考虑双拉耦合的复合材料编织物非正交本构模型

基于连续介质力学理论,将复合材料编织物的双轴拉伸效应引入到前期提出的非正交本构模型中,提出了一种考虑双拉耦合的复合材料编织物非正交本构模型.给出了模型参数的确定方法,并通过拟合单轴拉伸、不等比双轴拉伸和偏轴拉伸实验数据,得到了本构模型参数.利用该模型对双轴拉伸和双球冲压实验进行了有限元模拟,并将模拟结果和实验结果进行对比,验证了所提出本构模型的可靠性,该模型能更好地表征复合材料编织物在成形过程中由于大变形所引起的非线性各向异性力学行为.这一本构模型具有结果精确、参数容易确定的优点,为编织复合材料成形的数值模拟和成形工艺优化奠定了理论基础.     

晶体硬化系数表示式及材料常数标定

从均匀变形率场中各种取向滑移系硬化的基本特征出发,提出了新的单晶硬化系数表示式,内含12个材料常数,各有明确的物理意义,进而以精确模拟宏观力学性质为目标,利用非线性规划理论建立了一种准确可靠又行之有效的材料常数标定方法,作为例子,使用非线性规划中的改进Ganss-Newton法与梯度法相结合的算法、根据典型单轴拉伸实验曲线确定了铜与铝单晶的材料常数,预测了它们在多种位向上拉伸变形时的应力应变响应,与实验结果吻合良好.     

不同应变率下PC,ABS和PC/ABS合金拉伸变形行为研究

采用实验方法研究了PC(聚碳酸酯)、ABS(丙烯腈-丁二烯-苯乙烯)和PC/ABS合金(PC与ABS共混率为80∶20,60∶40,50∶50和40∶60),在不同应变率条件下的拉伸变形行为.采用MTS-810万能材料试验机和分离式Hopkinson拉杆实验系统分别进行了PC,ABS和PC/ABS合金室温条件下的准静态和冲击拉伸实验,得到了上述材料在不同应变率条件下的真应力-真应变曲线;通过对其变形特点的详细分析,讨论了应变率和ABS含量对拉伸变形的影响,并且给出了10-4s-1～103s-1应变率范围内屈服应力与应变率的线性关系式.     

管件无模拉伸成形力能参数数学模型研究

对不锈钢管件无模拉伸变形速度场及力能参数进行了理论及实验研究.分析了不锈钢管件无模拉伸的变形模型、速度场以及力能参数的影响因素及影响规律,采用上限法确定了不锈钢管件无模拉伸速度场及力能参数物理模型,填补了国内外关于不锈钢管件无模拉伸变形及力能参数物理模型研究的空白.为不锈钢管件无模拉伸工艺工业化应用奠定基础.     

论拖带坐标系中应力的客观速率

应力客观速率是有限变形力学中一个十分重要的问题,本文利用非线性几何场论方法,推导出拖带坐标系中应力客观速率公式,并应用新公式计算了拉伸、拉伸与转动复合、简单剪切大变形问题.通过将计算结果与用Jaumann等其它应力速率计算的结果进行比较,说明了本文所得结果是合理的.     

轴向拉伸细长杆的非线性力学模型

聚酯系泊缆是深海工程中具备一定抗弯刚度、易拉伸变形的细长杆件结构.聚酯缆的轴向变形属大拉伸范畴,分析中应当区分变形前后状态,特别是缆索长度的改变使得基于小拉伸假设的细长杆模型需要予以改进.因此,基于Garrett细长杆模型,应用总体坐标和斜率取代Euler-Bernoulli(欧拉 伯努利)梁元的转角,解决缆索在空间中大转动变形的几何非线性问题;使用轴向拉伸变形前后物质点对应的方法,借助单元两个节点和一个中点,以及3个二次多项式形函数描述轴向拉伸变形下细长杆元的运动微分方程.通过与轴向拉伸悬臂梁的对比分析,验证了该拉伸杆元的收敛性和准确性.     

