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1.
本文采用用分子动力学方法研究了双酚A型聚碳酸酯的快速拉伸过程.采用COMPASS力场和NPT系综研究了应力应/变关系、能量/应变关系等.应力-应变曲线的研究结果显示,前"屈服点"和后"屈服点"分别为0.14和0.17,应变≤0.05为"弹性区域".0.14<ε_(xx)<1.05的区域为"塑性区域",ε_(xx)>1.05属于"硬化"区.能量-应力关系的研究结果显示,在应力-应变呈线性关系的"弹性区域",体系的总势能及各势能分量随应变增大发生不规则的波动.为了从能量的角度解释PBC-PC在外部拉伸条件下的应变情况,本文还研究了体系总能量与各能量分项,与应变的关系,对链结构与能量分项的关系进行了讨论. 相似文献
2.
RDX是环三甲撑三硝胺的简称,又名黑索金.是军民领域常用的高能炸药.生成焓是炸药的基本热力学性质,是其含能高低的标志,从理论上计算分子结构并预测其生成焓对含能材料的分子设计和品优炸药的筛选具有重要意义.在众多计算方法中,DFT采用大型基组计算目标分子的全电子,结果精确,可信度高,缺点是需时长,耗费计算资源;基于半经验法的从头算法是对Hartree-Fock方程的近似求解,耗费机时少,但结果可信度低;分子力场(OFF)基于牛顿经典力学,以原子间的相互作用势函数(或称力场)来描述分子内和分子间的作用力,计算速度非常快,可计算大分子或高分子材料的物理性质,但在计算分子结构方面效果不太理想.本文用密度泛函理论(DFT)与开放力场(OFF)相结合的方法,计算高能炸药--黑索金(RDX)的分子结构和气相生成焓,在保证计算精度的同时节约了时间.在构象搜索阶段,分别采用分子力学(MM)和分子动力学(MD)方法,实现对目标分子的结构驰豫和模拟退火,在分子的几何结构优化阶段,则采用DFT GGA-BLYP法.分析优化RDX分子的键长与键角表明,RDX分子结构的计算结果与实验测定基本吻合.设计反应路径,并利用DFT GGA-BLYP计算出RDX的气相生焓为188.604 kJ/mol,与实验测定值191.444 kJ/mol接近. 相似文献
3.
计算与分析电子结构对类金刚石薄膜材料的研究尤为重要.本文用第一原理分子动力学模拟,以研究金刚石和石墨的局域态密度和能带结构.第一原理计算赝势平面波法和密度泛函理论(DFT)去计算,电子交换相关能采用广义梯度近似(GGA)去描述,这种方法可以正确无误的预测半导体带隙与尺寸的关系.金刚石的禁带很宽,为绝缘体,Sp3杂化轨道在费米能级附近提供部分能态密度.石墨是零带隙半金属的内部结构根源就在于离域π键,费米能级处的能态密度几乎全部来自p能级的贡献.研究结果预测,结构变化和Sp杂化轨道产生的函数关系,是很多物理性质不同的最根本原因,而物理性质的研究则可以最直观的体现这种函数关系,可以更深入地研究金刚石和石墨这两种物质. 相似文献
4.
通过RIS Metropolis Monte-Carlo方法建立了PDMS、PDPS以及嵌段共聚物PDMS/PDPS的模型,并用COMPASS力场和智能最小化方法对模型进行了能量最小化计算。采用共混相图、红外光谱和X射线的方法研究了PDMS/PDPS嵌段共聚物的微相结构,结果表明PDMS和PDPS存在微相分离现象;在PDMS/PDPS共聚物结构中,稳定的螺旋结构在与具有无规线团结构的PDMS共聚后,受到部分破坏,形成了新的无规线团区,具有特定的微相结构。 相似文献
5.
齿轮箱在实际生产中面临复杂多变的工况,其部件的故障特征随工况发生改变,常规方法在变工况下难以有效识别故障。针对该问题,提出一种基于信息融合和卷积神经网络(IFCNN)的故障诊断方法。IFCNN使用多传感器信息融合和多域特征融合改进卷积神经网络(CNN),首先将不同位置的加速度传感器采集到的振动信号转换成频域、时频域信息,将来自不同传感器的信息融合,然后用CNN对故障信号的频域、时频域信息分别进行特征提取和多域特征融合,结合注意力机制选择重要特征进行故障分类。多组实验结果表明,IFCNN在变工况场景下,可有效提取齿轮箱振动信号的故障特征,12组变工况实验平均识别准确率为98.38%,明显高于所提出的对比方法。 相似文献
6.
使用移动热源技术,初步分析了圆柱形炸药件在车削过程的热变形及温度变化规律,同时探讨了对其车削热问题采用有限元数值模拟的可能简化方法. 相似文献
7.
结合旋转机械启停阶段振动信号的特点,提出了一种基于Viterbi算法和短时傅里叶变换(STFT-VA)的瞬时频率估计算法,STFT-VA算法在高噪声、临近阶比和交叉阶比情况下有较高的精度。实现了基于STFT-VA算法的自适应Void—Kalman阶比跟踪(AVKF—OT),和传统的以硬件实现的Vold—Kalman阶比跟踪(VKF—OT)相比,此方法具有无需转速计等硬件、用纯软件的方法实现。实验结果表明,该方法能够在时域中准确地提取幅值和复杂频率变化的阶比,适合于复杂旋转机械振动响应特征提取。 相似文献
8.
深度学习以其强大的自适应特征提取和分类能力在机械大数据处理方面取得了丰硕的成果,由于电机结构的复杂性,其信号表现出的非平稳、非线性和复杂多样等特点,使得传统分类方法中的Softmax分类器+交叉熵损失函数对电机故障诊断力不从心。根据电机信号非平稳、数据量大等特点,结合短时傅里叶变换(STFT)与深度学习中的卷积神经网络(CNN)算法和Triplet Loss三元组思想,提出了深度度量学习电机故障诊断方法。该方法能将电机故障信号转换成时频谱图,同时构建CNN,将预处理后的样本用于CNN的训练,采用Triplet Loss作为损失函数度量故障数据高维特征间的距离,并结合标签有监督地微调整个网络,从而实现准确的电机故障诊断。实验表明该方法在处理复杂数据时能够度量特征在高维空间中的距离,高效完成故障诊断任务,弥补了交叉熵函数的不足。 相似文献
9.
10.
近年来,多核平台越来越普及,充分利用多核硬件可以有效提高系统应用程序的性能。而现有大部分图形系统或其他类型的应用程序仍然使用单线程或者固定的线程数量,这就使得多核系统平台的性能并不能得到完全的利用。使用新的多线程架构方法对图形系统进行优化,充分利用了多核平台的优势,有效提高了系统的性能。最后,通过实验说明了方法的有效性。 相似文献