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颗粒材料的本构关系对岩土工程等众多领域至关重要. 不同于传统的唯象本构理论, 本文基于机器学习模型探索了一种细观力学理论指导下的数据驱动型颗粒材料本构关系预测方法. 根据Vogit均质化假设, 建立了小应变条件下颗粒材料应力?应变解析关系, 此关系唯一地确定了一组与颗粒材料本构行为相关的细观组构变量. 这些变量与反应颗粒材料宏观性质的主应力和主应变信息通过一系列离散元三轴压缩数值试验获得. 考虑到细观组构变量为内变量, 不能直接作为本构模型的输入. 本文基于有向图方法将颗粒材料微观结构信息隐式地包含在应力?应变的预测当中, 并采用门控循环单元(GRU)循环神经网络作为基础深度学习模型描述有向图中结点之间的映射关系. 通过将有向图从目标节点沿源节点展开, 整个应力?应变预测模型可由两个神经网络分别训练并组装而成. 将训练后的深度学习模型在全新的数据集上进行测试, 结果表明该训练策略能有效捕捉到颗粒材料在常规三轴任意加卸载, 等中主应力系数b的真三轴加载, 和等平均有效应力p的真三轴加卸载等复杂多轴加载工况下的应力?应变响应关系, 模型具有良好的内插和外推预测能力. 考虑到深度学习模型捕捉颗粒材料力学响应的能力及其开放式学习的特点, 充分结合数据驱动方法和理论本构模型可能是颗粒材料本构研究的一个重要方向. 相似文献
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次梯度法是解决大规模凸优化问题的经典和有效的方法之一,步长的选取对次梯度法的收敛性起着至关重要的作用.Goffino等(1999)提出了动态步长次梯度算法,通过改进其中的一个参数,提出了改进的动态步长次梯度算法,并证明了改进算法的收敛性.最后,通过数值实验可以看出改进的算法比原来的算法更有效. 相似文献
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非均质复合材料的宏观力学性能往往取决于细观组分的分布方式和力学性能,但是建立明确的关系表达式极其困难。为了应对这一挑战,以混凝土为研究对象,提出了一种基于深度学习的策略,能够高效、准确地通过细观模型图像信息获取应力-应变曲线。首先,使用基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的GoogLeNet模型进行图像信息识别和提取,并针对应力-应变曲线的复杂性特点,进行了数据预处理操作,并且设计了相应的多任务损失函数。数据集中的细观模型图像采用基于Monte-Carlo的随机骨料模型生成,并且使用数值模拟试验获取对应细观模型的单轴压缩应力-应变曲线。最后,通过对神经网络的训练和测试评估了所提出方法的可行性。结果表明,GoogLeNet模型训练效率和预测精度均优于AlexNet和ResNet模型,具有良好的泛化能力和鲁棒性。 相似文献
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油脂低场核磁(LF-NMR)检测参数的优化试验 总被引:4,自引:0,他引:4
适当的低场核磁共振(LF-NMR)检测条件对于保障数据的可靠性具有重要意义.该文研究了大豆油LF-NMR检测过程中仪器参数、样品温度及体积等对检测结果稳定性及重现性的影响.结果表明,将2.5mL油脂样品置于核磁试管中,并在32℃恒温10 min,采样前稳定1min,在TR =2000 ms,τ=200μs,EchoCount=5000个,NS =4次,TD=500050,SW=250 kHz参数条件下采集信号,可保证检测结果稳定可靠.研究结果可为后期应用LF-NMR技术进行油脂品质检测提供适当的检测条件参考. 相似文献
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大豆油煎炸过程理化指标与LF-NMR弛豫特性的相关性研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在对大豆油无料/薯条煎炸过程[温度:(180±5)℃,持续36 h]中的酸价(AV)、粘度(V)、吸光值(A)及总极性化合物(TPC)含量等及低场核磁共振(LF-NMR)弛豫特性(峰起始时间T21、T22、T23、相应的峰面积比例S21、S22、S23、单组份弛豫时间T2W)变化规律研究的基础上,利用多元回归分析建立了理化指标与其LF-NMR检测结果的相关性模型,并进行验证。