The step-wise martensite to austenite reversible transformation

The step-wise martensite to austenite reversible transformation (SMART) in shape memory alloys (SMA) is a martensitic thermoelastic transformation where a step-wise kinetics is induced by a partial cycling procedure within the hysteresis cycle (incomplete cycle on heating (ICH) procedure). The ICH procedure has been proved effective in inducing a reversible microstructural modification of the martensitic phase. Results till now obtained both on the SMART behaviour and on the effects of the ICH procedure are reviewed here: the hypotheses advanced till now are discussed to explain experimental evidences.

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Sommario Con l'acronimo di SMART (step-wise martensite to austenite reversible transformation) si indica una trasformazione martensitica termoelastica in cui la cinetica di trasformazione risulta modificata dall'esecuzione di un'appropriata procedura di ciclaggio termico parziale (procedura ICH — Incomplete Cycle on Heating) nell'intervallo di temperatura in cui ha luogo la trasformazione martensitica inversa. Vengono qui presentati i risultati sperimentali relativi sia alla SMART sia agli effetti indotti dalla procedure ICH e responsabili delle modifiche della cinetica di trasformazione. Vengono inoltre discusse le ipotesi sino ad ora avanzate per spiegare i risultati sperimentali.

     

X型热膜探头的标定

本文研究了Ｘ型热膜探头的两种主要标定方法，有效角法和多速度偏航法，对两种方法使用时可能引入的误差进行了讨论，并对给定的同一流场用不同方法进行了计算。     

随机参数智能桁架结构动力特性分析

文中针对随机参数压电智能桁架结构研究了基于概率的结构动力特性分析方法。建立了压电主动檑和被动杆结构材料的质量密度、弹性模量同时具有随机性时结构的刚度矩阵和质量矩阵；从结构振动的瑞利商表达式出发，利用代数综合法推导出结构特征值随机变量数字特征的计算表达式。最后通过两个算例考察了智能桁架结构物理参数的随机性对其动力特性的影响，并获得了一些有意义的结论。     

基于Rodrigues参数的陀螺体受控运动

经典刚体动力学中表示刚体姿态的参数中，Euler角、Cardan角和Euler参数在工程技术中使用最为普遍．近期在航天器姿态控制问题中使用Rodrigues参数的报道也引起注意，Rodrigues参数以其表达形式简明和代数运算特点而具有独特优点．航天器姿态控制系统必须具有自适应性以适应参数的变化，建立用Rodrigues参数表达的无力矩陀螺体受控运动方程，提出基于Rodrigues参数的自适应姿态控制方案，并应用Lyapunov定理证明受控运动的渐近稳定性。     

地震作用下结构的AMTMD主动控制策略

提出了一种新的控制策略——主动多重调谐质量阻尼器(AMTMD)．AMTMD控制系统频率呈线性分布．AMTMD保持相同的刚度和阻尼但质量变化．AMTMD的主动控制力采用Roorda(1975)提出的生成模式．基于结构的广义振型模型，导出了设置AMTMD时结构的动力放大系数(DMF)．于是AMTMD优化准则选择为结构最大动力放大系数的最小值的最小化．分别使用位移、速度和加速度传感器，通过最优搜寻，研究了反映AMTMD有效性和鲁棒性的参数．这些参数包括：频率间隔、平均阻尼比、调谐频率比、Min．Min．Max．DMF、标准化反馈增益系数和环增益系数．为比较，同时考虑了多重调谐质量阻尼器和主动调谐质量阻尼器．而且，数值结果表明：AMTMD比MTMD具有更高的有效性和鲁棒性且ATMD也有更高的有效性．     

基于遗传算法的水轮机振动参数识别

通过对水轮机现场测试数据的频域分析，建立了测点位移响应的参数正模型。并基于遗传算法，建立了在时域内识别结构振动参数的数值方法，采用该方法对水轮机位移响应正模型的待定参数识别进行了研究。计算结果表明，所建立的基于遗传算法的参数识别方法具有良好的稳定性、抗观测噪声能力和较高的识别精度，能够反演出比较符合实际情况的位移响应振动模型。这就为荷载识别、结构优化和预报减震效果等后续工作提供了可靠的实施前提。     

矩形板结构损伤的分区域神经网络识别方法

通过引入LM优化算法，针对矩形薄板中对称结构的损伤识别问题，提 出了一种基于神经网络的分区域分步识别方法. 对于预测输出量比较多且对预测精度要求比 较高的问题，常会出现网络训练时收敛速度慢、网络预测精度低，并且当网络训练达到目标 误差时，输出的预测量中常有某个输出量的误差还很大的情况. 针对这些问题，利用选 取的组合输入参数，提出了基于神经网络的分区域识别方法. 通过对悬臂板结构的数值模拟 结果表明：提出的分区域识别方法对结构损伤的分区和预测是可行和有效的， 其预测精度要明显的高于只用单个网络的预测结果，并且预测子网络对损伤的位置和程度是 同步输出的，从而避免了传统分步识别理论中子网络过多的问题.     

Special and extreme triple shock-wave configurations

Triple shock-wave configurations in steady supersonic flows of an inviscid perfect gas are considered. Triple configurations with special intensities of shock waves and extreme ratios of various flow parameters behind these configurations are determined. __________ Translated from Prikladnaya Mekhanika i Tekhnicheskaya Fizika, Vol. 47, No. 4, pp. 39–53, July–August, 2006.     

结构模态参数的时序分析(ARMAV模型)识别法

本文简述了用时间序列分析(ARMAV 模型)识别结构模态参数的原理,对建模方法进行了分析,并对建模分析中至关重要的初值选择问题进行了讨论,提出了一种有效的初值的选取方法;在模拟计算部分中,用 Wilson-θ积分法模拟了一个三个自由度的振动和低信噪比、大阻尼振动和密集模态等复杂情形,对用时序方法(ARMAV 模型)识别模态参数的能力进行了检验;最后通过对实验数据进行有效的预处理后,用时序方法(ARMAV 模型)识别出一个真实结构(圆盘)的第一、二阶模态参数,并得到结构的完整振型.     

Three-dimensional stability of a rectangular plate under uniaxial tension

The paper studies the three-dimensional stability of an isotropic, linear elastic, rectangular plate under a uniform tensile load applied to its sides. The concept of free strains is used to reduce the three-dimensional problem to a two-dimensional one. It is solved using the three-dimensional linearized theory of stability. An approximate solution of the buckling problem is obtained by the finite-difference method. Numerical results are presented __________ Translated from Prikladnaya Mekhanika, Vol. 42, No. 7, pp. 116–123, July 2006.