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91.
考虑楼板组合作用的方钢管混凝土组合框架受力性能试验研究 总被引:1,自引:1,他引:1
为研究钢梁与混凝土楼板的组合作用对钢-混凝土组合框架体系的刚度、承载力及耗能能力的影响,并考察组合框架结构在大震作用下进入弹塑性阶段的受力性能,进行了2榀足尺方钢管混凝土组合框架的低周反复荷载试验。2榀组合框架分别为组合梁-钢管混凝土框架及纯钢梁-钢管混凝土框架。试验中结构的最大层间位移角达到1/21。试验结果表明:组合框架结构具有稳定的滞回性能及良好的延性;钢梁与混凝土楼板的组合作用能显著提高结构的刚度、强度及耗能能力,并且能有效保证钢梁上翼缘的局部稳定性及钢梁的整体稳定性;楼板组合作用将使钢梁下翼缘应变显著增大,导致楼盖梁转动能力的减小;两个试件的破坏均是由梁端失效引起,说明试验中采用的梁翼缘贯通式节点能够满足强柱弱梁、强节点弱构件的抗震设计要求。 相似文献
92.
利用纳米多孔活性结构诱导和促进W和Cu直接合金化,主要包括3步骤:首先,通过两步阳极氧化和还原退火在W表面制备纳米多孔结构;然后,在纳米多孔W上电沉积Cu层;最后,在近Cu熔点温度(980℃)下退火,得到W/Cu层状复合材料/连接件。W/Cu界面的表征结果表明,2种金属间的扩散距离约为27 nm,W和Cu之间成功实现直接合金化。同时,针对此前建立的不互溶金属直接合金化热力学模型存在的问题,改进了表面能和压力能的计算方法,解决了表面原子层数选用导致表面能结果具有随意性的问题和热力学计算中的单位尺度问题,实现了基于纳米活性结构的不互溶W-Cu直接合金化的热力学计算。热力学计算结果表明,W表面纳米多孔化之后W-Cu体系的表面能大幅提升,可以作为W和Cu直接合金化的热力学驱动力。分析认为,除具有高表面能的晶面增多之外,纳米结构形状也是W表面纳米化后表面能提高的主要原因之一。 相似文献
93.
为了研究压拱和悬链线阶段的受力机理,采用SAP2000软件建立了装配整体式框架(PCF)模型并用试验数据进行验证。在此基础上,建立了分析模型,选取A2模型对这2个阶段的受力机理进行了详细分析,然后将该阶段承载力与经典塑性铰理论承载力相比,定义了压拱和悬链线机制承载力提高系数η和ξ,研究了跨高比、层数、配筋率等参数对结构抗倒塌承载力的影响。结果表明:底部配筋率由0.44%增加到0.88%后,压拱机制承载力最大值F_(u.a)和悬链线机制承载力最大值F_(u.c)分别增加了37%和88.7%,η由1.25减少到1.22,ξ由1.06增加到1.45;顶部配筋率由0.66%增加到1.03%后,F_(u.a)增大了25%,η由1.25减少到1.20,而F_(u.c)变化很小,ξ由1.57减少到1.16;改变跨度导致跨高比由8增加到15时,F_(u.a)和F_(u.c)分别减小了67%和59%,η由1.33减小到1.18,ξ由1.44增加到1.59;改变梁高导致跨高比由8增加到15时,F_(u.a)和F_(u.c)分别减小了87.7%和59.9%,η由1.35减少到1.08,ξ由1.44增加到3.85;层数增加时,η减小,ξ增大;侧向约束的刚度对悬链线效应的影响较大,当柱相对抗弯刚度大或侧向约束的跨数多时,悬链线效应对抗力的提高更为显著。 相似文献
94.
碳纤维增强环氧树脂基复合材料湿热残余应力的微Raman光谱测试表征 总被引:3,自引:1,他引:2
采用微Raman光谱仪对碳纤维增强环氧树脂复合材料CF/EP(纤维体积分数为30%)的湿热残余应力进行了研究。实验结果表明:湿热残余应力能够使碳纤维Raman光谱发生频移,根据频移可对纤维所受湿热残余应力进行表征;选择合适的试验点是复合材料湿热残余应力Raman测试成功的关键;在湿热环境下长期吸湿,纤维所受轴向残余应力由吸湿前的热残余压应力转变成吸湿后的湿热残余拉应力;由吸湿后碳纤维所受湿热残余拉应力减去吸湿前热残余压应力获得的吸湿拉应力非常大,平均为2272 MPa,接近所用碳纤维的拉伸强度(2800 MPa);适当的加工热残余压应力有利于降低吸湿导致的应力。 相似文献
95.
96.
97.
为保证大体积预应力混凝土转换梁的施工质量,防止和控制在张拉前出现裂缝,对混凝土的浇筑工艺、温度及裂缝控制方法作了认真分析研究,并进行了理论计算和施工过程温度监测,取得了较好的实际效果。文中还结合转换梁的预应力施工特点进行了介绍,最后给出了参考建议。 相似文献
98.
针对当前基于CUDA的中值滤波并行加速算法存在的编程复杂,图像数据提取和显示环节实现繁琐等问题提出了利用MATLAB和OpenACC结合的并行算法。该算法采用MATLAB实现图像的提取并转换成数组文件,之后利用OpenACC实现串行代码到并行代码的转换并处理MATLAB转换的数组文件,最后通过MATLAB将滤波后的数据显示成图像。通过仿真实验进行中值滤波算法的加速实验,结果表明:提出的算法在大量减少代码转换工作量的情况下加速效果较串行程序提升明显,且与CUDA加速效果相当。 相似文献
99.
100.