考虑材料非线性的RC双曲冷却塔风致破坏过程

为明确RC双曲冷却塔的极限静风荷载及其风致破坏过程,以一座大型冷却塔为例,采用ABAQUS中分层壳单元模拟塔筒的混凝土和双向钢筋网,在线性计算和非线性计算验证的基础上,采用弥撒开裂模型和双线性模型模拟混凝土和钢筋的非线性受力特征,分析了自重+风荷载(工况Ⅰ)和自重+冬温+风荷载(工况Ⅱ)两种工况下的静风破坏过程,并结合荷载位移曲线、内力、应变和应力的发展和分布探究了其破坏机理。结果表明:对于工况Ⅰ,风荷载系数为λ=1.384时,首先在迎风子午线相对高度h_s/H_s=0.37位置因子午向受拉出现环向裂缝且为贯通裂缝,之后整个迎风区的环向裂缝不断增加并沿环向扩展,迎风区内表面和侧风区外表面也因环向弯矩而出现子午向裂缝,开裂位置的钢筋应力迅速增加,荷载-位移曲线也由线性进入非线性并且迎风区和侧风区位移迅速增加,迎风区和侧风区内力也表现出明显的重分布特征,最后因混凝土持续开裂和喉部区域双向钢筋屈服而破坏,极限风荷载系数为λ=2.007;对于工况Ⅱ,温度效应的计入使λ=1.0时即在侧风区上部首先出现子午向裂缝,子午向裂缝开展也较工况Ⅰ略严重,但因温度的弯矩效应有限,其荷载位移曲线和工况Ⅰ基本一致,且仍以迎风区环向开裂最为显著,结构破坏依然由风荷载控制,最终的极限荷载荷载系数为λ=1.842。     

用能量方法研究混凝土断裂过程区的力学性能

准脆性混凝土自由裂缝前缘断裂过程区的发展与其非线性断裂特征及尺寸效应现象密切相关。它的物理力学行为的量化分析对理解混凝土断裂破坏机理和建立适用于混凝土结构裂缝稳定分析和安全评估断裂准则尤为重要,一直是混凝土断裂力学研究的核心问题。该文依据Hillerborg给出的断裂能定义,给出了计算单位长度断裂过程区发展能量耗散的通用表达式。以三点弯曲梁为例,采用非线性软化本构关系,进一步给出了计算此平均能量耗散的具体步骤及对应的公式。在根据实测的三点弯曲梁的断裂能回归拟合了特征裂缝张开位移w0后,计算了每个试件整个断裂全过程中不同荷载时刻断裂过程区耗能的平均值。结果表明:随着裂缝扩展,断裂过程区能量耗散的变化和试件尺寸无关,可描述断裂过程区混凝土材料的力学性能。     

碳纤维增强复合材料筋混凝土梁非线性力学性能

为了研究碳纤维增强复合材料(CFRP)筋混凝土梁的非线性力学性能,基于非线性理论推导了CFRP筋梁的有限元分析模型：对4个预应力CFRP筋混凝土梁进行了非线性全过程分析,考察了预应力CFRP筋、GFRP筋和普通钢筋的应力发展规律。与试验资料对比可知,计算结果与试验数据吻合良好,说明采用弥散裂缝模式、Owen屈服准则和Hinton压碎准则能较好地描述混凝土开裂、屈服和压碎特性,同时也说明了CFRP筋及其力学效应用组合单元模拟的有效性以及本文中研制程序的正确性。CFRP筋具有高强度性能,梁试件破坏时CFRP筋均未失效;与受拉区配筋为钢筋相比,GFRP筋在全过程中处于弹性阶段。     

钢-混凝土双面组合梁受拉钢筋有效分布宽度

负弯矩区桥面板中受拉钢筋的应力分布存在滞后现象。考虑"拉应力沿桥面板厚度方向变化",结合有限元法,研究受拉钢筋有效分布宽度的计算问题。对29根双面组合梁进行了非线性有限元分析,研究了中支点附近负弯矩区桥面板中受拉钢筋的有效分布宽度在加载全过程中的变化;对弹塑性阶段有效分布宽度的主要影响因素进行参数分析,提出了塑性阶段有效分布宽度的简化计算方法。     

