基于深度学习的建筑用短粗拉索索力智能识别

准确识别拉索的索力大小对评估预应力结构的健康状态具有重要意义。频率振动法可以较精确地测量桥梁结构中细长拉索的索力，但对建筑用短粗拉索的索力测量精度较低。为此，对建筑中常用的密闭索及高钒索开展在预应力作用下的动态响应试验，以获取拉索在不同索力下的动态响应数据，基于试验数据提出了可智能识别建筑用拉索索力的深度学习模型。模型以采集的原始频谱数据及拉索各项几何参量为特征输入，采用多通道融合的1D卷积神经网络(CNN)及深度神经网络(DNN)。分析结果表明：训练后的模型在测试集上识别的索力值与实际索力值间的平均绝对误差值仅为5.05%,均方误差值仅为0.35%;在测试集随机的6个取样点上索力值的决定系数为0.985 4,索力误差均小于10%。与已有索力计算实用公式和机器学习算法进行对比，由索力误差百分比及决定系数的评估结果发现所提出的深度学习模型的索力识别精度更高。     

基于AMESim的65吨汽车起重机支腿液压系统设计与仿真

随着社会资源开发,起重机的使用逐渐增多,同时施工作业时由于支撑不稳定引发侧翻等问题引发的安全事故也在上升.本文提出运用液压锁在支腿系统工作时能够将其锁死,防止其发生"软腿",提高起重机支腿的支撑稳定性,设计优化起重机支腿液压系统.利用AMESim对其系统建模并进行仿真分析,通过闭锁压力变化曲线分析系统工况.结果表明:整...     

上下料桁架机器人仿真研究

基于SolidWorks-Workbench平台,通过SolidWorks建立桁架机器人三维实体模型,利用Workbench对桁架机器人的两种典型工况进行静力学分析,并在此基础上对桁架机器人进行模态分析,提取出桁架机器人的固有频率和振型,从而可通过调节机器人的运行速度来使其激振频率尽量远离结构的固有频率而避免发生共振。仿真结果表明:典型工况一的最大变形量为0.69 mm,典型工况二的最大变形量为0.26 mm,两种典型工况的最大变形量均满足在1 mm以内的工程技术要求,且桁架机器人的最大应力值为36.52 MPa,远小于许用应力220 MPa,因此桁架机器人均满足刚度、强度要求。同时对桁架机器人最危险位姿进行疲劳寿命分析,研究表明其最小寿命为1 500万次,即持续工作时间约为7.1年,超过5年的设计使用寿命。通过对上下料桁架机器人两种典型工况进行FEA分析,验证了桁架机器人的动静态特性的合理性,为这类产品的结构设计和疲劳优化设计提供了理论参考。     

四分叉铸钢节点拓扑优化及3D打印制造

针对铸钢节点质量过大和应力分布不均衡等问题,采用拓扑优化的方法对竖向荷载作用下四分叉铸钢节点的最优形态进行了研究.利用SolidWorks三维建模软件建立原始节点模型并应用HyperWorks有限元软件中的OptiStruct求解器对其进行了拓扑优化,分析惩罚因子、棋盘格控制等优化参数的影响,经多次对比调试得到四分叉铸...     

竖向荷载作用下树状结构Y形铸钢节点的拓扑优化研究

针对树状结构Y形铸钢节点质量过大和应力分布不均衡等问题,采用拓扑优化方法对竖向荷载作用下Y形铸钢节点的最优形态进行了研究.首先阐述了拓扑优化的基本原理和计算流程,然后应用HyperWorks有限元软件中的OptiStruct求解器对Y形铸钢节点原始模型进行了拓扑优化,得到了优化后的单元密度云图与单元等值面图,进而分析比选阈值0.9的单元密度等值面节点模型作为拓扑最优模型.最后将该拓扑最优节点与工程中常用的焊接空心球节点模型、基于经验设计的两分叉树状节点模型和基于拓扑优化结果新设计的节点模型共四种铸钢节点模型方案的受力性能进行了对比分析.研究结果表明,拓扑优化节点应力分布最均衡,受力性能最优良,可为铸钢节点的选型设计提供参考,利用拓扑优化方法寻找铸钢节点的最佳形态是有效可行的.     

一种图形参数输入技术

本文介绍在微机上实观CAD或CAG的一种新的图形参数输入技术。它是以Au-to CAD为支持软件,利用数字化仪输入绘图参数和命令的。由于建立了标准件图形库和功能齐全的数字化菜单、扩大了绘图时的人机对话功能和Auto CAD的应用范围,使得微机绘图变得更为直观、方便。     

人工智能在土木工程领域的应用研究现状及展望

作为新一代产业变革的核心驱动力,人工智能是全面提高土木工程领域数字化、自动化、信息化和智能化的重要方法。为全面了解人工智能在土木工程中的发展及应用,定性分析了人工智能的基本研究领域,定量分析了人工智能在土木工程设计、制造、养维护阶段的研究现状,利用CiteSpace可视化工具深入挖掘人工智能在土木工程中存在的问题、发展瓶颈和研究趋势,并给出相应的解决办法及研究思路。通过文献综述发现,土木工程领域已展开了大量人工智能研究,但各阶段智能化发展不均衡,实际应用也存在一定局限性,需深入探索神经网络、大数据、深度学习等智能技术在土木工程全生命周期的交叉融合,促进土木工程领域人工智能研究的协同发展。     

某大跨度干煤棚网壳结构设计及优化研究

以某大跨度干煤棚网壳结构为研究对象,在柱面双层网壳结构方案的基础上,提出采用折柱面双层网壳结构的优化方案,通过建立多个计算模型,分析对比不同折线坡度、网壳厚度对结构承载力和用钢量的影响,确定最优的结构几何参数。研究结果表明,在相同用钢量的情况下,折线坡度为9.16%、网壳厚度为4.4m左右时,折柱面双层网壳结构极限承载力比柱面双层网壳结构提升27.3%。