量子点超辐射发光管研究进展(续)

3 SLD应用及其性能要求 SLD具有高亮度、宽光谱、弱时间相干性、低噪声、高光纤耦合效率等优点,被广泛应用于光纤陀螺仪(FOG)[40-42]、光学相干断层成像术(OCT)[43-44]、光纤通信[45-46]、光时域反射计[47]、波长可调谐激光器[48]等领域,展示了广阔的军用、民用应用前景和重要的实用价值.     

汽蚀和闪蒸对调节阀的破坏及其防止

液体在调节阀的流道中的流动过程是极其复杂的,根据连续性方程式。ρ·F·C=常数式中ρ-流体介质密度,kg/m~3 F-流道截面积,m~2 C-截面平均流速,m/s, 对于不可压缩的流体,ρ=常数,因此F·C=常数,亦即流体的流速和通过该截面的截面积成反比。同时,又根据伯努里方程式gz+(P/ρ)+V~2/2=常数式中Z-位置标高,m P-压头,Pa g-重力加速度,kg·m/s~2 忽略管道进出口流体的位置标高程差别,     

基于解析模式分解的密集工作模态参数识别

长大跨度的桥梁结构或者高层建筑的工作环境振动响应中经常包含密集的模态成分,并会出现模态叠混现象,而传统的信号分析方法往往难以识别结构的密集模态参数。提出一种基于解析模式分解理论与随机减量技术相结合的方法识别环境激励下的结构密集模态参数。对于工作环境激励下的结构振动响应,通过随机减量技术可以提取结构的自由振动响应,利用解析模式分解方法对具有密集模态的自由振动响应进行有效的分解,对每一阶自由振动响应利用最小二乘拟合方法识别出频率与阻尼比。通过两层框架的数值模拟以及对密集频率的密集程度指数和信号时程长度等参数分析,其结果表明通过随机减量技术提取的自由振动响应可以有效的减少模态叠混的影响,虽然提取的自由振动响应的时程长度比实际的信号时程要短,然而解析模式分解仍然能够十分有效的对短时程具有密集模态成分的信号进行有效的分解。最后,通过对一具有密集模态的36层框架的数值模拟,以及对一具有密集模态的3层框架的振动台实验,验证该方法可以有效的识别出环境激励下的结构密集模态参数。     

大跨径混凝土斜拉桥施工稳定性分析

随着桥梁跨径和构件的长细比不断增大,结构稳定问题日益突出。尤其是采用悬臂浇筑施工工艺,随着悬臂长度逐渐增大,结构体系处于不断变化中,这将导致桥梁结构稳定状态不断发生变化,因此有必要进行施工过程稳定性分析。论文以水阳江特大桥为工程背景,对结构施工全过程进行跟踪模拟并进行参数分析,在弹性稳定性分析的基础上选取安全储备较小的施工阶段进行几何非线性稳定性分析,得到了该桥在施工全过程中稳定性的变化规律。     

超辐射发光二极管的应用

超辐射发光二极管(superlumineseent diode简称SLD)具有光谱宽、功率大等优点.作为一种特殊光源,SLD已经被广泛应用.简要介绍了SLD的主要特征,主要表征参数和发展现状,详细阐述了SLD在干涉式光纤陀螺仪、光学相干断层成像技术、波分复用技术、光时域反射仪、可调谐外腔激光器、光纤传感器和光纤测试等领域中的应用.     

一种电梯水侵入监测系统的设计

2009年,台风肆虐温州地区,导致山洪暴发,洪水瞬间涌入某大楼地下室.急涨的洪水没过了地下室电梯外召唤盒,登记按钮被点亮.此时,保安正在一楼使用电梯往高层搬运物资.人进入轿厢、关门、启动、驶往地下室、急停、呼救、挣扎,直至猛涨的洪水淹没了整个轿厢.血淋淋的教训,种种电梯泡水引发的投诉和纠纷,充分印证了电梯设置水侵入...     

基于解析模态分解的时变与弱非线性结构密集模态参数识别

对于时变与非线性的结构系统,由于结构模态响应信号的瞬时频率并不等同于结构本身的瞬时频率,因此推导了单自由度与多自由度体系在自由振动和受迫振动下模态响应信号的瞬时频率与结构本身瞬时频率的关系,理论结果表明,对于时变的线性结构和弱非线性结构,模态响应的瞬时频率缓慢变化的部分与结构系统的瞬时频率近似相等。通过对一杜芬系统的数值模拟和对一调整索力变化而使其频率变化的斜拉索自由振动实验,验证了理论结果的正确性。对于具有密集模态的时变与非线性的多自由度体系,提出了把解析模式分解方法扩展到时变与非线性结构的模态分解。该方法通过小波变换选取二分时变截止频率,对结构的时变模态响应进行分离,从而实现多自由度结构时变参数识别。最后,对一具有密集模态的两层框架时变系统受白噪声激励和地震激励进行数值模拟,结果表明,提出的方法能有效的分解时变系统的密集模态响应并能较好的识别出结构系统的瞬时频率。     

结构动力响应扩展离散解析模式分解的截止频率优化选取方法

为对结构动力响应进行有效分解并获得分解后振动响应的时频特征,提出了结构振动响应分解的扩展离散解析模式分解。基于扩展的离散解析模式分解,提出了截止频率选取的优化方法。传统的截止频率选取方法往往是根据傅里叶频谱图来进行人为选取。然而,对于具有密集模态成分的结构振动响应或者信噪比低的结构环境振动响应,很难根据傅里叶频谱图来选取截止频率。为了更好地对截止频率进行自动化优化选取,提出用自回归功率谱代替传统的傅里叶谱选取截止频率的方法。为验证扩展离散解析模式分解方法的有效性,首先对一模拟的结构振动信号进行有效分解;然后,对一个具有密集模态的36层框架结构的数值模拟,利用所提自回归功率谱法,获得了具有密集模态的振动信号的截止频率,并对结构振动信号进行了有效的分解;最后,以吉安赣江公路大桥为工程实例,选取了大桥环境振动加速度实验数据,利用自回归功率谱找出了信号分解中的截止频率;进而利用扩展离散解析模式分解获得了大桥的前两阶振动响应,并识别出了大桥的前两阶振型。结果表明:扩展离散解析模式分解是解析模式分解在离散信号处的有效延展;同时,利用自回归功率谱在扩展离散解析模式分解中寻找截止频率的方法更为有效。     

改进生成对抗网络及其在结构非线性模型修正中的应用

提出改进生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）并在结构非线性模型修正中成功应用。在改进的GAN中,通过引入代理模型的方式,增强网络判别器对非线性结构各节点响应关系特征的学习能力;为避免传统GAN存在的梯度消失问题,使用跳跃连接和密集连接等方式加强网络层之间的信息交流,并且通过引入组合目标函数,构建模型输入响应与输出参数之间的映射关系实现网络训练。在进行结构非线性模型修正时,结构的动力响应作为网络模型的输入,训练好的GAN模型能够根据输入数据的特征,输出非线性模型参数的最优值,从而实现结构非线性模型修正。通过对地震荷载作用下的12层钢筋混凝土框架结构进行数值模拟,验证了方法的可行性,并通过对比基于卷积神经网络的非线性模型修正结果,验证所提方法的优越性;最后进一步结合地震荷载作用下的悬臂铝梁振动台实验,验证了该非线性模型修正方法的可靠性。