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Taylor stochastic finite element method (SFEM) is applied to analyze the uncertainty of plane multiple cracks stress intensity factors (SIFs) considering the uncertainties of material properties, crack length, and load. The stochastic finite element model of plane multiple cracks are presented. In this model, crack tips are meshed with six-node triangular quarter-point elements; and other area is meshed with six-node triangular elements. The partial derivatives of displacement and stiffness matrix with respect to all the random variables obtained by Taylor SFEM are derived. Meanwhile, the mean and variance expressions of SIF under uncertain factors are also derived. Parallel double-crack illustrative example of using the proposed method is given. The calculation results indicate that the uncertainty of SIF is influenced by the distance of the cracks, the smaller the distance of cracks is, the greater the SIF uncertainty is, and the uncertainties of material elastic modulus, load and crack length markedly affect the uncertainty of SIF; and the Poisson ratio of material has little influence. Among the variables, the elastic modulus has the greatest effect on SIF uncertainty. The next is external load. The crack length has lower effect on SIF uncertainty than both the elastic modulus and external load. 相似文献
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管壳式换热器的一种优化设计 总被引:4,自引:0,他引:4
换热器的结构优化涉及到多参数的耦合问题.区别于以往优化方法只是将换热器单个性能涉及因素作为目标函数,选取换热器性能涉及因素中的换热体积和换热过程压降损失为优化对象,以湿空气与水热交换作为具体工况条件,分析了管壳式换热器的传热和压降模型,得到了管壳式换热器设计的优化结果,找到了一种综合考虑换热器体积以及换热过程压降损失的换热器结构设计方法.与普通设计方法相比,该方法可以有效减小换热器体积与传热过程压降损失. 相似文献
199.
200.
国防R&D项目的评估与中止决策 总被引:3,自引:0,他引:3
论述了对国防R&D项目进行评估及中止决策的重要意义.探讨了神经网络方法用在国防R&D项目中期评估及中止决策的可行性.提出了适用于国防口R&D项目评估及中止决策的BP多层神经网络方法.选用了国防口正在进行研究的52个项目作为实证分析案例,利用BP多层神经网络方法对之进行了分析处理.分析结果识别出了影响国防口R&D项目发展前景的6个重要因素,同时,对52个项目进行了归类处理,并对该52个国防口R&D项目作出了继续、暂停及中止研究的决策.案例研究的结果表明,该方法实施较为方便、计算较为简单,其有效性令人满意.这表明BP多层神经网络方法在R&D项目中止决策领域具有应用前景. 相似文献