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针对基于温度应变补偿的结构电阻应变测试技术,分析了结构温度应变的产生原理与结构温度应变的补偿原理,辨析了结构温度应变与补偿块温度应变二者的相互关联与差异.在此基础上,指出了基于温度应变补偿模式的结构电阻应变测试技术的错误在于:概念上混淆了结构的温度应变与补偿块的温度应变,导致了结构温度应变的错误补偿.同时,给出了正确实现工程结构应变测试的环境条件,以最大限度地保证了结构应变测试数据的客观性与可靠性. 相似文献
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结构的响应实质上是材料的响应,宏观结构损伤至断裂的发展过程也是材料性质不断演化的结果.构元组集模型从材料的微观物理变形机制出发,基于对泛函势理论和Cauchy-Born准则,抽象出两种构元:弹簧束构元和体积构元.在微观层次上,结构损伤和断裂的实质都是原子间键合力减弱和丧失的结果,而弹簧束构元是同一方向上的原子键的抽象,因此损伤可以通过弹簧束构元的响应曲线来反映.组集两种构元的响应,建立了材料的弹性损伤本构关系,从而能一致描述材料从弹性到损伤、破坏的发展过程.将构元组集模型的本构关系嵌入ABAQUS的用户材料单元子程序UMAT,实现对结构响应的数值模拟.论文模拟了包含中心预制裂纹三点弯曲梁的裂纹扩展过程,并与内聚区模型比较,给出了内聚区模型所假设的应力-位移关系曲线,并从材料损伤演化的角度对材料裂纹扩展过程做出了物理解释. 相似文献
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将港口服务产品的网络外部性和服务质量水平引入到发货人的效用函数中,通过Hotelling价格竞争模型分析港口FDI企业与内资港口企业的博弈策略行为,分别研究在Nash和Stackelberg博弈条件下,港口服务价格、收益与网络外部性系数、服务质量水平之间的关系.理论研究的结论表明:港口FDI企业与内资港口企业在Stackelberg条件下的最优定价、均衡收益均大于Nash条件下的最优定价、均衡收益;企业最优定价随网络外部性强度线性递减,随服务水平线性递增;企业均衡收益受服务水平和网络外部性强度的影响,呈现出一定的区间变化规律,处于相同港口外部市场环境下,内资港口企业与港口FDI企业的服务策略选择和侧重点不相同. 相似文献
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为了提高三阶WENO-Z格式在极值点处的计算精度,通过理论推导给出三阶WENO格式满足收敛精度的充分条件。采用泰勒级数展开的方式,推导给出所构造格式非线性权重的计算公式,并综合权衡计算精度和计算稳定性确定所构造格式的参数。通过两个典型的精度测试,验证了改进格式在光滑流场极值点区域逼近三阶精度。进一步选用激波与熵波相互作用和Richtmyer-Meshkov不稳定性等经典算例,证实了本文提出的改进格式WENO-PZ3相较其他格式(WENO-JS3和WENO-Z3)不仅具有较高的精度,而且降低了格式的耗散,提高了对流场结构的分辨率。 相似文献
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基于自主开发的程序开展泄压空间内炸药爆炸温度场数值计算,初步探讨泄压口大小对泄压空间内爆炸温度载荷的影响规律。研究表明:准静态温度峰值、准静态温度平稳值与泄压口边长近似呈线性关系,且随着泄压口边长的增大而减小;随着泄压口边长的增大,爆炸后期准静态温度直线衰减速率呈非线性关系;其他条件不变时,随着泄压口边长的增加,泄压对于温度载荷的降低效果更明显。 相似文献
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传统的基于趋势分析的老化检测方法可能存在较高的误报。虽然多版本检测方法将先前的健壮版本作为基准版本与待测软件版本进行差分分析,但基准版本是否存在软件老化问题被忽略。为了解决以上问题,提出了一种基于差分分析的负载相关方法来检测软件老化。该方法对待测软件施加不同强度的负载,通过监控不同负载下内存资源消耗(驻留集大小(resident set size,RSS))趋势的差异并分析其与负载差异之间的关系,帮助开发人员在软件开发过程中检测单个版本(无需先验知识)的软件老化。实验结果表明,本文的方法能够检测出由内存泄漏引发软件老化,并且能够应用到真实的商业软件Squid中。 相似文献
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为了缓解城市交通拥堵,提高城市道路利用率,增强路径规划的实时性,提出基于Storm的城市智能交通规划方法。该方法在Storm框架的基础上,设计了城市实时动态路径规划模型(UR-MODE),将用户选择的静态目标和实时路况的动态目标相结合,实现城市交通路径的智能规划;针对城市交通数据实时性较强的特点,利用用户偏好值动态选择最优粒子,并结合自适应惯性权重策略和小规模扰动策略,提出改进的自适应粒子群优化(adaptive partner-particle swarm optimization,APPSO)算法,保证模型的高效求解;结合开源实时处理系统Storm,实现了海量实时交通数据处理。仿真实验结果表明,相较于现有路径规划算法,本文方法收敛速度更快、稳定性更强,能减少17%的车辆平均行驶时间,道路资源利用率平均提高58%,大大缓解了城市交通拥堵问题。 相似文献
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面向知识图谱的表示学习在低维语义空间中对实体和关系进行编码,提升了知识理解和推理能力。传统的平移模型在处理知识图谱中的一对多、多对一以及多对多这些复杂关系时,难以区分在某一属性具有相同语义的实体。本文构建了一种基于二值可信向量的平移模型(TransV),通过向量不同维度的元素值控制对应属性的激活与抑制程度,使不同的关系关注不同的实体属性信息,提高模型处理复杂关系的效果。除了知识图谱中的三元组信息,非结构化文本中包含了丰富的语义信息,能够提高实体表达能力。利用与实体相关的文本信息,构建了一种融合上下文信息的基于二值可信向量的知识图谱表示学习模型(CKRV),使得三元组信息与语义信息能相互影响、相互融合。实验结果表明,该方法复杂度更低,在实体预测准确性方面有明显提升。 相似文献