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51.
螺栓连接梁的非线性动力学响应分析 总被引:1,自引:0,他引:1
连接界面存在复杂的非线性行为和机理。连接部位是导致结构复杂非线性动力响应的关键所在。传统结构动力学分析中,通常忽略连接或采用线性化的方法来建模,造成无法分析和研究含连接结构的非线性动力行为的困难。文中在分析改进Iwan模型用于连接界面动态力学行为描述的基础上,将改进Iwan模型用于构造非线性连接元,该单元能够反映连接界面在不同载荷幅值下的复杂的粘着-滑动行为特征,能反映出幅变非线性阻尼的特征。进一步,应用该连接单元分析了螺栓连接梁的非线性动力学响应。结果表明,该连接单元能够反映出连接结构动力学响应的非线性特征,可方便地与现有有限元动力计算程序接合,用于含连接结构非线性动力学响应的分析。 相似文献
52.
根据转动壳体的动力学方程,在利用DMAP对大型有限元软件MSC/NASTRAN二次开发的基础上,采用有限元方法对复合材料层合壳体转动状态下的动力特性进行了研究,分析了科氏力、离心力和横向剪力对固有频率的影响,并与实验结果进行了比较.结果显示由于科氏力的作用,即使在动坐标系下,层合壳体也会出现频率不等的前后行波,横向剪力使壳体的固有频率降低,且随着壳体厚径比的增加其影响显著增加. 相似文献
53.
两种层板性能对比 总被引:2,自引:0,他引:2
针对常规的141型层板,提出了一种增加50%数量扰流柱的设计,即161型层板.采用实验和数值模拟相结合的办法研究了两种类型层板在流阻和换热方面的差别.换热实验部分采用了辐射式加热设备,测量了层板上下表面平均壁温,以及冷气进、出口截面间的焓差,得到了相应进气雷诺数下的层板体积换热努塞尔数.发现161模型流阻降低20%,换热增强5%.对一些实验工况,采用三维计算流体力学程序进行了流-固耦合传热数值模拟,所得结果在趋势上与实验一致,在数值上,流阻和换热与实验结果分别相差5%和30%.利用数值模拟结果分析并比较了两种模型在流场和表面对流换热系数分布方面的细节差别. 相似文献
54.
介绍了叠层模板电沉积(Laminated template electrodeposition,LTE)方法的加工原理和具体工序,利用LTE系统进行了电沉积成形加工实验。对加工中由于电场强度分布不均导致沉积层生长不均的实验现象通过模拟仿真进行了分析和探讨,预估实验过程。根据加工策略对主要影响因素电流和时间进行了优化选择,通过拉伸试验测试了层间结合强度。最后,进行了异型铜质结构零件的实验研究,探讨和验证了该方法对于复杂结构零件成形的可行性。 相似文献
55.
56.
为了提高可靠性灵敏度求解数字模拟法的效率,提出了一种变量空间确定性低偏差均匀抽样与样本点处联合概率密度函数构造权重相结合的方法,来估计可靠性灵敏度。该方法通过均匀样本点处联合概率密度函数的权重保证了可靠性灵敏度的估计值收敛于真值,而由低偏差抽样代替原问题中的联合概率密度抽样则可以保证更低的误差阶以及在小失效概率条件下抽得的样本有更高的可能性落入失效域,从而保证了所提方法具有更高的收敛速度。另外,所提方法可以采用与独立变量相同的步骤来估计相关变量情况下的可靠性灵敏度,计算简便,适用范围广。算例充分证明了所提方法的优越性。 相似文献
57.
设计了带缠裹式防热套的柔性接头,弹性件和防热套材料均采用硅橡胶.研究了柔性接头有效摆心和几何球心的关系,采用2阶四项式Mooney-Rivlin模型模拟弹性件的本构关系,利用ANSYS软件分别仿真计算柔性接头在压强为0,9MPa下不同摆角条件的有效摆心和几何球心漂移,得到了两者的漂移包络线,把仿真的有效摆心漂移结果与试验测量值进行比较,并利用间隙碰撞试验验证了几何球心漂移仿真结果的准确性,在此基础上研究了有效摆心漂移的原因.结果表明:摆心包络线的仿真结果与试验结果吻合较好,有效摆心和几何球心是两个不同的概念,柔性接头的有效摆心漂移在半径为2.5mm,高为1.4mm的圆柱包络面内,而几何球心的漂移在半径为0.013mm,高为0.6mm的圆柱包络面内,有效摆心漂移是由接头各层增强件和弹性件的变形不同引起的. 相似文献
58.
研究上下表面粘贴压电层的功能梯度材料Euler梁在升温及电场作用下的振动行为。在精确考虑轴线伸长基础上,建立压电功能梯度Euler层合梁在热-电-机械载荷作用下的几何非线性动力学控制方程。其中,假设功能梯度的材料性质沿厚度方向按照幂函数连续变化,压电层为各向同性均匀材料。把问题线性化,利用打靶法,获得在均匀电场和横向非均匀升温场内两端固定和两端简支Euler梁在热屈曲前自由振动特性的半解析数值解。由于材料在横向的非均匀性,即使在均匀升温和均匀电场作用下,梁内仍然会产生拉-弯耦合效应,对梁的自振频率也有一定的影响。 相似文献
59.
60.
BP算法因收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺点,使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点,这些制约了BP网络在各个领域中的应用。本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化,在一定程度上避免了学习中的局部极小问题,提高了学习效率,改进了网络的性能。 相似文献