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31.
假设纤维方向角沿层合板的长度方向线性变化,研究了变角度纤维复合材料层合斜板的颤振.通过坐标变换将斜板变换为正方形板,采用层合板表面连续变化的速度环量来模拟空气对其的作用,速度环量分布利用Cauchy积分公式计算.建立了系统的Lagrange方程并采用Ritz法得到了层合板的自振频率和颤振/不稳定性分离临界速度.通过数值算例验证了本文模型和方法的正确性和收敛性,分析了各个铺层内纤维方向角的变化对自振频率和颤振/不稳定性分离临界速度的影响.研究结果表明,通过纤维的变角度铺设,可有效地提高层合板的基频和颤振/不稳定性分离临界速度.经合理设计的变角度复合材料层合板具有抑制颤振的作用. 相似文献
32.
通过耦合三维微波腔中光子和腔内钇铁石榴石单晶小球中的自旋波量子形成腔-自旋波量子的耦合系统,并通过精确调节系统参数在该实验系统中观测到各向异性奇异点.奇异点对应于非厄米系统中一种特殊状态,在奇异点处,耦合系统的本征值和本征矢均简并,并且往往伴随着非平庸的物理性质.以往大量研究主要集中在各向同性奇异点的范畴,它的特征是在系统参数空间中沿着不同参数坐标趋近该奇异点时具有相同的函数关系.在这篇文章中,主要介绍实验上在腔光子-自旋波量子耦合系统中通过调节系统的耦合强度和腔的耗散衰减系数两条趋近奇异点的路径而实现了各向异性奇异点,具体分别对应于在趋近奇异点时,本征值的虚部的变化与耦合强度和腔的衰减系数的变化会有线性和平方根不同的行为.各向异性奇异点的实现有助于基于腔光子-自旋波量子耦合系统的量子信息处理和精密探测器件的进一步研究. 相似文献
34.
对石英音叉增强型光声光谱(QEPAS)系统中常用的石英音叉进行了有限元模态计算,获得石英音叉前6阶振型与模态频率,认知了第4阶对称摆动振型为有效振动,利用单因素法分析了石英音叉的音臂长度l1、音臂宽度w1、音臂厚度t、音臂切角θ、音臂圆孔直径d及音臂圆孔高度h对低阶有效共振频率(Fre)的影响,敏感度依次为: l1> w1>d>θ>t>h,考虑实际设计情形,筛选出了l1,w1,d与h四个石英音叉设计变量,采用Box-Behnken实验设计方案与RSM(response surface methodology)方法,以Fre为函数目标,建立l1,w1,d与h的二次回归响应面模型,得到了参数之间的交互作用,利用Design-Expert软件对响应面模型进行设计参数反求,结果表明,在15 000 Hz≤Fre≤25 000 Hz计算区域内误差较小,基本满足QEPAS系统的计算需求,所提出的研究与设计方法具有一定通用性,可为QEPAS系统中石英音叉结构参数设计提供参考。 相似文献
35.
《数学的实践与认识》2015,(16)
针对灾害事件跨城域、单个城市应急能力有限等情形,提出了城市群协调应急的超网络结构;通过分析应急优化目标和对受灾点实施资源救助的最优决策行为,构建了城市群资源协调调配的超网络模型,并将其转化成等价变分不等式互补形式进行数值求解;分别设计各城市独自应急和城市群协调应急算例,说明各应急主体间连接的脆弱性和应急能力上限、各受灾点脆弱性、以及城市间协调成本等关键参数对资源调配方案选择的重要影响. 相似文献
37.
以焦炉上升管内壁结焦炭层块为研究对象,采用X射线荧光光谱仪(XRF)、X射线衍射仪(XRD)、傅里叶红外光谱仪(FTIR)和激光共聚焦拉曼光谱仪(Raman)对结焦炭层的元素组成,以及各结焦炭层的矿物组成、组成结构和分子结构进行测试。分析从结焦炭层块外表面向内表面过渡的各结焦炭层的差异性,揭示焦炉上升管内壁结焦机理。结果表明焦炉上升管内粉尘中Fe,S和Cr极易催化荒煤气中蒽、萘等稠环芳烃化合物成炭,在焦炉上升管内壁形成炭颗粒沉积,为焦油凝结挂壁提供载体,在荒煤气温度降至结焦温度时易结焦积碳。结焦炭层均含有芳香层结构,随着结焦炭层从外表面向内表面过渡,各结焦炭层的面层间距(d002)逐渐降低、层片直径(La)先降低后增加、层片堆砌高度(Lc)和芳香层数(N)先稳定后增加。结焦炭层石墨化过程是由结焦炭层内表面向外表面进行,主要包括其片层外缘的羧基和部分C-O结构的降解剥离,从而形成高度规整的共轭结构。结焦炭层块中C元素是以结晶碳与无定型碳的混合物形式存在。以上研究为解决焦炉上升管内壁结焦及腐蚀问题,提高换热器换热效率,有效回收焦炉荒煤气显热,降低焦化企业能耗提供实验基础和理论依据。 相似文献
38.
基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R 2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R 2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R 2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R 2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。 相似文献
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40.