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1.
提出了一种研究折板及多面板类结构非线性弯曲行为的样条核质点法.方法包括以下步骤:(1)将折板及多面板结构模拟成不同平面上平板的集合体;(2)基于冯.卡门的大挠度理论,使用一阶剪切变形理论和样条核质点法先分析各平板的几何非线性行为;(3)将经过修正的各板的非线性刚度矩阵叠加得到整个折板结构的非线性刚度矩阵;(4)研究整个结构的几何非线性行为.由于摆脱了网格的束缚,本文方法可以避免网格扭曲引起的网格重构问题.文末通过几个算例将本文方法解与使用壳单元的ANSYS有限元解或已有文献解进行对比,验证了本文方法的收敛性和准确性.  相似文献   
2.
红外光谱分析是基于分子振动与跃迁理论的鉴别物质化学组成的技术。得到的光谱数据常常具有较高的维数和重叠度,这给后续的数据处理带来困难。为此提出一种GK可能C均值聚类算法(GKIPCM),引入了GK聚类算法的马氏距离测度与改进的可能C均值聚类算法(IPCM)的模糊隶属度与聚类中心更新方程,使样本的距离测度具有自适应性且避免了聚类中心的一致性。GKIPCM算法具有分类精度更高,分类准确率对参数敏感性低的优点。将四组洗净白菜作为光谱分析对象,分别施加三种农药(高效氯氟氰菊酯)配比,采用安捷伦Cary 630 FTIR光谱仪采集白菜的傅里叶中红外光谱(FT-MIR)。首先对样本进行预处理,使用多元散射矫正(MSC)对光谱数据降噪,消除数据偏移量;其次,由于采集到的数据波数范围为4 300~590 cm-1,数据维数达到了971维,故使用主成分分析(PCA)对数据实现降维,降维后的数据维度减小到了23,且23个主成分的累积贡献率高达99.60%;但各类光谱的特征信息依然混杂在一起,故使用线性判别分析(LDA)提取特征鉴别信息,进一步将数据降至3维;最终,运行模糊C-均值聚类算法(FCM)得到较优初始聚类中心,使用GKIPCM算法对四类降维后的光谱数据进行聚类分析,并与GK聚类算法与IPCM聚类算法的运行结果作对比。GKIPCM算法的总迭代时长为0.218 8 s,分类准确率达到了97.22%。相较之下,GK算法与IPCM算法的准确率分别为63.89%和91.67%,运行的总时长为0.093 8与0.062 5 s。从实验结果可看出,GKIPCM算法可以通过分析光谱数据从而完成对不同程度农药残留进行定性分析的任务。  相似文献   
3.
We present the structures and electrical transport properties of nanowires made from different strands of phosphorus chains encapsulated in carbon nanotubes. Optimized by density function theory, our results indicate that the conductance spectra reveal an oscillation dependence on the size of wires. It can be seen from the density of states and current-voltage curves that the structure of nanowires affects their properties greatly. Among them, the DNA-like double-helical phosphorus nanowire exhibits the distinct characteristic of an approximately linear I - V relationship and has a higher conductance than others. The transport properties of phosphorus nanowires are highly correlated with their microstructures.  相似文献   
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