定积分在力学问题中的应用

众所周知，定积分在高等数学中占有重要的地位。因为它不仅在理论上重要，而且在应用中已成为解决一些实际问题的有力工具。其中“元素法”为工程上广泛应用，它为计算某一几何量或物理量提供一条简捷途径。本文介绍“元素法”在力学问题中的几个应用。一、轴向拉伸时非等直径杆件的变形问题由力学知，杆件在轴向拉力作用下，将发生拉伸变形。拉伸变形的标志是轴向尺寸的伸长和横向尺寸的缩小。下面来建立非等直径杆件在轴向拉伸时伸长的积分模型。右图1给出一实心圆锥形杆件，其直径由小端的d均匀变至大端的D，杆长为L。在两端力P的作用…     

平面弹性裂纹分析的一种有效边界元方法

提出了一种简单而有效的平面弹性裂纹应力强度因子的边界元计算方法．该方法由Crouch与Starfield建立的常位移不连续单元和闫相桥最近提出的裂尖位移不连续单元构成A·D2在该边界元方法的实施过程中,左、右裂尖位移不连续单元分别置于裂纹的左、右裂尖处,而常位移不连续单元则分布于除了裂尖位移不连续单元占据的位置之外的整个裂纹面及其它边界．算例(如单向拉伸无限大板中心裂纹、单向拉伸无限大板中圆孔与裂纹的作用)说明平面弹性裂纹应力强度因子的边界元计算方法是非常有效的．此外,还对双轴载荷作用下有限大板中方孔分支裂纹进行了分析．这一数值结果说明平面弹性裂纹应力强度因子的边界元计算方法对有限体中复杂裂纹的有效性,可以揭示双轴载荷及裂纹体几何对应力强度因子的影响．     

粘弹性流体在渐缩毛管中渗流规律研究

驱油用聚合物溶液是粘弹性流体,当其在多孔介质中流动时由于拉伸变形会产生额外耗散,因此拉伸压降是不可忽略的.将Binding等人通过机械能平衡原理和最小能量原理建立的非牛顿流体入口收敛流动理论推广应用于渐缩毛管,并以幂指数关系表征剪切粘度与剪切速率关系、第一法向应力差与剪切速率关系、拉伸粘度与拉伸速率关系,从而建立了适用于描述粘弹性流体流动特性的渗流模型,分析了粘弹性流体在渐缩毛管中的渗流规律,利用建立的模型可以准确反映粘弹流体的渗流特性.     

非平衡数据集的支持向量域分类预测模型研究

基于非平衡数据集的支持向量域分类模型,提出了一种银行客户个人信用预测方法.首先分析了信用预测的主要方法及其不足,然后研究了支持向量域分类模型及其参数的非负二次规划乘性更新算法,进而提出基于支持向量域分类模型的银行客户个人信用预测方法,最后使用人工数据和实际数据对提出方法与支持向量机预测方法进行对比实验.实验结果表明对于银行客户个人信用预测的非平衡数据分析问题,基于支持向量域模型的分类预测方法更有效.     

Connecting Science and Mathematics: Using Inquiry Investigations to Learn About Data Collection,Analysis, and Display

The purpose of this study was to explore the effect of providing preservice teachers the opportunity to collect real data in a science methods inquiry investigation and using the data, design data displays in their mathematics methods course. The research questions focused on how preservice teachers' understandings of data displays, research design, and the specific content addressed improved when they used these displays to attempt to communicate the data they had collected themselves in their inquiry investigations. The 46 preservice teachers were given questionnaires at the beginning and end of the courses, twelve were interviewed both pre and post, all written work pertaining to data displays and the inquiry investigations was collected, methods class sessions were audio and videotaped, and the final data display and science investigation projects were photocopied. The findings show that by creating and scrutinizing their data displays, the preservice teachers were able to recognize the limitations of their inquiry investigation design. Through working with data in the context of inquiry projects of their own design, the preservice teachers realized meaningful connections and commonalities that exist in mathematics and science while strengthening their knowledge and skills in both disciplines.     

电子战系统试验与训练数据的不确定性问题

针对信息不完全、不清晰及不断变化等不确定性问题,分析了电子战系统试验与训练(简称试训)数据不确定性的内涵,提出了试训数据不确定性问题的研究框架体系,介绍了试训数据不确定性的主要研究内容并总结了试训数据不确定性的数学研究方法.研究结论为利用不确定性理论分析解决电子战系统试训数据处理问题提供了理论支撑.     

