基于FDM-DEM耦合的冲击损伤大理岩静态断裂力学特征研究

为探究循环冲击损伤后大理岩的静态断裂力学特征,基于有限差分（finite difference method,FDM）-离散元（discrete element method,DEM）耦合的建模技术构建了三维分离式霍普金森压杆（split Hopkinson pressure bar,SHPB）数值模型,其中杆件系统和岩石试件分别采用FLAC3D和PFC3D程序建模。利用该模型对中心直切槽半圆盘（NSCB）试样进行了恒定子弹速度下的循环冲击,随后对受损试样进行静态三点弯曲断裂实验。通过编写Fish程序,提取试样断裂面数据,对断裂面进行重构并定量计算表面粗糙度。通过与相关室内实验结果的对比分析,验证了本文数值分析的合理性与可靠性。模拟结果表明,随着循环冲击次数的增加,试样内部微裂纹、破碎颗粒均增加。连接力场分布混乱,部分力链发生断裂。力链的变化是试样力学性能劣化的根本原因。在静态三点弯曲断裂实验中,冲击5次后试样的静态断裂韧度较天然试样产生一定程度的降低。试样在静载过程中产生的微裂纹和碎块的数量随循环冲击次数的增加而增加,断裂面粗糙度随循环冲击次数的增加而增加。     

基于离散元的杆件断裂全过程数值模拟

杆件的断裂会涉及到大变形、非线性以及不连续等问题,通常的数值计算方法模拟这种复杂力学行为具有局限性。本文基于颗粒离散元法DEM,将接触粘结处的分布式弹簧用梁纤维进行等效,提出了一种适于结构弹塑性分析的DEM纤维梁模型,然后在此基础上构建了构件断裂模拟算法以及纤维破环准则。将该模型应用于悬臂梁结构,模拟了悬臂梁从弹性到弹塑性阶段,再到断裂破坏的全过程,数值模拟得到的结构响应和截面开裂破坏形态均较合理。最后将该方法应用于单层网壳倒塌破坏模拟,并与网壳振动台倒塌试验进行对比,结果表明,数值模拟得到的杆件断裂过程及结构倒塌模式与试验现象一致,验证了该模型的正确性和适用性。     

利用公式ζ(2)=π2/6快速计算圆周率

在等式π2/6=ζ(2)中将1/l2拆分为一系列以若干连续正整数之积为分母的分数之和,利用这些正分数特有的性质,给出了级数ζ(2)第n项以后各项之和的高精度快速算法,其误差小于(n-1)!n!高精度π值,误差显示计算精度达到1.0E-3023时仅需20000个运算量.     

融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测

PM_2.5小时浓度多为单步预测。为实现PM_2.5小时浓度的多步预测,基于“编码器-解码器”的序列-序列预测（Seq2Seq）模型,集合图卷积神经网络提取非欧式空间数据特征的能力以及注意力机制自适应关注特征的能力,提出了融合图卷积神经网络和注意力机制的PM_2.5小时浓度多步预测（GCN_Attention_Seq2Seq）模型。并与Seq2Seq模型和使用了图卷积神经网络、未使用注意力机制的GCN_Seq2Seq模型进行了对照,以2015—2016年北京市22个空气质量监测站点的空气质量数据为样本进行实例验证,结果表明,Seq2Seq模型和图卷积神经网络（GCN）可对PM_2.5小时浓度数据的时空依赖进行有效建模,注意力机制有助于减缓多步预测中的预测精度衰减,提升PM_2.5小时浓度多步预测的精度。GCN_Attention_Seq2Seq模型可有效应用于多种长度的PM_2.5浓度预测窗口。     

(二氟甲基)三甲基硅烷试剂参与的二氟甲基化反应

与三氟甲基类似,二氟甲基对于药物开发非常重要,而(二氟甲基)三甲基硅烷试剂(Me₃SiCF₂H,经常被简写为TMSCF₂H)是最常用的二氟甲基化试剂之一. TMSCF₂H试剂参与的二氟甲基化反应曾长时间不受重视直到2011年之后才不断被报道.本文综述了TMSCF₂H试剂的制备方法,并根据不同反应类型的分类(亲核加成、亲核取代、金属参与的交叉偶联反应、C–H键官能团化等),综述了TMSCF2H参与的各类二氟甲基化反应的研究进展.     

风沙运动的DPM数值模拟

采用离散颗粒模型对风沙气固两相流动进行了数值计算．在该模型中,采用体平均的Navier-Stokes方程来描述气相的运动,对离散颗粒采用拉格朗日方法模拟,求解颗粒运动方程．采用硬球模型描述颗粒问碰撞作用．计算结果表明,沙粒平均水平速度廓线在0．02 m以上高度可以表示为按对数函数或幂函数规律增加,在0．02 m以下则发生偏离;在大于0．02 m的高度,输沙通量随高度按指数规律衰减,而在地面附近由于颗粒蠕移的影响发生偏离,这与已有文献结果一致。本文的模拟有助于风沙运动规律的研究与掌握。     

基于深度学习和细观力学的颗粒材料本构关系研究

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.      

BaMgAl10O17:Eu2+,Mn2+中Eu2+→Mn2+的能量传递

在还原气氛下采用高温固相法合成了BaMgAl10O17:Mn2 ,BaMgAl10O17:Eu2 ,BaMgAl10O17:Eu2 ,Mn2 粉末样品,测量并研究了它们的激发光谱和发射光谱性质.结果表明:BaMgAl10O17:Eu2 ,Mn2 中,Eu2 的发射光谱和Mn2 的吸收光谱之间的光谱交叠范围较大,两种离子之间发生了明显的交叉弛豫过程,即有较强的共振能量传递过程,导致在紫外光的激发下,样品BaMgAl10O17:Eu2 ,Mn2 发射光谱中以蓝光和绿光为主.     

转动惯量法在多轴疲劳本构关系预测中的应用

一些金属材料在承担多轴非比例加载过程时,会产生额外非比例附加强化或软化现象,这一现象往往会导致在评估疲劳寿命时因为材料本构关系的不确定而引起预测结果出现较大误差．因此基于单轴疲劳理论得出的寿命预测模型并不能准确地预测多轴非比例疲劳加载下的材料寿命．针对此问题,本文阐述了非比例附加强化效应产生的原因及结果,结合转动惯量法的理论和塑性增量法,建立了预测多轴低周疲劳加载下循环应力-应变曲线的数值计算模型．利用316L 不锈钢试样在5 种加载路径下的实验数据对预测结果进行了验证,结果表明该模型具有良好的预测有效性及精度．     

偏振光干涉法消除光纤光栅解调中的交叉敏感现象

提出一种偏振光干涉的光纤光栅应变测量方法,该方法能解决光纤光栅应变和温度测量时的交叉敏感问题。对于钒酸钇晶体偏振光干涉仪,如果选择两个能使干涉仪产生180°相位差的不同中心波长的光纤光栅,一个用于应变测量,一个用于补偿温度,就能很好地解决光纤光栅应变测量时的温度交叉敏感问题。分析了构成偏振光干涉仪的晶体的厚度对应变偏差的影响。理论计算和试验结果显示,当晶体厚度为0.5 mm时温度对应变测量的交叉敏感现象被压缩到了1.6%,相当于0.13με/℃。进一步的仿真分析发现当晶体厚度为0.1 mm时交叉敏感现象将被压缩到0.08%,相当于0.0067με/℃。小的晶体厚度有利于减小交叉敏感现象,但小厚度的晶体加工困难,为此分析了双晶体结构的方案。