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预应力钢箱梁的非线性分析 总被引:6,自引:1,他引:6
为提高预应力钢筋梁的计算精度,对预应力钢箱梁的两个受力阶段作了全过程非线性分析,建立了预应力钢箱梁的非线性分析模型,采用平衡原理和能量原理分别推导出预应力钢箱梁在预加力阶段和荷载阶段的控制微分方程,用上述方程进行理论计算所获得的数据,如钢梁的跨国挠度、底板应变均与预应力钢箱梁模型的实验结果符合良好,表明了建立的模型和所推导的控制微分方程的有效性和正确性,对影响钢箱梁刚度的因素诸如预加力的大小,预应力钢索的跨中垂度等进行了详细讨论,讨论结果表明,当外荷载较小时,预加力对钢箱梁刚度影响较小,当外荷载较大时,预加力对钢箱梁刚度影响较大,钢索在跨中的垂度越大对钢箱梁刚度的提高越大。 相似文献
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采用各向异性刚线性硬化模型研究了柱壳的塑性屈曲问题,当把本构方程的起算点设置在线硬化的起始位置时,本构方程具有线性形式,基此建立了柱壳屈曲的基本方程,并用它求解了四边简支柱壳在双轴载荷作用下的屈曲问题,在弱各项异性情况下获得了最小屈曲载荷的解析表达式. 相似文献
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Base on the mechanics theory and numerical simulation technique, a method to analyze the effect of the main bolt break on the stress, fatigue and seal is studied in this paper, and is adopted to evaluate and analyze the fracture influence of main bolt. The results show that this method is applicable for the analysis of the RPV safety performance induced by one bolt break or several bolts break accident, and for the determination if the nuclear reactor can be operated when similar problems occur. 相似文献
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随着电动汽车快速发展,电动汽车充电设施的市场规模及需求日益扩大,充电设施的安全可靠性越来越受到重视。可靠的电磁兼容性能是电动汽车充电设施现场安全可靠运行的必备条件,研究充电设施现场电磁兼容特性及防护技术,做好充电设施现场电磁兼容防护,保证充电设施的安全可靠性,对推动电动汽车发展具有重要意义。根据电动汽车充电设施现行电磁兼容标准,研究充电设施现场电磁兼容测试方法,选择典型充电站进行现场测试,分析充电设施现场电磁干扰特性,并提出电磁干扰抑制与防护措施。充电机产生的谐波干扰是现场主要的电磁兼容问题,采用集中治理与分散治理相结合的方式或者选用具备APFC功能的充电机,能有效解决现场谐波干扰问题。在充电设施开发建设过程中,充分重视充电设施的电磁干扰抑制与防护,提高充电设施电磁兼容性能,是充电设施安全运行的根本保证。 相似文献
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目前无线供能网络的研究主要考虑仅有单个射频能量源和单个汇聚节点的能量供给与数据收集,研究由多个射频能量源和汇聚节点组成的无线供能网络,每个节点有吞吐量需求,通过最优化各能量源的能量发送时长来使得总供能最小化。具体来说,对该供能最小化问题进行建模,并将其分解成主、从两个问题:从问题为能量供给阶段时长给定时满足节点吞吐量需求的各能量源供能时长最优化(即总供能最小化),主问题为最优化能量供给阶段时长,将从问题建模并设计分布式对偶次梯度法获得最优取值,主问题的求解先采用二分法找到满足节点吞吐量要求的一个可行解,然后使用黄金分割法高效地得到最优解。仿真结果表明:相比于基准方法,所提出的最优算法能显著降低能量源的能量发送。 相似文献
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射频能量捕获是应对无线网络节点能量受限的有效方法之一.射频能量源(energy source,简称ES)的布置位置和发送功率决定了各个节点的能量捕获功率.现有的研究工作大部分考虑的是没有给定侯选位置的场景.然而,在实际应用场景中,网络区域往往存在很多不可布置能量源的区域,使得能量源只能在一些合理的候选位置中布置.目前仅有少量相关工作研究如何在ES的候选布置位置中选择合适布置位置.已知节点位置、节点的能量捕获功率需求值、ES的个数以及ES的候选布置位置.研究并设计了最小化ES总供能的ES布置与发送功率设置方案.首先将该问题建模为混合整数规划问题;然后分别提出了一种具有较低复杂度的启发式算法和一种能够达到更小总供能的基于遗传算法的算法.仿真结果表明,与布置位置随机挑选法相比,这两种算法的网络总功耗降低了约90%,而遗传算法可达到比启发式算法高约35%的节能效果.因此,基于遗传算法的布置算法可用于中小规模的ES布置场景,而启发式算法可用于大规模的ES布置场景. 相似文献
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