基于时间序列的混合神经网络数据融合算法

针对传统的数据融合算法对高噪声、大规模、数据结构复杂的时间序列数据融合性能较差的问题,该文提出了一种混合神经网络的数据融合算法(即SCLG算法).SCLG算法的思想如下:首先利用奇异谱分析算法对数据分解重构以达到去噪的目的;其次,通过深层卷积神经网络提取数据的空间特征和短期时间特征;然后,利用长短期记忆(LSTM)网络...     

测定概率疲劳长裂纹扩展门槛值的新方法

提出了合理测定随机疲劳长裂纹扩展门槛值的“局部概率Paris关系法”．揭示了常规法不能保证各试样门槛值数据处于相同扩展率水平,测定结果不尽合理的缺陷．以Paris-Erdogan方程描述门槛值附近局部试验数据,考虑数据分散性规律和试样数量两方面的影响,在应力强度因子服从对数正态分布下建立了包含存活概率和置信度的局部概率关系模型,以可接受临界扩展率对应概率因子为依据测定概率门槛值．LZ50钢车轴试验数据分析验证了方法的合理性和有效性．     

一种模态傅里叶-支持向量机优化的取用水监测异常数据重构方法

提高数据的完备与真实性是水资源监控能力建设的关键。针对国家水资源监控能力建设项目实施以来其监测数据呈现出的异常特征,按照“先粗筛后精选”逻辑,并考虑取用水季节性周期波动的特点,提出采用拉依达准则-模态分解-傅里叶残差修正的水监测数据异常值识别方法,并根据粒子群优化最小二乘支持向量机模型实现对异常数据的重构恢复。通过对企业取用水数据的实例分析,结果表明分段式拉依达准则在其监测异常数据的粗筛中具有较好的适用性,利用傅里叶修正集合模态分解的监测数据序列可取得更佳的拟合效果,从而达到异常数据精选的目的;而粒子群优化最小二乘支持向量机模型对异常数据重构恢复的可信度高于普通最小二乘支持向量机及传统曲线拟合数据重构方法,即该类取用水监测异常数据重构方法可有助于进一步推进其监测数据对实际水资源状态的客观反映。     

传染病模型的研究及应用

分析了传染病的传播扩散特点,建立了传染病传播扩散的微分方程模型.利用最大似然估计法对模型中的参数进行了估计.并以SARS传染扩散为例,利用网上的公开数据对模型进行了检验,所得结果与实际情况一致.此模型为传染病的预防和控制提供了理论依据.     

Estimation for incomplete manpower data

Much attention has been paid to both non-parametric and parametric estimation for survival data with right censoring, particularly in the medical literature. In manpower planning the completed length of service until leaving is of great interest, and here also the data are right censored since people are still in service when data collection ends. However, it often occurs that the data are also left truncated since people are already in service at the beginning of data collection. These people have often been neglected both in estimation of the empirical distribution function and also in fitting particular parametric distributions. However, it is important to include them so as to use all the data, particularly when data are only present for a short period. The methods developed were applied to data for the completed length of service of both skilled and unskilled workers where the data were collected over a period of years. Using modified Kaplan-Meier estimation, applied to these data sets, empirical distribution functions were obtained. A number of parametric distributions were also fitted. The goodness of fit of these distributions as predictors of leavers and stayers over a given period was then tested using a chi-squared test.     

Mathematical model of liquid–liquid equilibrium for a ternary system using the GMDH-type neural network and genetic algorithm

A GMDH type-neural network was used to predict liquid phase equilibrium data for the (water + ethanol + trans-decalin) ternary system in the temperature range of 300.2–315.2 K. In order to accomplish modeling, the experimental data were divided into train and test sections. The data set was divided into two parts: 70% were used as data for “training” and 30% were used as a test set. The predicted values were compared with those of experimental values in order to evaluate the performance of the GMDH neural network method. The results obtained by using GMDH type neural network are in excellent agreement with the experimental results.     

地震灾害人员伤亡预测模型研究

地震人员伤亡的准确预测和评估是开展应急准备的重要前提,也是震后快速响应的重要依据.对典型的地震人员伤亡预测模型进行了总结和比较,探讨了各类模型的适用特性,搜集了云南省1996-2015年历史地震案例数据,利用相关性分析提取了影响人员伤亡的主要因素,通过对多元归回模型添加二次项并进行对数变换修正,建立了地震灾害伤亡人员预测模型,并通过案例应用验证了模型的有效性.