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1.
基于细观力学方法的混凝土热膨胀系数预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
建立混凝土材料的有效性质与微结构参数之间的关系,是混凝土材料优化设计的基础。本文用细观力学方法对复合材料宏观有效热膨胀系数进行研究,得到了含有一球形夹杂物的无限大介质在均匀变温作用下的应力场。假定混凝土为由骨料和砂浆基质组成的二相复合材料,根据混凝土宏观体积热膨胀量与组成混凝土的各相介质细观体积热膨胀量相等的原则,采用基于Mori-Tanaka方法的混凝土宏观有效剪切模量,推导出混凝土有效热膨胀系数的解答。对稀疏解法、自洽方法和有限单元数值试验结果的比较说明,本文提出的基于自洽方法的混凝土宏观有效热膨胀系数的理论公式能够较好的描述混凝土的热学特性,该方法可以推广到多相复合材料宏观有效热膨胀系数的预测中。  相似文献
2.
混凝土化学-力学耦合作用的非局部损伤模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了混凝土化学损伤和力学损伤的耦合模型.用损伤变量表示的本构关系模拟混凝土力学性能.分析了化学侵蚀下混凝土损伤发展过程.研究表明,应力软化造成混凝土局部损伤是结构失效的根源.局部化学损伤出现的时候,平衡微分方程不能满足.为了解决这个问题,采用了非局部损伤模型.试验和有限元计算结果表明,混凝土化学-力学耦合作用的非局部损伤模型能够较好地描述受化学侵蚀与荷载共同作用的损伤状态.  相似文献
3.
动脉瘤内流场以及瘤体尺寸的影响的数值研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用计算流体动力学(CFD)数值模拟的方法,在周期性脉动速度入流条件下,建立刚性动脉瘤模型并研究了动脉瘤模型中流场的特征(速度、压力、壁面剪切应力)。得到了脉动入流一个周期内流场特征的变化规律,发现动脉瘤的后端有相当高的压力和壁面剪切应力,而且高压力和壁面剪切应力分布的位置几乎是固定的。探讨了不同动脉瘤尺寸对内部流场的影响,动脉瘤的直径与瘤体长度之比越大,瘤壁承受的剪切应力就越大,动脉瘤破裂的危险性就越高。  相似文献
4.
围压状态下的混凝土本构模型   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
张研  蒋林华  陈达 《计算力学学报》2010,27(6):1096-1101
利用已有不同围压下的混凝土三向压缩试验, 分析研究不同围压条件对混凝土强度和应力-应变关系的影响。试验表明, 把混凝土简单视为脆性材料的观点并不符合实际情况, 塑性特征也是混凝土材料主要力学特征。由热力学定律出发, 本文提出了多次方形式的屈服函数和与围压状态相关联的损伤标准化函数, 提出了考虑围压状态的混凝土本构模型。试验结果与数值计算比较表明, 该本构关系可以很好地描述混凝土在不同围压状态下的力学损伤发展和脆-塑性转换力学特征, 也可以描述拉伸作用下的应力-应变关系, 具有一定的普遍意义。  相似文献
5.
张锡文  张研  何枫 《上海力学》2007,28(4):592-598
腹主动脉瘤腹主动脉瘤(Abdominal Aortic Aneurysm,AAA)是危及病人生命的严重疾病,若主动脉瘤不加以治疗,瘤腔将不断长大而有破裂的危险,尽管目前对主动脉瘤的研究较多,但对主动脉夹层动脉瘤(Aortic Dissecting Aneruysm,ADA)的研究较少,本文在周期性脉动速度和压力条件下,对DNA内部流场及植入覆膜支架进行了流固耦合的数值模拟.得到了夹层动脉瘤内部流场的速度矢量分布,瘤壁上的位移、应力分布.同时对夹层动脉瘤植入覆膜支架前后进行了对比分析,覆膜支架的植入使得瘤壁上的最大应力和最大位移均从瘤腔壁面转移到管状动脉壁上,且数值大大下降,说明植入覆膜支架能很好的防止夹层动脉瘤破裂.  相似文献
6.
论文首先进行了水泥石的三轴试验和静水试验,根据试验结果分析了宽围压范围下不同力学机理对水泥石宏观力学性能的影响.提出了基于热力学定律的剪切塑性、孔隙塑性与破坏准则相互作用的弹塑性损伤本构模型.该模型有效的考虑了围压对材料主要力学特征的影响,提出了与损伤准则相关联的塑性硬化函数.数值解答与试验结果比较表明,该本构模型可以很好地描述水泥石在低围压状态下的脆性、中围压下的脆-塑性转换以及高围压下的孔隙塑性为主的力学特征.  相似文献
7.
水泥石良好的粘结性能和力学性能决定水泥基材料和结构的耐久性.通过试验和理论研究,发现水泥石中含钙水化物质,特别是氢氧化钙Ca(OH)_2和水化硅酸钙C-S-H在化学腐蚀作用下的流失是一个复杂的过程.假定水泥基材料为宏观均匀材料,引入考虑两种水化物不同扩散过程的化学扩散模型.提出了新的化学-力学损伤本构模型,描述水泥基材料在不同化学腐蚀下的应力应变关系.综合应用提出的水泥基材料的化学-力学损伤本构关系和化学扩散模型,可以较好地反映水泥石具有时间效应的力学特性.  相似文献
8.
利用人体特征辅助行人导航与外骨骼机器人控制是近年来导航与机器人领域中的热点研究方向.针对惯性测量组件足部安装方式在过载较高时无法实现有效测量的问题,研究了一种基于机器学习的人体虚拟惯性测量组件构建方法.该方法以同步采集安装于足部与下肢其他部位的惯性测量组件的输出作为数据样本,通过遗传算法改进的误差反向传播(GA-BP)神经网络实现虚拟惯性测量组件的构建.为进一步改善训练效果,采用基于步态相位检测方法对训练样本进行筛选.基于Anybody与MATLAB的联合仿真结果表明,本文所研究的方法可实现采用安装于髋关节附近位置的惯性测量组件数据,有效模拟足部位置的惯性测量组件数据.该方法对未经训练的步态也有一定的适应性.本文所研究的方法可进一步应用于行人精确定位与外骨骼机器人控制等领域.  相似文献
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