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为了研究塑料制品代替钢管作为方中空夹层钢管混凝土中的内管对其轴压性能的影响,设计了内管为PVC管、PPR管、圆钢管的方中空夹层钢管混凝土试件共5根,对所有试件进行了轴压试验;并分析了其整体、核心混凝土、内管的破坏形态、荷载-纵向应变关系曲线及组合弹性模量,试件的轴压全过程运用有限元软件ABAQUS模拟。结果表明:PVC管受到压力时呈脆裂破坏,而PPR管和圆钢管有较好的抵抗塑性变形的能力;按极限承载力和组合弹性模量由大到小的排列是:钢内管试件,PPR内管试件,PVC内管试件;有限元模型能够较好地模拟所有试件的前期刚度和钢内管试件的极限承载力;PVC管和PPR管在轴压全过程中承担的轴向荷载及其与混凝土的相互作用几乎为零。 相似文献
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以截面形式、截面长宽比和混凝土类型为参数共设计了8根矩形中空夹层钢管混凝土试件,对其进行轴压实验并对其破坏形态、荷载-纵向应变关系曲线及外钢管横向应变发展规律进行分析。其中截面形式包括矩形套矩形和矩形套圆形两种,截面长宽比分别为1.25和1.5,混凝土类型包括普通混凝土和再生混凝土(再生粗骨料取代率为50%)两类。结果表明:对于截面形式相同的试件,长宽比较大者极限承载力更小,且其长边横向应变发展更快;对于长宽比相同的试件,矩形套矩形截面的试件长边横向应变发展比矩形套圆形截面的更快;混凝土类型对试件的极限承载力和破坏形态影响不大。最后运用有限元软件ABAQUS对8根短柱的轴压全过程进行模拟,并将有限元计算得到荷载-纵向应变曲线与实验实测曲线进行对比,两者吻合较好且互相验证。 相似文献
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鱼类产品新鲜度鉴别一直是重要的研究课题,相较于目前常规鱼类品质检测方法存在的成本高、检测时间长等问题,高光谱成像技术(HSI)因其无损、快速等优势得到了学者的广泛研究。卷积神经网络是深度学习中应用较为广泛的模型,表达能力强,模型效率高。因此,使用卷积神经网络(CNN)结合高光谱成像技术建立多宝鱼新鲜度鉴别模型。采集160个多宝鱼样本感兴趣区域(ROI)光谱,并根据样本不同冻融次数和冷冻时间分为5类新鲜度。以VGG11网络为基础,针对光谱数据特点对网络结构进行调整,减少全连接层数量,降低模型的复杂度,分别对比不同卷积核个数、激活函数对分类性能造成的影响,确定最佳CNN网络结构。由于高光谱数据量大同时存在的冗余信息较多,分别采用无信息变量消除算法(UVE)和随机青蛙算法(RF)对高光谱数据进行波长筛选,将波长筛选后的高光谱数据分别输入卷积神经网络(CNN)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、 K最近邻算法(KNN)建立模型。采用无信息变量消除(UVE)提取的165个特征波长建立的UVE-CNN模型鉴别效果最佳,分类模型在测试集上的精度达到了100%。结果表明,利用卷积神经网络与高光谱成像... 相似文献
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基于一种特殊有限元特征分析方法获得两相材料界面端奇异性应力和位移场数值特征解, 据此开发了一种新型超级单元模型, 用于分析热载荷作用下两相材料界面端的应力场. 与机械载荷作用下超级单元模型的区别在于, 该模型在能量泛函中考虑了热-机耦合的影响, 将应力场分为奇异项和非奇异项, 而奇异性项又可分解为热致部分和力致部分. 模型的有效性通过了经验解和传统有限元方法的验证;模型可以避免在界面端邻域网格高度加密, 提高了计算速度, 对于分析多奇异性点应力干涉问题有重要意义. 相似文献
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正六角形蜂窝夹芯层弯曲刚度理论分析 总被引:1,自引:0,他引:1
论文研究了由正六角形胞元构成的正六角形蜂窝夹芯层弯曲刚度.由于正六角形蜂窝夹芯层受面内载荷作用时在胞元斜壁上引起的弯矩与受面外载荷作用时在胞元斜壁上产生的弯矩有所不同,因此,基于面内变形的正六角形蜂窝夹芯层面内等效弹性参数不能用于计算正六角形蜂窝夹芯层弯曲变形.论文基于正六角形蜂窝夹芯层产生弯曲变形时三胞元壁板连接处转角为零的条件会导致正六角形胞元斜壁产生扭曲变形的事实,提出了一种新的正六角形蜂窝夹芯层理论分析方法.用论文方法计算得到的数值结果与有限元商用软件MSC.Marc计算得到的数值解进行对比,表明论文方法不但有效而且可行. 相似文献
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以轴压比和长细比为主要参数设计了7根圆中空夹层钢管混凝土试件,为了便于对比分析,同时设计了2根圆实心钢管混凝土试件,对其在压扭复合受力状态下的力学性能进行了试验研究。对试验现象和试验结果进行了描述与分析,结果表明:圆中空夹层钢管混凝土压扭构件的扭矩-转角全过程曲线未出现下降段,试件表现出一定的后期承载潜力,具有较好的塑性和延性性能;钢管对混凝土的约束效应在加载后期更为显著;轴压比、长细比和空心率对压扭试件的初始刚度影响不大,但轴压比和长细比对试件的抗扭承载力有一定影响。最后,采用压扭构件承载力相关方程对圆中空夹层钢管混凝土压扭构件的抗扭承载力进行了计算,计算结果与试验结果基本接近且总体偏于安全,可为工程设计提供参考。 相似文献
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基于LS-SVM建模方法近红外光谱检测土壤速效N和速效K的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用可见/短波近红外光谱(Vis/SW-NIRS)测量土壤速效氮(N)和速效钾(K)含量。光谱预处理包括标准正态变换(SNV),多元散射校正(MSC)和Savitzky Golay平滑结合一阶导数,以消除系统噪声和外部干扰,分别应用偏最小二乘(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立校正模型。最小二乘支持向量机(LS-SVM)输入分别包括主成分分析得到的主成分(PCs)和PLSR建模得到的潜在变量(LVs)和由PLSR模型回归系数得到有效波长(EWs)。结果表明,三种输入的LS-SVM模型都优于PLS模型, 其中EWs-LS-SVM模型最佳,速效氮(N)的相关系数(R2)和预测均方误差RMSEP分别0.82和17.2,速效钾(K)为0.72和15.0。结果表明,利用可见光和短波近红外光谱(Vis/ SW-近红外光谱)(325~1 075 nm)的LS-SVM的结合,可以作为一个精确的土壤理化性质的测定方法。 相似文献
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