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通过电子万能试验机测试35CrMo的屈服强度与抗拉强度,并建立8-5/8″API套管长圆螺纹接头的三维模型,利用ABAQUS软件对模型在上扣载荷状态、上扣+拉伸载荷状态及上扣+拉伸+弯曲载荷状态下分别进行仿真分析。结果表明,在上扣载荷状态下,8-5/8″API长圆螺纹的Mises应力整体呈现两端大中间小的横向"L"形分布,有限元分析结果与现场实用结果相吻合,在最佳上扣+拉伸载荷状态下,8-5/8″API长圆螺纹的屈服强度与抗拉强度满足需求,而当加入弯曲载荷后,接头各螺纹牙的Mises应力值较大程度增加,尤其是接头拉伸面螺纹牙的Mises应力值呈现"突变"式增长。当狗腿度为15°时,第24号螺纹牙Mises应力值超过屈服强度;当狗腿度为30°时,多处螺纹牙Mises应力值均大于抗拉强度。 相似文献
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分配曲线经验模型在预测和优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
重力选煤的预测与优化都是利用分配率的计算来实现的。分配曲线经验模型应用于预测和优化的关键是解决模型参数与分选密度间的变换关系。通过实际预测计算,分析了当前广泛应用的几种分配曲线的经验模型在预测应用中误差较大的原因。并针对复合双曲正切模型,提出了一套模型参数变换公式,通过与其它多种经验模型的对比验证,证明复合双曲正切模型可以更为准确的用于重力选的预测和优化。 相似文献
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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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煤炭燃烧固硫的固硫物——硫酸钙,在高温条件下会发生分解,释放出SO2,这是高温燃烧条件下固硫效率较低的主要原因.诸多研究表明:硫酸钙的分解是十分复杂的物理化学学过程,温度和气氛等对其影响显著.结合已有的研究,采用高温管式炉和热重分析仪对分析纯硫酸钙进行了试验研究. 相似文献
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LNG接收站的储运介质主要是液化天然气,由于其具有易泄漏、易挥发扩散等特性,泄漏形成的可燃蒸气云团有可能引发火灾爆炸等严重后果,分析并预测接收站LNG泄漏事故产生的灾害效应,可以为LNG接收站选址、布局设计和事故灾害预防提供参考。为此,利用FLACS软件,根据国内某大型LNG接收站的现场布局建立LNG泄漏扩散三维预测模型,采用相对偏差率对不同风速、风向和围堰高度条件下的LNG泄漏扩散行为进行分析与评价,预测了接收站LNG泄漏事故产生的灾害效应。研究结果表明:①在300 s的扩散时间内,LNG泄漏扩散呈现重力沉降特点;②定量分析了泄漏点位置对国内某拥有5个储罐的大型接收站LNG泄漏与扩散效应的影响,确定3号储罐泄漏造成的灾害效应影响最大;③围堰高度对LNG气云爆炸灾害效应的影响最大,其次为风速和风向,而风向对LNG气云窒息灾害效应的影响最大,其次为围堰高度和风速;④发生泄漏事故意外点火爆炸,热辐射死亡最大半径为170.1 m,三度烧伤最大半径为213.7 m,二度烧伤最大半径为261.7 m,一度烧伤最大半径为370.1 m,其气云团覆盖的范围基本是死亡区,人员重伤死亡。 相似文献
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针对全路车辆修理量逐渐减少,各修理点修理能力严重过剩的现状,提出铁路车辆修理布局集中化方法。分析铁路车辆修理布局集中化的内涵,提出铁路车辆修理布局集中化双层规划模型的构建思路;以修理点改扩建费用、运营费用、运输费用之和最小为目标构建上层规划模型,以车辆运输费用最小为目标构建下层规划模型,并利用迭代思想,设计基于改进后的蚁群算法的双层迭代优化算法求解该双层规划模型。借助MATLAB软件进行算例分析,验证了模型的有效性。 相似文献
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针对道路交通系统实时交通流数据普遍存在的异常现象,提出一种基于最小二乘支持向量机的交通异常数据检测方法。运用相空间重构技术,将时间序列数据转换为矢量数据。运用训练数据构建基于最小二乘支持向量机的回归估计模型,通过计算实际值与预测值之间的残差来判别异常数据。以成都市一环路北二段进行实证研究,并与传统检测方法比较分析,结果证实该检测方法的有效性。 相似文献
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