结果表明:大豆油的酸价、TPC含量及S21峰面积均随煎炸时间的延长而线性增大,T21、T22峰起始时间及T2W则随煎炸时间的延长而线性减小(r2>0.90),粘度、吸光值随煎炸时间的延长逐渐增加并符合二项式关系(r2>0.90),而T23峰起始时间及S22、S23与煎炸时间之间无明显规律性变化。煎炸薯条后,油样的酸价、粘度、TPC含量、吸光值及S21均较无料煎炸显著增大(P<0.05),而T21、T22峰起始时间及T2W显著缩短。多元回归分析表明,酸价及TPC含量与T2W、T21,粘度与T2W,吸光值与S21间均可建立良好的相关性模型(R2>0.93)。模型验证合理可靠,可通过油样的LF-NMR检测结果有效预测其理化指标的变化。 相似文献
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生命活动中用于维持生物体内超氧阴离子自由基动态平衡的超氧化物歧化酶(superoxidedismutase,SOD)是一类金属酶,属于典型的生物大分子金属络合物,因其在生命活动中所起的重要作用而备受关注。目前,有关SOD的模拟已从小分子化合物的模拟,走向大分子环境与活性中心相结合的系统模拟。本文从高分子化合物角度对模拟SOD的研究进展作一综述,以期为设计并开发具有生物相容且高活性的新型高分子抗氧化剂提供新思路。天然大分子有蛋白质与多肽、多糖、分子聚集体,目前所采用的蛋白质(多肽)是性能稳定的天然蛋白质或通过基因重组技术生物合成的蛋白质或多肽,所采用的多糖类物质主要有右旋糖酐、羧甲基纤维素、壳聚糖等。小分子活性化合物(如金属卟啉、新型肟类为配体的同核与异核复合物、salen型金属配合物等)通过与这些天然大分子结合,在提高活性的同时也改善了其稳定性。将活性小分子物质与分子聚集体(如胶束、脂质体)结合制得的SOD模拟物可以模拟天然SOD在体内的环境,提高抗氧化活性和体内循环时间。合成高分子模拟SOD的工作主要集中于高分子接枝金属配合物的研究,其中典型的合成高分子有聚乙二醇(polyethylene glycol,PEG)、聚L-赖氨酸、聚(苯乙烯-马来酸酐)、聚(环己烷-1,4-丙酮二亚甲基缩酮)、氯化聚苯乙烯树脂、聚乳酸和一些嵌段共聚物,其抗氧化活性与金属配体有关,是一类潜在的抗癌药物。 相似文献
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气相色谱-质谱法测定水体中5种典型有机紫外防晒剂 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了水体中5种典型有机紫外防晒剂甲氧基肉桂酸乙基己酯(ethylhexyl methoxycinnamate,EHMC)、二苯酮-3(benzophenone-3,BP-3)、4-甲基苄亚基樟脑(4-methylbenzylidene camphor,4-MBC)、奥克立林(octocrylene,OC)和胡莫柳酯(homosalate,HMS)的气相色谱-质谱检测方法。对HMS、BP-3衍生化条件进行了系统的优化。以100μL双(三甲基硅烷基)三氟乙酰胺(N,O-bis(trimethylsilyl)trifluoroacetamide,BSTFA)为衍生化试剂,在100℃下反应100 min。水样固相萃取选用Oasis HLB萃取柱(0.5 g),洗脱溶剂为乙酸乙酯-二氯甲烷(1∶1,v/v),水样pH3~5。该方法对5种化合物的检出限范围为0.5~1.2 ng/L,定量限范围为1.4~4.0 ng/L。最佳实验条件下,加标水样回收率为87.85%~102.34%,相对标准偏差(n=3)均小于5%。该方法成功地应用于昆明市第一污水厂进出口水样中目标物质的分析。 相似文献
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通过超声喷雾热解工艺在P型<100>Si衬底上制备了不同Mg掺杂浓度的纳米MgxZN1-xO薄膜.通过扫描电镜(SEM)、X射线光电子能谱(XPS)、X射线衍射(XRD)和光致发光(PL)谱的测试对不同Mg掺杂浓度下薄膜的表面形貌、成分、品体结构和光学性能进行了研究.SEM测试结果表明,低Mg掺杂浓度时,MgxZn1-xO表面平整致密,但随Mg浓度的增加,薄膜表而平整度降低.XRD测试结果表明在低浓度下MgxZn1-xO薄膜足ZnO的纤锌矿结构,而没有出现MgO的分相,ZnO的衍射峰峰强随Mg浓度的增加逐渐减弱.不同Mg掺杂浓度下的光致发光谱图均出现了近带边紫外发射峰和可见光发射峰,其中近带边紫外发射峰随掺杂浓度的增大出现了明显的蓝移. 相似文献