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基于移动荷载识别理论并根据移动常力轴载特点,提出了一种用于准确识别移动常力轴载的快速算法。两轴12种组合工况和多轴10种组合工况的荷载识别仿真计算结果表明:该快速方法的计算量不足时域法的1/2,识别精度很高且基本不受噪声影响,尤其对于多轴荷载识别,该快速算法效率更高,这对于桥梁移动荷载的在线识别十分有利。 相似文献
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桥梁移动荷载识别技术的适用性是决定其能否直接应用于现场桥梁荷载在线识别的关键因素。基于矩量法和移动荷载识别理论,采用整域基函数表达桥面移动车载,提出了一种时域移动荷载识别改进方法(ITDM)。分别选用正交勒让德多项式和傅立叶级数作为基函数,形成两种改进算法(LITDM和FITDM),通过仿真及试验验证所提方法的正确性及可行性,并从基函数数量和运行时间两方面与时域法(TDM)进行对比研究。仿真及试验研究结果表明:LITDM、FITDM性能与TDM相近,但ITDM灵活性更强,其中以FITDM计算效率最高,适用性最强,LITDM次之,这对于桥梁移动荷载的现场在线准确识别非常有利。 相似文献
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基于结构动态响应时程和主成分分析技术对结构损伤识别和结构健康状态在线监测进行研究。采用相关性分析方法,提出了一种新的损伤敏感指标——主成分置信度。首先分别对各测点实测时域响应数据进行分段、重组并形成矩阵形式,再进行标准化处理;其次,利用主成分分析提取各测点的主成分,对主成分进行相关性分析,并计算主成分置信度;最后,通过若干结构损伤仿真计算和试验验证了该方法的正确性和有效性。该方法仅需提取结构基准状态和待测状态的时域响应特征,即可进行损伤判别,计算量小且不限于结构型式,因此,非常有利于结构在线监测。 相似文献
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针对静电驱动微机电系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)器件中常见的阶梯型微悬臂梁结构,提出一种吸合电压的计算方法。基于欧拉梁理论和修正的偶应力理论,运用能量法推导出吸合电压理论模型。采用试函数与待定系数的积来表示微悬臂梁位移,利用泰勒展开来简化求解过程。通过与有限元结果对比来验证模型的正确有效性,讨论试函数的选取以及泰勒展开阶数的确定,并与传统质量弹簧模型方法进行对比,最后研究其吸合特性。结果表明,泰勒展开阶数取8时截断误差可以忽略,试函数选择阶梯型微悬臂梁位移函数,理论模型预测误差小于5%,预测结果明显优于传统方法。吸合电压随宽度比增加而单调递增,随长度比增加出现先减小后增加的变化现象,可为低驱动电压MEMS器件设计提供参考。该理论模型中考虑了边缘场效应、尺度效应的影响,可应用于微纳米尺度的微悬臂梁的吸合电压预测。 相似文献
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2006年5月15日下午,应长江科学院邀请,香港理工大学土木与结构工程学系S.S.Law教授,为长江科学院科技人员作了题为:Response-based and,wavelet-based structural damage assessment的学术讲座。学术讲座由长江科学院副院长、党委副书记徐德毅教授级高级工程师主持,长江科学院副总工程师、教授级高级工程师吴昌瑜,爆破与振动研究所总工程师,教授级高级工程师余岭,爆破与振动研究所老专家吴杰芳教授级高级工程师,长江科学院水利部岩土力学及工程重点实验室的许多科技人员及长江科学院在读研究生30余人参加了这次讲座。 相似文献
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基于预处理共轭梯度法的桥梁移动荷载识别 总被引:1,自引:0,他引:1
时域法(TDM)是移动荷载识别最有效的方法之一,它通过桥梁时域测量响应,间接识别桥梁移动荷载。针对时域法(TDM)有时识别精度较低、受噪声干扰的影响较大等问题,提出采用预处理共轭梯度法(PCGM)识别桥梁移动荷载。以两轴时变移动荷载识别为例,进行数值仿真研究,得到不同噪声水平下预处理共轭梯度法和时域法的识别结果。通过比较2种方法的识别精度,可以发现预处理共轭梯度法具有识别精度高、抗噪能力强、收敛速度快、初始参数设置少等优点,特别当仅仅采用弯矩响应识别移动荷载时,其识别精度仍然很高,这为移动荷载识别方法的实际应用打下了基础。 相似文献
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基于矩量法的移动荷载识别 总被引:4,自引:0,他引:4
从桥梁响应识别桥面移动荷载往往出现逆问题的病态(不适定性)等共性问题。本文基于移动荷载识别理论,借助矩量法求解积分方程理论并采用整域基函数——正交勒让德多项式表达桥面移动荷载,提出了一种移动荷载识别的时域改进算法。两轴车辆多种组合工况下的常载和时变荷载数值仿真研究表明:与时域法比较,改进时域法识别桥面移动荷载时,其识别精度高、抗噪能力强,识别结果不适定性有显著改善。 相似文献
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商标权作价出资的法定条件和程序商标权亦称商标专用权,是指商标注册人对其经国家商标局核准注册的商标所享有的独占使用的权利。商标权作为一种工业产权,其本身就是注册人资产的组成部分。商标权是商标注册人的无形财产,商标权人享有它,是以非物质形态享有的权利。商... 相似文献