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支承或连接构件对梁结构的动力学性能有至关重要影响,必须保证其在振动过程中不发生破坏或者失效。通过合理设计和布局附加弹性支承可以实现对这些重要连接构件所承受约束反力的控制。应用微分变换法推导含附加支承的梁结构支承约束反力及其对于附加支承位置和刚度的灵敏度表达式,并通过优化设计附加支承位置和刚度实现具有弹性约束端的简支梁结构各支承约束反力的平衡,可提高结构的动力学性能。 相似文献
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A small handful of recent studies have addressed a phenomenon known as “phantom vibration syndrome”. This refers to when phone users perceive their device to vibrate, indicating that a call or text is incoming, when in fact the phone did not vibrate at all. Though these studies show that most users do not find phantom vibration hallucinations to be very bothersome, they also find that a large majority of users experience this phenomenon. This paper explores what the striking prevalence of phantom vibration syndrome means for our contemporary relationships with technology. I begin with a review of the theories purporting to explain these data, which largely rely on particular understandings of the brain. Next I develop an alternative theory of phantom vibration syndrome based on insights from the philosophical tradition of phenomenology. This account considers the ways users develop bodily and perceptual habits regarding how the phone is understood and used. By critically contrasting these different theories, we can refine our questions about what the high prevalence of phantom vibration syndrome implies about our contemporary technological situation. 相似文献
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为研究超声换能器结构参数对聚合物超声塑化过程黏弹性生热的影响,首先确定超声黏弹性生热系统的组成,进行纵振超声换能器结构设计;然后分析超声黏弹性生热过程及超声黏弹性生热原理;最后采用单一变量法分析超声换能器的主要结构参数对其纵振频率及工具头前端质点最大振幅的影响,将其实际输出的纵振激励加载于熔融聚合物,研究其结构参数对聚合物超声黏弹性生热过程及达到聚合物玻璃化转变温度所用时间的影响。结果表明,随纵振激励作用时间的增加,聚合物温度非线性升高;放大比对聚合物温度变化影响最大,前盖板厚度和工具头长度次之,影响最小的是变幅杆长度。 相似文献
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Fault detection and isolation in water distribution networks is an active topic due to the nonlinearities of flow propagation and recent increases in data availability due to sensor deployment. Here, we propose an efficient two-step data driven alternative: first, we perform sensor placement taking the network topology into account; second, we use incoming sensor data to build a network model through online dictionary learning. Online learning is fast and allows tackling large networks as it processes small batches of signals at a time. This brings the benefit of continuous integration of new data into the existing network model, either in the beginning for training or in production when new data samples are gathered. The proposed algorithms show good performance in our simulations on both small and large-scale networks. 相似文献