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1.
研究了温度场中非保守功能梯度材料(FGM)圆板的非线性力学行为。基于经典板理论,推导了受非保守力作用的FGM圆板在温度场中的控制微分方程。采用打靶法分析了由陶瓷二氧化锆和金属钛合金两相材料组成的非保守FGM圆板在均匀和非均匀升温场中的非线性力学行为。给出了不同均匀升温和非均匀升温场下,FGM圆板在非保守载荷作用下的平衡路径和平衡构形。分析并讨论了均匀和非均匀升温、材料梯度指数对非保守圆板过屈曲和弯曲行为的影响。结果表明:温度场中,非保守FGM圆板发生弯曲而纯陶瓷圆板会发生过屈曲行为;当梯度指数p=2,非保守载荷q=52时,均匀升温场中非保守圆板的变形大于非均匀升温场中非保守圆板的变形。 相似文献
2.
研究来源于多元统计分析中的一类矩阵迹函数最小化问题$\min c+ tr(AX)+\sum\limits_{j=1}^{m}tr(B_j X C_jX^{T}),\ \ {\rm s. t.} \ X^TX=I_p,$其中$c$为常数, $A\in R^{p\times n}\ (n\geq p)$, $B_j\in R^{n\times n}, C_j\in R^{p\times p}$为给定系数矩阵. 数值实验表明已有的Majorization算法虽可行, 但收敛速度缓慢且精度不高. 本文从黎曼流形的角度重新研究该问题, 基于Stiefel流形的几何性质, 构造一类黎曼非单调共轭梯度迭代求解算法, 并给出算法收敛性分析.数值实验和数值比较验证所提出的算法对于问题模型是高效可行的. 相似文献
3.
为了通过植被指数(VI)准确、可靠的获取不同施肥梯度、不同品种的水稻叶面积指数(LAI),提出了一种基于改进的QGA-ELM算法应用于水稻LAI反演。首先通过8折交叉验证确定极限学习机(ELM)最佳的隐含层神经元个数与隐含层激活函数类型,再通过引入组合动态旋转角策略、单点混沌交叉操作、混沌变异操作、确定性选择策略、量子灾变操作对量子遗传算法(QGA)进行改进,最后使用改进后的QGA算法优化ELM神经网络输入层到隐含层的连接权值和隐含层的阈值。为了验证该模型普适性和有效性,依次建立多元线性回归、BP、ELM、QGA-ELM、改进的QGA-ELM算法5种模型,并在不同数据集上进行反演效果比较,结果表明:(1)对比QGA-ELM算法和改进的QGA-ELM算法进化过程,改进的算法能有效提升模型寻优能力,避免算法早熟,且能寻得更优结果。(2)对比五种算法在不同数据集上的反演效果,验证了NDVI,RVI与LAI之间主要为非线性关系,且ELM神经网络模型反演效果要优于BP神经网络模型和多元线性回归模型。(3)对比五种算法在不同数据集上的反演效果,改进的QGA-ELM算法绝大部分情况下拥有最高的反演精度和最低的误差,改进后的算法反演精度得到了明显提升,泛化性能也得到了增强。(4)改进的QGA-ELM算法在各种施肥梯度上均具有最高反演精度和最低误差,且精度较高,能为不同生长状况水稻LAI反演提供依据。(5)五种模型对庆和香LAI反演精度均要高于龙稻18,而改进的QGA-ELM算法在不同水稻品种上依然具有较高的反演精度,且在不同水稻品种上反演精度相差极小,远低于其他四种模型,能很好适应不同水稻品种LAI反演要求,极大提升模型的稳定性性,为不同水稻品种反演提供参考意义。 相似文献
4.
本文提出了一种新的能够计及尺度效应的微纳米蜂窝等效模量的计算方法。将一种单参数应变梯度理论引入到本构方程当中,并基于能量等效原理推导了蜂窝面内等效模量地计算公式。算例分析表明,本文方法能够有效地计及尺度效应对蜂窝等效模量的影响。尺度效应与胞壁厚度和长度的值都有关,当胞壁厚度较小时,尺度效应显著,本文方法预测的模量会明显高于传统方法;而当胞壁厚度较大时,尺度效应变得微弱乃至可以忽略不计。但如果胞壁的长度/厚度比很大,则面内等效模量会趋近于0,此时是否考虑尺度效应意义不大。 相似文献
5.