滚珠丝杠式惯容器试验及力学性能预测

在数控液压伺服激振试验台上进行滚珠丝杠式惯容器力学性能试验,获得惯容器在不同惯容系数及不同激振输入下力学响应,通过分析惯容器存在的非线性因素及试验结果,揭示非线性因素影响惯容器的实际性能。考虑建立惯容器自适应神经网络模型,进行惯容器力学性能预测。由于BP算法易陷入局部最优且泛化能力弱,用遗传算法优化BP网络训练过程。基于非线性因素对惯容器力学性能影响机理,选惯容系数及惯容器在多个瞬态时间点位移、速度及加速度为神经网络输入,惯容器输出力为网络输出,并将试验所得1020组数据用于网络训练及预测,网络预测结果与试验结果吻合良好,说明所用方法正确合理,可为惯容器力学性能预测提供参考。     

掘锚机在煤巷快速掘进中的应用

掘锚机在煤层巷道中的开挖速度会影响巷道围岩体的应力场和位移场,给煤层巷道的安全连续开采带来巨大的挑战。以山东省兖州煤田为研究对象,运用数值模拟和现场监测的手段研究巷道开挖支护时的应力场和位移场。结果表明,煤层竖向应力曲线均呈非线性变化,在约1.0倍开挖宽度的位置处出现竖向应力峰值,随着掘锚机开挖速度的提高,煤层的竖向应力峰值也不断增加;随着煤层巷道开挖进尺的增加,煤层顶板竖向位移曲线呈非线性减少规律,并且无收敛现象,煤层巷道侧壁水平位移曲线也呈非线减少规律,但存在位移收敛现象;降低掘锚机的开挖速率可以减少煤层顶板竖向初始位移值和侧壁的水平向初始位移值;现场实测结果与数值模拟结果对比表明,掘锚机开挖数值模拟的结果与实际相符,结果具有可靠性。     

基于双轴拉伸试验的飞艇蒙皮材料非线性分析

飞艇蒙皮为多功能层压织物材料,力学行为呈现复杂的非线性,合理表征其非线性的力学模型对飞艇结构设计与分析至关重要。本文对飞艇蒙皮材料试件进行了7个应力比双轴拉伸试验,基于正交异性材料模型,采用应变残差平方和最小方法计算弹性常数,建立线性力学模型;根据试验数据建立应力弹性常数响应面,建立以应力为变量的完整三次式非线性力学模型。并根据此力学模型建立飞艇蒙皮材料有限元分析模型,通过数值模拟七种应力比下的双轴拉伸试验,分析结果的应力分布和分缝位移与试验现象一致。将分析得到的应力-应变曲线与试验结果进行对比,两者能很好的吻合,表明非线性力学模型及分析方法适用于飞艇结构分析。     

带竖向接缝的空心模剪力墙受剪性能试验研究及承载力计算

对5个带竖向接缝的空心模剪力墙试件开展了拟静力试验,研究了竖向接缝的连接性能,分析了轴压比、剪跨比、空心模内水平钢筋配筋量等关键参数对竖向接缝连接性能和墙体受剪性能的影响。结果表明:墙体未发生脆性破坏,破坏位移角均大于1/100,延性系数均大于或接近5.0,具有良好的变形能力;正常使用阶段竖向接缝完好,可保证装配单元的有效连接;轴压比由0.15提高至0.25,受剪承载力提高了11.8%,但峰值位移角降低了22.5%;随着剪跨比的提高,受剪承载力显著降低;空心模内水平钢筋配筋量提高56%,受剪承载力提高了11%。提出了四单元计算模型计算墙体的受剪承载力,计算值与实验值相差均小于6.5%,计算结果偏于保守,可用于预测带竖向接缝的空心模剪力墙的受剪承载力。     

