碳纤维混杂纤维混凝土抗冲击性能研究

对比美国混凝土学会的混凝土落锤冲击试验装置,自行设计了混凝土落锤弯曲冲击试验装置,进行了不同几何尺寸及弹性模量的碳纤维、钢纤维和聚丙烯纤维混凝土的抗冲击力学性能试验研究。分析比较了不同纤维几何尺寸和弹性模量、种类和掺量对混杂纤维混凝土抗冲击性能的影响和增强机理。本文通过定义混杂效应系数,可定量评价混凝土抗冲击力学性能的正混杂效应。研究表明纤维可以明显提高混凝土的抗冲击强度,其中碳纤维混杂纤维混凝土的提高幅度更为显著。     

基于MR阻尼器的空间网壳结构模糊控制

基于模糊控制原理,提出和构建运用于大型杆系空间结构的模糊控制系统和简化模糊控制器组成,包含模糊化接口、规则库、插值查询表等.运用该模糊控制器,实现对典型网壳结构的振动控制和数值仿真.对比分析采用不同结点的位移、速度作为双输入时的结构动力响应.研究表明,该简化的模糊控制器设计简便、易于操作、振动控制效果显著.     

风荷载测试与模拟技术的回顾及展望

对大跨度桥梁、大跨空间结构、高层建筑、高耸塔桅结构等建筑物和构筑物而言，风荷载是结构抗风设计、防灾减灾分析的控制荷载之一。风与上述结构间的相互作用十分复杂，可通过风洞试验、现场实测、数值模拟等方法获取详细可靠的风荷载数据。本文简要介绍了大气边界层风特性与风荷载作用特点，回顾了结构风工程中风洞试验与现场实测的基本情况，讨论了风荷载时程的各种数值模拟技术，展望了风荷载测试与模拟技术研究的趋向。     

继电保护PLC程序设计中的自动重合闸控制方案

可编程控制器 (PLC)是用内部已定义的各种辅助继电器代替机械触点继电器 ,通过软件编程 ,用内部逻辑关系代替实际的硬件连接导线 ,用内部继电器节点 0 - 1变位时间等于 0 ,改善了装置的动作准确性和可靠性。应用PLC软件编程 ,能使逻辑复杂的自动重合闸等控制功能 ,变得简明 ,且符合规程。应用PLC编程的自动重合闸程序已在马王堆变电站相似文献   

非线性分析广义增量法算法研究

本文推导出广义增量法极值点与非临界点的统一形式解,首次指出增量解与增广矩阵零空间基的关系,从而可直接由零空间基得到增量解。首次研究了在Matlab IDE环境下,基于广义增量法的非线性有限元分析实现方法,指出其在数值分析中类似位移增量法的特征。最后,数值分析算例结果表明了该算法与程序的正确性和有效性。     

~(125)IUdR对人脑胶质瘤细胞SHG44的杀伤作用

为评价12 5IUdR对人脑胶质瘤细胞SHG4 4的杀伤作用 ,把12 5IUdR加入到SHG4 4细胞的培养基中 ,孵育后测量细胞摄取12 5IUdR的放射性活度 ;采用克隆形成法测定12 5IUdR对SHG4 4细胞生长抑制的效果。结果表明 ,培养基中12 5IUdR浓度增加时 ,SHG4 4细胞对12 5IUdR的摄取量也相应增加 (相关系数r =0 .9917)。SHG4 4细胞摄取12 5IUdR后生长受到明显抑制 ,细胞存活分数与培养基中12 5IUdR浓度呈直线负相关 (r =- 0 .9736 ) ,其半数致死剂量LD50 为 (8.7± 0 .12 )kBq/mL ,12 5IUdR组的SHG4 4细胞存活分数明显低于Na12 5I组 (P <0 .0 0 1)。结果提示 ,12 5IUdR能够掺入到SHG4 4细胞中 ,12 5IUdR对SHG4 4细胞有明显的杀伤作用 ,说明12 5IUdR可望成为治疗脑胶质瘤的潜在的一种放射性药物。     

风速时程AR模型及其快速实现

随着工程结构日趋多样化、大型化、复杂化，结构风振响应研究受到学术界、工程界的关注和重视，基于数值模拟方法得到的风速时程曲线在结构风振分析中被采用，自回归(AR)模型具有一系列优异性能，在时间系列分析中被广泛应用，本文基于自然风特性，通过考虑结构节点间的风速时程相关性，采用AR模型模拟节点随机脉动风速时程，并提出VC与Matlab混合编程模拟的快速实现方法．对模拟所得的网壳节点风速时程统计分析表明，AR模型可有效地模拟具有时间相关性、空间相关性的节点脉动风速时程，采用VC与Matlab混合编程快速实现方法，可较好解决模拟精度、模拟速度和计算稳定性的问题。     

组合算法用于空间结构振动抑制的阻尼器优化布置

提出适宜的适应度函数,将遗传算法的种群思想引入模拟退火算法中,构造出遗传算法与模拟退火算法的组合算法,用于空间结构振动抑制的阻尼器位置和数量寻优.通过空间网壳在不同冲击荷载作用下的算例分析发现,若设置合适的控制参数,运用组合算法可迅速准确地找到全局最优解方案.     

空间网壳结构振动问题的改进神经网络控制

结合经验公式及实验比较对神经网络的结构进行优化,利用Levenberg-Marquardt算法改进传统误差反向传播算法.基于两个改进人工神经网络的组合运用,针对结构动力响应,建立了一种可预测有效控制力的神经网络预测控制策略.用一个网络辨识结构的动力响应,另一个网络预测有效控制力.数值仿真显示:该算法具有比传统BP网络的最速下降法高一阶的收敛速度;除个别时间步外,该文控制策略可较准确识别结构的动力响应、、给出有效控制力.