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1.
从神经网络的基本方程出发,在理论、数值计算方面对弹性力学神经计算的稳定时间和计算精度进行了研究.理论分析表明偏置电容C、信号网络神经元的放大倍数β影响网络的稳定时间;偏置电阻R、约束网络神经元的惩罚系数α影响求解精度,但在工程上没有必要对R,C,β,α等进行严格的限制.数值模拟结果也证实了理论分析的结论.
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2.
针对SQTJ160铁路救援起重机箱形伸缩臂的设计,建立了更能反映实际情况的混合离散变量多目标优化模型,并采用理想点法求解。用此模型和方法,能有效地降低吊臂重量,改善吊臂受力状况。
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3.
应用大挠度弹塑性有限单元法对承受竖向均布荷载和跨中集中荷载的抛物线拱结构平面外稳定承载力进行研究。使用弧长法对抛物线拱结构的平面外屈曲荷载—位移平衡路线进行全过程跟踪研究。应用动力学有限元方法分析抛物线空间拱结构的瞬态动力学问题,使用完全法对时程位移曲线进行全过程跟踪研究。荷载分析工作为抛物线拱结构的稳定性分析和瞬态动力学分析提供了一种有效的思路,其结果为抛物线拱结构失稳问题的研究提供了重要的依据。
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5.
利用Monte Carlo概率模拟方法和有限元法相结合的随机有限元法研究连续卸船机各主要结构的强度、刚度以及压杆稳定可靠性,提出一种能综合评价连续卸船机结构系统可靠性的方法,实例分析表明,该方法对连续卸船机结构可靠性设计具有指导作用。
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6.
同时考虑塔式起重机结构设计中尺寸参数、材料性能及风载数据的随机性,采用Monte-Carlo法中的拉丁方抽样(LHS)技术计算结构系统的可靠度。通过概率敏感性分析确定优化变量,以塔机结构系统总质量为目标,利用有限元软件ANSYS进行优化分析,得到的新设计方案较原设计质量减少了17%,整体可靠度得到改善,避免了局部可靠度过剩的现象,使产品的使用性能和经济性能达到了较好的平衡。
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7.
分别以集装箱龙门起重机结构系统的质量和动刚度为动态优化目标,采用灵敏度分析方法,运用有限元分析软件ANSYS对其结构系统进行基于动态特性的优化设计优化后,对不同优化目标下的两个方案进行比较,提出一种重量较轻、静动态性能优良的集装箱龙门起重机结构设计方案.
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8.
为了克服单项预测模型的单一性和片面性等缺点,本文应用组合预测模型对铁路集装箱运量进行预测,以提高预测的准确性。通过对运量的历史数据分别采用多项式曲线模型和灰色预测模型建立单项预测模型,再利用径向基神经网络对两个单项预测模型的结果进行组合预测。研究结果表明,相比于两单项预测方法,组合预测方法所得运量的相对误差分别提高了3.19%和12.76%。最后,应用马尔科夫链模型对组合预测的结果进行分析和修正,增加预测结果的可靠性。
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9.
贴片机是电子制造业中最重要的生产设备,针对贴片机试贴过程资源浪费大、成本高、效率低的问题,开发了一种模拟贴片机贴装轨迹的可视化仿真系统。在分析研究贴片机结构与贴装工艺流程的基础上,结合使用外部模型导入与OpenGL绘图两种方式,构造了复杂的贴片机模型以及参数化原件模型库,并在用VC++开发的人机界面下由数据库提供贴装参数,OpenGL函数显示控制模型运动,实现了贴片机贴装过程在计算机虚拟环境下的可视化仿真,从而提高了贴片机程序的可视化程度,降低试贴成本。
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10.
依赖于传统经验方法的无轨伸缩式门式起重机结构设计往往趋于保守,材料浪费严重,为了充分发挥材料的承载性能,有必要对它进行优化分析。对无轨伸缩式门式起重机结构进行优化设计时,针对非线性接触模型计算不收敛与计算效率低等问题,提出以节点耦合模型代替接触模型来构建响应面近似模型,并将近似模型与多岛遗传算法相结合对结构参数进行优化。以某无轨伸缩式门式起重机各构件截面尺寸为初始设计变量,以结构强度、刚度、自重为模型响应,通过调用Isight平台中最优拉丁超立方设计方法产生设计变量样本点,再由试验设计(design of experiment,DOE)模块调用有限元分析软件ANSYS完成样本点模型仿真以筛选出对响应影响较大的设计变量。利用优选后的设计变量构建响应面近似模型,以结构强度和刚度为约束条件,门式起重机结构质量最轻为优化目标,采用多岛遗传算法对响应面模型进行优化。结果表明:在保证结构性能的前提下,优化后门式起重机质量减轻23.4%,轻量化效果明显。所提出的优化策略可较快获得全局最优解,减少了计算量,为无轨伸缩式门式起重机结构改进提供了理论依据。
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