用加权余量法求圆板在Mises屈服条件下的极限荷载

应用加权余量法求承受均布荷载的简支与固支圆板在Mises屈服条件下的极限荷载。方法简单 ,结果合理     

Mises屈服条件下简支环板的塑性极限荷载

在Mises屈服条件下,求解了外边简支内边自由环板和内外边均简支环板在均布荷载作用下的塑性极限荷载。Mises屈服条件是非线性的,文中采用加权残值法进行求解,得出了极限荷载下限解简洁的计算公式,并比较了Mises条件与最大极限弯矩条件的数值结果,结果是合理的。     

摄动-加权残数法分析复合材料层合板的非线性问题

本文结合摄动法、加权残数法二者的优点。来求解高阶剪切变形理论下对称正交铺设复合材料层合矩形板承受均布荷载下的几何非线性弯曲问题。先用摄动法将非线性偏微分方程组化为线性偏微分方程组,再利用加权残数法,用统一形式去求解各级摄动后相应的线性偏微分方程组。其中选用五次B-样条基的组合为试函数,以狄拉克δ函数为权函数。     

用加权余量法求圆板在Mises屈服条件下的极限荷载

应用加权余量法求承受均布荷载的简支与固支圆板在Mises屈服条件下的极限荷载。方法简单,结果合理。     

线性荷载作用下外固支环板的极限荷载分析

应用Mises屈服条件分析外边界固支环板在线性荷载作用下的极限荷载．考虑到Mises屈服条件的非线性,应用加权余量法进行分析．针对线性荷载的不同分布形式,给出极限荷载的计算公式与数值结果,画出极限荷载的影响曲线,并与最大弯矩极限条件的数值结果进行了比较,说明结果是合理的．     

求解文克尔地基上四边自由矩形板的加权残数法

加权残数法是解决力学问题的一种行之有效的数值方法。文中利用加权残数法，采用一个典型的试函数，解决文克尔地基上的板的挠曲问题，取得了较好的效果。     

以切比雪夫多项式为试函数分析薄圆板弹性后屈曲

应用加权残数法分析问题的关键是试函数的选择。本文以切比雪夫多项式为试函数,用加权残数法中的伽辽金法对薄圆板的弹性后屈曲进行了分析。数值计算结果表明:以切比雪夫多项式为试函数的解精度高、收敛性好,加权残数法分析板的弹性后屈曲行之有效。     

横向和中面荷载联合作用下圆板的非线性动静力分析

以Ｌｅｇｅｎｄｒｅ多项式为试函数，基于Ｋａｒｍａｎ型大挠度方程用加权残数法对横向和中面荷载联合作用下的圆板非线性弯曲、稳定、振动进行了分析，材料考虑了圆柱正交异性，边界为周边转动弹性约束。一些算例与有关文献结果符合良好。有关结论可供设计圆板时参考。     

在径向和横向荷载作用下均匀圆板极限荷载的近似解

本文应用加权余量法中的子域法和配点法,求出了均匀圆板在径向和横向均布荷裁作用下的极限荷载的近似解。     

用加权残数法分析薄板塑性动力响应

用加权残数法求解薄板的塑性动力响应问题，并分别以简支圆板和方板为例，说明该方法的优越性．     

加权残值法解双剪屈服准则下的轴对称球扁壳的极限载荷

本文导出轴对称球扁壳在双剪屈服准则下的极限条件，并用加权残值法计算其极限载荷。     

用双剪应力屈服准则计算方型板的极限载荷

文章给出了基于双剪应力屈服准则建立起来的矩形板的屈服条件,并用此屈服条件用静力法和机动法求解了简支板在均布荷载下的极限载荷。     

线性规划方法计算钢筋混凝土框架的极限荷载

本文采用线性规划方法计算钢筋混凝土框架的极限荷载。该法计算结果经与国内外试验和以往的极限分析方法对比表明,本文提出的方法除理论计算值更接近试验值以外,并且可考虑轴力对极限荷载以及剪力对破坏机构的影响。     

用Mises屈服准则对矩形底球扁壳进行极限分析

文章导出了基于Mises屈服准则建立起来的薄壳极限条件,并且用此极限条件用静力法和机动法求解了简支方形底在均布荷载下的双曲球扁壳的极限荷载。     

关于微分方程X＝ψ（y）－F（x，y）Y＝h（y）－g（x）极限环的存在性

用环域定理，给出如下一般形式微分方程的极限环存在的一些充分条件，其结果可以导出文［１］的定理３。     

L2[a,b]空间的一类完备正交函数系在环板振动分析中的应用

将L2[a,b]空间的一类完备正交函数系引入环形板结构格林函数的构造中,并用积分方程方法推导出研究环形板结构振动特性的一种简捷、高效的计算方法.计算结果表明,该方法不仅简便易行、精度高;而且还为分析更为复杂的环板的振动问题提供了可靠的前提.     

基于加权残差聚类的建筑负荷预测区间估计

提出基于加权残差聚类的建筑负荷预测区间估计方法,旨在对建筑负荷预测模型的不确定性进行定量评估. 使用Shapley additive explanations方法量化负荷预测模型的每个输入对输出的贡献程度. 基于得到的贡献程度对模型输入进行加权聚类,获得不同聚类簇中的模型历史残差分布. 根据不同聚类簇中的残差分布估计模型的预测区间. 在深圳某办公建筑1 a的冷负荷数据集上进行验证. 结果表明,与传统不对输入进行加权的方法相比,该方法可以显著提高预测区间的估计精度. 期望得到的预测区间与该方法得到的预测区间的平均覆盖误差为1.87%,而传统方法的平均覆盖误差为2.27%. 该方法可以用于估计任何数据驱动的建筑负荷预测模型的不确定性,从而为优化控制和故障诊断提供更可靠的负荷预测模型.