BP神经网络在气动人工肌肉拉力预测中的应用

在气动人工肌肉的静态建模中,为寻找拉力与气压和位移的函数关系,该文利用训练后的BP神经网络预测气动人工肌肉输出力。将准静态实验获得的气压、位移和对应的输出拉力代入BP神经网络进行训练,得到气动人工肌肉的BP神经网络静态模型。预测结果表明,预测拉力与试验测得拉力相关系数达0.99以上,且通过BP神经网络预测拉力与实测拉力误差率在较大收缩范围内维持在较低水平,从而证明根据BP神经网络预测拉力的静态模型是可行的。     

矿物界面破碎特征分析与预测

根据不同组分矿物界面的差异性,利用盒子维法实现对矿物界面几何特征的描述、利用原位加载实验实现对矿物界面力学特征的描述,并利用反向传播(back propagation, BP)神经网络算法对矿物界面几何特征和力学特征进行映射预测。结果表明:所研究黑钨矿石中石英-钨界面分形维值大于石英-硅质岩界面的,且石英-钨界面分形维值范围为1.855 1～1.936 8、石英-硅质岩界面分形维值范围为1.163 3～1.371;不同组分粘结界面的力学性质存在差异,且与组成矿物的物理属性、形态特征等相关,其中石英-硅质岩界面最小破碎应力范围为1.178 5～1.482 6 GPa,石英-钨界面最小破碎应力范围为1.335 5～1.542 03 GPa; BP神经网络可实现矿物界面几何特征对力学特征的有效预测,在预测前期误差最大仅为4.14%,随着样本数据增多,预测精度越来越高,在预测后期误差最低仅为0.011%。     

基于BP神经网络算法的316L不锈钢极薄带热处理力学性能预测

目的 为了预测不锈钢极薄带热处理后的力学性能、优化热处理工艺以及实现热处理工艺的智能控制,构建基于BP算法的神经网络模型。方法 以316L不锈钢极薄带为研究对象,进行热处理试验和拉伸试验,通过以热处理的退火温度、保温时间和取样方向作为输入层参数,以屈服强度、抗拉强度、断后伸长率作为输出层参数,采用BP算法构建了316L不锈钢极薄带力学性能预测的思维进化算法优化BP神经网络模型,并进行模型的预测和应用验证,考虑不同隐含层节点数及不同BP神经网络模型对性能的影响。结果 思维进化算法优化的BP神经网络模型测试集的屈服强度、抗拉强度和断后伸长率的平均相对误差分别为8.92%、5.21%和9.28%,训练集相关系数为0.980 94。思维进化算法优化BP网络单、双隐含层误差总和最低分别为0.578 6和0.546 9,BP网络与思维进化算法优化的BP网络误差总和最低分别为0.579 9和0.546 9。结论 思维进化算法优化BP神经网络模型具有较好的预测能力和泛化能力,以及较高的预测精度。与企业现用生产工艺相比,采用模型优化后热处理工艺的综合力学性能有显著提高。     

钢-混凝土组合梁抗剪研究中的塑性分析方法

为了研究钢－混凝土组合梁正弯矩区的组合抗剪性能，本文对16根密实截面钢－混凝土组合梁的组合抗剪性能进行了试验研究。在试验研究中，为了分离组合梁各抗剪部分承担的剪力，需要计算钢梁腹板所承担的剪力。本文介绍一个钢梁腹板在塑性流动阶段的剪应力计算方法，并且该方法还能判断钢材是否进入强化阶段。为了验证这一方法的正确性，作者还进行了2个纯钢梁试件的抗剪试验，试验结果与计算值吻合良好。     

