凹陷偏移达到一定距离时,凹陷附近的损伤值超过焊缝附近的损伤值,此时凹陷可以视作普通凹陷。 相似文献
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近几年，国内建筑高层剪力结构，墙体保温多数采用内贴或外贴保温板作法，因为节能、环保、保温效果较好，但保温层面层裂缝成为一大难题，本文叙述内外保温墙体面层裂缝的原因及预防。 相似文献
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本文根据笔者自己工作的经历,对于汽车发生故障后如果不能及时诊断出故障原因和故障部位,就无法动手修理;若盲目拆卸分解检查,不仅费工费时,而且容易造成零件的损伤和损坏,致使维修工作效率降低和成本增加的状况,简单论述了汽车一般常见故障的诊断方法,仅供汽车使用和维修工作人员参考。 相似文献
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网络流量入侵检测技术对主机和平台安全起着重要作用。目前常采用机器学习和深度学习技术进行网络流量入侵检测,然而相关数据集的不平衡问题导致模型偏向于学习多数类数据的特征而忽视少数类数据的特征,严重影响了检测准确率。结合SMOTE算法和生成对抗网络(GAN)构建OSW模型对训练数据进行预处理,通过Wasserstein GAN学习少数类数据分布情况,避免边缘分布问题,构造平衡数据集。建立基于Transformer与双向长短时记忆-深度神经网络(BiLSTM-DNN)的TBD入侵检测模型,使用Transformer中的编码器捕捉全局联系并对输入数据进行初步特征提取,利用BiLSTM网络进行长距离依赖特征提取保留数据的序列化特征,采用DNN进一步提取深层次特征,最终通过Softmax分类器获得分类结果。在NSL＿KDD数据集上的实验结果表明,在进行数据平衡处理后TBD模型的二分类和五分类任务检测准确率分别达到90.3%和79.8%,均高于对比的深度神经网络模型以及机器学习算法。 相似文献
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