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81.
利用摄动法,将随机的微分方程和边界条件化为一系列的确定性微分方程和边界条件.运用有限元离散方法,推导了统计特征值的摄动近似表达,用算例对本文方法进行了说明. 相似文献
82.
83.
针对风力机塔筒法兰联结螺栓结构特殊、受力复杂、易于失效等特点,对风-冰联合作用下高强螺栓节点的疲劳可靠度进行了研究。首先通过谐波叠加法生成风速时程,按照概化冰力函数求出作用于风电塔上的冰力时程; 然后应用ANSYS建立风电塔模型,施加生成的风荷载及动冰荷载,得到法兰中心处的应力时程曲线; 基于Schmidt-Neuper理论及有限元方法分别对法兰联结螺栓结构进行计算,得到法兰受载与螺栓应力之间的关系; 通过MATLAB多项式拟合得到外荷载作用下螺栓的应力时程曲线; 最后基于累积损伤理论,计算螺栓在不同荷载工况下的疲劳可靠度,并讨论预紧力、螺栓位置、冰速对其疲劳可靠度的影响。结果表明:考虑冰载后螺栓的疲劳可靠度均有所下降,冰载对螺栓疲劳可靠度的影响不容忽视; 预紧力的大小对风载作用下的螺栓疲劳可靠度影响较大,对冰载作用下的螺栓疲劳可靠度影响不大; 螺栓所在位置对各荷载工况下的螺栓疲劳可靠度均存在较大影响,且对冰载作用下的螺栓疲劳可靠度影响最为明显; 法兰所受外荷载大于使螺栓节点分开所需的荷载时,会增加螺栓的应力幅值,从而降低其疲劳可靠度; 冰载作用下影响螺栓疲劳可靠度的主要因素为冰激作用导致的塔架共振。 相似文献
84.
形状记忆合金在工程结构中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文综述了形状记忆合金在结构振动主动控制和被动控制,结构变形控制以及结构裂纹与损伤监控中的应用。 相似文献
85.
为更加充分、准确、高效地利用TDR法岩土体变形监测过程中实时得到的同轴电缆反射信号,提出以Haar小波变换对该信号进行多尺度分析,利用大尺度下细节信号特征识别后期岩土体变形失稳发生区域,并将其应用于两个工程实例中。结果表明:运用小波变换分析电缆反射信号不仅能从岩土体变形初期TDR测试仪接收信号中较为准确地突显后期导致岩土体失稳的剪切变形区域或位置,而且可以通过多个不同时点原始信号小波分析结果的对比,直观地获知岩土体内部相应时段内发生运动变形的区域。因此,运用该方法可充分挖掘同轴电缆反射信号中内含的岩土体变形信息,对有效实现岩土体早期变形失稳预警具有积极的意义。 相似文献
86.
本文提出了对称正交铺设复合材料矩形层合板在随机荷载作用下的振动分析方法和防止它进入大挠度的振动控制设计方法。文中在建立了结构体系随机振动状态方程的基础上,提出了计算板反应各阶统计矩和可靠性的公式。并根据板的使用要求,应用现代控制论得到了将板挠度控制在要求的小挠度范围内的减振控制设计方法及相应的计算公式。 相似文献
87.
提出一种基于残余力向量理论的桁架结构损伤直接识别方法.先由灵敏度分析,求出结构刚度联系矩阵,再由刚度联系矩阵将损伤后的刚度摄动矩阵展开成对角矩阵,代入残余力向量方程,得到由刚度联系矩阵表示的新残余力向量方程,经过整理,此方程可以直接求解,即可得到各杆件刚度的损伤量,由此可识别出桁架结构的损伤杆件及其损伤程度.最后以一桁架结构模型进行数值仿真分析.结果表明,该方法具有计算简单,计算量小等优点,仅需损伤后第一阶模态参数,就能够准确识别出结构的损伤情况,证实了该方法的有效性. 相似文献
88.
基于非线性有限元法,采用分步迭代算法计算斜拉桥成桥索力.首先,考虑塔柱和主梁因柔度效应对弯曲能量吸收的权的分配,按最小能量法计算出索力的初值;然后,以结构线型变化最小为目标函数进行索力迭代计算,并确定出合理成桥索力.在迭代计算中考虑垂度效应等几何非线性的影响.比较了分别采用线性和几何非线性方法计算出的某大跨径斜拉桥的成桥索力,算例表明几何非线性对成桥索力的影响较小. 相似文献
89.
基于神经网络的大跨度网架结构FEM修正 总被引:2,自引:0,他引:2
依据神经网络的方法完成了对大跨度复杂体型网架结构有限元模型的修正。通过有效独立法优化配置了数据采集点的位置,然后利用神经网络结合提前终止算法建立了节点固结系数识别的基于BP网的网络系统,通过对节点固结系数的识别和杆件的三单元化实现了对有限元模型中结构刚度的实时准确把握,从而修正了结构的有限元模型。在此基础上,利用结构的部分时程响应获取了结构的自振频率和局部位移模态信息,从而验证了网络的可靠性。运用该方法的过程和结果表明,此法可以有效地用于大型网架结构的有限元模型修正。 相似文献
90.
钢筋混凝土框架—摩擦剪力墙是一种良好的减震结构。本文应用现代控制理论提出了小震时控制其所有摩擦剪力墙不滑动,框架和墙体处于弹性阶段,大震时控制其摩擦剪力墙滑动耗能(墙体仍为弹性),但框架变形不超过减震要求(如开裂,轻微破坏等)的减震控制设计方法。计算实例表明,由此所得的框架-摩擦剪力墙结构,其减震效果完全符合设计减震要求。 相似文献