基于GA改进BP神经网络预测热变形流变应力模型的建立EI北大核心CSCD

应力-应变曲线对研究金属热变形过程中的加工硬化、动态再结晶和动态回复的变化具有重要的意义,而预测不同热变形参数下的应力-应变曲线有助于研究热加工过程中金属的可加工性和不稳定性。在应变速率为0.01~3 s^(-1)以及变形温度为1000~1200℃条件下,利用Gleeble-3500热模拟试验机对Nb-V-Ti微合金钢进行热压缩实验,研究了Nb-V-Ti微合金钢的热变形行为。建立BP神经网络模型和基于GA改进BP神经网络模型,分别预测在应变速率0.5 s^(-1)、变形温度1050℃和应变速率1 s^(-1)、变形温度1100℃条件下的流动应力行为并验证模型效果。研究结果表明:经GA改进后的BP神经网络模型对测试数据的应力-应变曲线与实验曲线具有很好的吻合,相关系数分别达0.99202和0.99734,误差仅为2.7816%和2.1703%,预测结果与实验结果相对误差在[-2,2]范围内,证明了模型的预测可靠性,且适用于较广的应变范围,为工业生产轧制工艺提供理论指导。     

表面滚压强化工艺对FV520B钢表面完整性的影响及预测模型建立

目的 基于多元回归法和BP神经网络建立预测模型,实现对滚压后试件表面完整性指标的精准控制,从而指导实际加工生产。方法 以FV520B钢为研究对象,以滚压工艺参数（压强、进给量、滚压速度）为影响因素,以材料表面完整性指标（表面粗糙度、表面硬度、塑性变形层深度）为评价指标,设计了正交试验。通过对正交试验数据进行方差分析和信噪比分析,探究了滚压工艺参数对FV520B钢表面完整性的影响。基于正交试验数据构建了多元回归预测模型和BP神经网络预测模型,并对2种模型的有效性和精准度进行了分析和比较。结果 进给量对表面粗糙度有显著影响,随着进给量的增大,表面粗糙度也显著增大。压强和进给量对塑性变形层深度均有显著影响,且塑性变形层深度随着压强的增大而增大,随着进给量的增大而减小。多元回归法建立的预测模型的拟合度较差,而BP神经网络预测模型的实验值和预测值的相对误差均在10%以下,预测效果较好。结论 相比于多元回归预测模型,BP神经网络预测模型具有误差小、泛化性能好等优点,能够实现对滚压后试件表面完整性指标的精准控制,为实际的加工生产提供一定的指导。     

神经网络预测搅拌摩擦加工TC4超塑性行为

目的 研究搅拌摩擦加工工艺改性的Ti–6Al–4V双相钛合金的超塑性变形行为。方法 对360 r/min、30mm/min工艺条件下搅拌摩擦加工处理的TC4钛合金在不同的变形条件下进行超塑性拉伸实验,在实验数据的基础上构建以变形温度、应变速率和晶粒尺寸为输入参数且以峰值应力为输出参数的3–16–1结构的BP人工神经网络模型。应用所构建的BP人工神经网络模型对不同变形条件的Ti–6Al–4V钛合金的超塑性行为进行预测。结果 BP人工神经网络预测的精准度较高,实验应力值与预测应力值吻合度较高,相关系数R=0.991 3,相对误差为1.91%～12.48%,平均相对误差为5.92%。结论 该模型预测的准确性较高,能够客观真实地描述Ti–6Al–4V合金的超塑性变形行为。     

偏最小二乘回归神经网络模型在爆破振动峰值速度预测中的应用

神经网络方法是处理非线性问题的有力工具,但当输入变量较多,输入变量间存在的多重共线性性会使得网络的建模效率下降。偏最小二乘回归方法通过提取对因变量解释性较强的成分,能较好地克服变量间的多重共线性。将两种方法相结合,建立了爆破振动峰值速度的偏最小二乘回归BP神经网络预测模型。利用偏最小二乘法对影响爆破振动的因素进行分析,提取出3个新综合变量,使BP网络的输入层节点数目由9个减少到3个,简化了网络结构,提高了计算速度,增强了网络稳定性。分析结果表明,耦合模型的平均预测误差为7.62%,相较于传统的萨氏公式及标准的BP神经网络模型其预测精度有了明显提高。     

