浅谈带局部临空地下室的结构设计

本文结合个人的工作实践,对当前常见的一面临空甚至三面临空的地下室,从前期的结构模型选定、底板抗浮、后期施工图阶段的结构措施等方向进行阐述,希望对相关设计人员的设计工作有所帮助,并促进建筑行业的健康发展。     

基于PCA和灰色关联的齿根裂纹损伤程度识别

在齿轮齿根裂纹故障检测方面,利用倒频谱分析可以比较损伤程度的轻重,但很难具体量化损伤程度范围。为实现损伤程度的量化检测,提出采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)相结合的方法。首先,利用能量法计算含不同齿根裂纹的齿轮副时变啮合刚度,分析不同损伤程度的响应,并结合损伤检测统计指标进行量化检测,通过PCA算法,对多维损伤检测统计指标进行降维优化后,计算待检目标序列与各个比较状态序列的关联度,用关联度表征裂纹损伤程度。在理论仿真的基础上,进行实验验证。结果表明,倒谱分析可有效地识别出齿根裂纹故障,损伤程度越大,倒谱的尖峰幅值越大。PCA与GRA结合算法与GRA算法计算的关联度相比更大,区分度也更加明显。并可以有效地量化待检目标的损伤程度,为齿根裂纹的定量识别提供理论依据。     

双季戊四醇在3种混合溶剂中的固-液相平衡

采用动态平衡法，在293.15～332.80 K、常压下，测定了双季戊四醇(DPE)在水+(甲醇、乙醇、异丙醇)三种混合溶剂中的溶解度数据。结果表明：DPE在不同质量分数的水+(甲醇、乙醇、异丙醇)混合溶剂中的溶解度随体系温度升高而增大；同一温度下，其在所选取溶剂体系中的溶解度随着甲醇、乙醇或异丙醇质量分数的增大而先增大后减小。λh方程、两参数方程与Apelblat方程均能够对所测定的溶解度数据进行较好的关联；通过修正的van’t Hoff方程计算得到DPE在所选取溶剂体系中Δ_sol H ⁰、Δ_sol S ⁰和Δ_sol G ⁰均大于零，表明DPE在所选取溶剂体系中的溶解过程为吸热、熵增的非自发过程。     

纤维增强复合材料结构局部形状与环境腐蚀速率的关系研究

纤维增强复合材料(FRP)结构在外部环境作用下,不同位置的腐蚀速率并不一致,与该位置处FRP形状和环境作用有关。由于FRP结构形状多变的特点,常在梁柱交界处、FRP型材棱角处存在内凹角和外凸角,这些位置结构的腐蚀往往最为严重。本文对环境作用下FRP结构棱角处腐蚀速率的差异进行了理论分析和数值模拟。利用菲克定律下的扩散规律和有限元软件,计算了构件棱角不同角度与扩散速率的关系。定义并计算了棱角处于不同角度时的局部影响系数,结果表明,内部凹角对结构的腐蚀呈减弱影响,外部凸角对腐蚀呈放大效应。利用粒子抛射沉积与环境沉积的相似性,采用蒙特卡罗方法建立了不同粒子数目的粒子抛射沉积模型。定义并计算了角部的环境富集系数,分析发现凹角处会对环境产生汇集作用,凸角对环境分布影响相对较小。综合考虑了棱角对扩散速率的影响和环境富集的影响,定义并计算了结构形状影响系数,结果表明,结构物表面凸出和凹陷处更易受到环境腐蚀,结构耐久性设计时应考虑在棱角进行特殊防护设计。通过计算的结构形状影响系数可以为耐久性定量设计提供计算支持。     

采煤机截割部齿轮箱体疲劳失效机理研究

针对采煤机截割部齿轮箱体在使用过程中出现的疲劳断裂问题,考虑由齿轮啮合引起的高频内部激励和由截割煤岩体引起的低频外部激励,进行疲劳失效机理分析。基于箱体力学模型,分析外部激励作用下箱体应力集中部位及应力峰值,并用有限元计算结果验证;力学模型考虑了由齿轮啮合产生的扭矩M_p及轴向力偏心L_0,分析了不同摇臂摆角下M_p和L_0对应力峰值的影响规律;基于采煤机截割实验,分析内部激励作用下箱体局部共振特性;将实测振动信号进行功率谱分析,得到局部共振频率并验证其为箱体固有频率;通过箱体应变模态分析,得到局部共振频率对应振型的应变分布特征并与应力集中部位进行比较。结果表明:M_p和L_0会增加箱体危险截面弯曲拉应力峰值;应力集中部位与局部共振振型应变集中部位基本一致;内部激励激发了箱体15,23和27阶振型的局部共振,拍振现象的产生加剧了箱体疲劳破坏;采煤机截割部齿轮箱体疲劳断裂是由外部激励引起的应力集中和内部激励引起的局部共振共同造成。     

乘用车操纵稳定性的灰色关联评价

为了提高乘用车操纵稳定性评价的准确性和客观性,参考国家相关标准,分别从稳态回转性、转向回正性、转向轻便性、抗侧倾能力、抗干扰能力和瞬态响应性6个方面筛选15个评价指标。根据各指标对乘用车操纵稳定性的实际影响程度,确定了各指标的权重。以实车试验获得的指标参数为实例,采用基于灰色关联分析的方法,对试验汽车进行操纵稳定性评价。对比国标法评价结果,并参考驾驶员主观评价,证明了运用灰色关联法进行乘用车操纵稳定性评价的可行性。     

面部运动单元检测研究综述

面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究，尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起，面部运动单元检测技术发展迅速。首先，阐述了面部运动单元的基本概念，介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库，概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法；然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析；最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。     

基于FP-tree的Apriori算法的改进

在经典的Apriori策略中,各次遍历操作均访问全部数据库。将FP-tree策略移植到Apriori中以重构数据库,提出了FP-A算法。通过对原数据库划分为一系列子数据库,并设置相应的频繁度计数,避免每次访问全部数据库记录,提高算法效率。实验结果表明,FP-A策略具有高效性。