雾场边界及雾化角作为雾场的重要特性参数,主要通过图像法进行测量。在图像处理过程中,一般是将灰度图转化为二值化图像,然后依次针对二值化图像进行处理和计算。由于雾场的多相流特性,得到的二值化阈值和图像与实际雾场是否一致缺少评判依据。提出根据喷雾的灰度图像直接处理,得到掩模板并作用于灰度图像,采用图像形态学和迭代方法,计算灰度图像的梯度值。通过得到梯度值最大时的灰度图像,计算雾场边界和雾化角。实验表明,该方法提供了一种雾场边界的数值判断依据,通过梯度最大值判断并提取雾场边界,从而通过程序自动实现雾场边界提取与雾化角拟合测量。 相似文献
6.
<正>2004年曼彻斯特大学报道了首个具有明确结构的石墨烯材料1,其优异的物理化学性质引起了科学界和工业界的持续关注。经过十几年的探索,石墨烯的规模化制备和应用已取得了长足的进步,尤其是在能源存储和转化等领域展现出了广阔的应用前景。本专刊收集了国内部分科学家在相关领域的研究成果,分成两期在2022年第1期和第2期印刷出版。 相似文献
7.
在电子信息和物联网技术的推动下,人类对可穿戴电子器件和智能织物的需求愈发突出,功能纤维作为智能可穿戴设备的重要载体,近年来获得快速发展。功能纤维的性能很大程度上取决于纤维的基础构筑单元。过渡金属碳/氮化物(MXenes)作为一种新兴的二维材料,凭借其高电导率、优异的可加工性能、可调节的表面特性以及出色的机械强度等优点,受到了极大的关注,也逐渐成为构筑功能纤维的重要单元。本文将主要综述MXenes的湿化学、熔融盐、无氟试剂刻蚀等方法和力学、电学、光学和化学稳定性等性能,阐述基于该材料制备的功能纤维在传感、储能以及其他智能领域的应用,最后讨论了基于MXenes材料的功能纤维的未来应用前景和技术挑战。 相似文献
8.
9.
由于直接配点法在求解边值问题时边界上的求解精度较低,本文提出了Hermite梯度重构核近似配点法(HGCM)来改进边界求解精度。重构核近似是无网格法中一种常用的近似函数,但是其在求解高阶导数时格式复杂且非常耗时。HGCM采用梯度重构核近似构建形函数的任意高阶导数,提高了计算效率;通过Hermite配点法构建离散方程,提高了边界求解精度。这种方法在求解对应变系数四阶偏微分方程的功能梯度材料板的静力问题时精度高,计算效率高,并可进一步推广应用于高阶偏微分方程描述的边值问题。 相似文献
10.
由复合材料构成的板结构一直以来受到很大关注, 其中功能梯度碳纳米管增强复合材料(functionally graded carbon nanotube-reinforced composite, FG-CNTRC)具有异常优越的力学性能, 使得诸多学者展开了对功能梯度碳纳米管增强复合材料板结构力学行为的研究. 本文以FG-CNTRC板为研究对象, 将一种新型的区域型无网格方法——广义有限差分法应用于求解基于一阶剪切变形的FG-CNTRC板结构的静态线性弯曲和自振模态问题. 广义有限差分法(generalized finite difference method, GFDM)基于函数的泰勒展开式和移动最小二乘法将计算区域中任意一子区域中心点处函数值的各阶偏导数表示成该支撑域节点上函数值的线性叠加. 该方法不仅无需网格划分和数值积分而且避免了全域无网格配点法通常遇到的病态稠密矩阵问题, 使得这类方法具有形式简单、易于应用和实现等优点, 目前广泛应用于各种科学和工程计算问题. 本文首先介绍了基于一阶剪切变形理论的功能梯度碳纳米管增强复合材料板的广义有限差分法离散模型. 随后通过基准算例, 检验了广义有限差分法的计算精度与收敛性. 最后数值分析和讨论了碳纳米管中不同分布型、体积分数、碳纳米管旋转角度、宽厚比、板倾斜角度和长宽比等对FG-CNTRC板结构弯曲和模态的影响. 相似文献