考虑柱纵向钢筋屈曲特征的修正材料本构模型

纵筋屈曲会加速钢筋混凝土(RC)柱峰值后承载力退化,在钢筋的材料本构关系中合理地考虑屈曲效应是RC柱的有限元模型可信的基础之一。Gomes等提出的屈曲钢筋材料本构模型(G-A模型)力学概念清楚,但两个基本假定存在明显误差。在OpenSees平台上,采用基于纤维截面的集中塑性铰非线性梁柱单元对24个钢筋试件的屈曲受力性能循环加载试验进行模拟。基于有限元计算结果,对G-A模型采用的全截面塑性弯矩M_p、忽略杆件轴向变形的几何关系进行了误差分析。通过回归分析,建立了修正G-A模型。研究结果表明,屈曲钢筋试件关键截面的应力分布与G-A模型的全截面塑性基本假定差别较大,忽略轴向变形影响会导致屈曲钢筋跨中侧向位移计算结果存在误差。原始G-A模型的模拟效果较差,修正G-A模型对全截面塑性弯矩、几何关系均进行改进,其计算精度明显提高。     

Ti-22Al-24Nb-0.5Y合金流变行为及BP神经网络高温本构模型

利用Gleeble-3500热模拟试验机进行等温恒应变热压缩实验,以实验获得的数据为基础,研究Ti-22Al-24Nb-0.5Y合金流变行为,通过正交实验对影响合金的流变应力因素进行分析,并建立基于BP神经网络的合金高温本构关系模型。结果表明:影响合金流变应力的主要因素依次为应变速率、变形温度和应变量;Ti-22Al-24Nb-0.5Y合金在热变形时的流变应力对应变速率和变形温度都较为敏感。当变形温度较低,应变速率较高时,合金变形呈流变软化特征,当变形温度较高,应变速率较低时,合金变形趋向于稳态流动;利用BP神经网络建立的合金高温本构关系模型,具有较高的精度,其相关性系数达到0.9949,平均相对误差在3.23%,预测值偏差在10%以内的数据点达98.79%,该预测模型可作为Ti2AlNb基合金塑性成形过程有限元模拟的本构关系。     

基于神经网络的微合金钢热轧奥氏体晶粒尺寸及流变应力模型的研究

基于神经网络原理,对微合金钢热轧控制的选取进行了研究,首先,制定了一套获取样本数据的实验方案,该方案利用Ｇleeble-1500热力模拟机提取了轧制温度、应变量、应变速率和相应的应力变曲线,并通过显微观察获取了实验了实验后样品断面的奥氏体晶粒尺寸,通过归一化把实验所得数据进行必要的处理,采用ＢＰ算法训练网络,对热轧控制（轧制温度、应变量、应变速率）和描述微合金钢组织性能的参数（奥氏体晶粒尺寸及流变应力）之间的映射关进行了函数逼近,建立了奥氏体晶粒尺寸及流变应力神经网络模型,实践证明,将该神经网络模型运用于热轧控制预报,提高了预算精度并取的较好的效果。     

路堑开挖爆破中邻近民房风险评价的网格支持向量机模型

应用支持向量机理论并结合路堑开挖爆破特点,提出路堑开挖爆破中临近民房安全性评价的支持向量机回归模型。考虑爆破参数、地质条件和民房结构状况因素,选取最小抵抗线、孔距、排距、炸药单耗和民房的自振周期等16个影响较大的因素作为该模型的输入参数,房屋安全等级系数作为模型输出,利用网格搜索寻优方法对支持向量机模型的参数进行了优化。以19组路堑开挖爆破实测数据作为学习样本进行训练,对另外3组待判样本进行判别,并与多元回归、BP神经网络回归和实测结果进行对比。研究结果表明:建立的支持向量机回归模型对路堑开挖爆破中临近民房安全性评价效果良好,具有较高的预测精度。