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本文提出了一种建立在常规有限元模型上的超单元分析方法,对复杂结构的振动分析进行降阶简化处理。这种方法是把结构重新以超单元形式划分,在超单元内部采用了简化的动减缩方法;边界上则采用局部位移场重新插值方法,或采用局部刚化的方法。由超单元组装得到的总体矩阵仍具有对称、稀疏等性质,得到的动力学方程仍具有常规形式。这种超单元分析方法不但大大降低了求解模型的阶次,扩大了求解能力,而且易于编程,求解方便。文中还通过摄动分析讨论了内部模态截取准则,以保证求解的有效性和可靠性。数值算例表明,本文方法是很有效的,且具有较高的求解精度。 相似文献
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高精度微分求积曲梁单元的建立与应用 总被引:6,自引:2,他引:6
首先由能量原理导出曲梁弯曲问题的控制微分方程,在此基础上应用微分求积法原理分别给出了曲梁内点和端点的微分求积方程,由此形成曲梁单元的刚度方程,从而建立了微分求积曲梁单元,并给出了曲梁结构刚度方程的边界条件。通过算例分析,得到了微分求积单元法结构离散时应使单元数量少的原则和求解精度与单元长度比基本无关的性质。与有限元方法的结果比较表明,本文导出的曲梁单元是一种具有很高求解精度的单元。》 相似文献
166.
为解决涡扇发动机监测数据维度高和寿命预测准确度低的问题,提出一种基于深度学习的寿命预测方法,开展了利用
神经网络获取涡扇发动机剩余寿命的研究。利用堆叠自编码(SAE)网络从高维传感器数据中提取健康因子(HI),采用1维卷积神
经网络-双向门控循环单元(1D-CNN-BGRU)方法捕捉HI序列中的空间和时间特征,并引入自注意(SA)机制对捕捉的特征分配
权重,使用全连接层输出涡扇发动机剩余使用寿命(RUL),以此构建复合神经网络进行面向涡扇发动机高维数据的寿命预测。结
果表明:利用NASA官方网站提供的涡扇发动机寿命试验公开数据集C-MAPSS对该方法进行验证,取得了均方根误差16.22和评
分函数225的结果。证明了基于SAE-SA-1D-CNN-BGRU的寿命预测方法可实现涡扇发动机寿命的有效预测,能为涡扇发动机
维修保障及健康管理提供有效决策支撑。 相似文献
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飞机复合材料芳纶纸蜂窝夹芯部件在热压罐成型时处于热-力耦合工况。本文关注热成型过程中可能出现的蜂窝开裂现象,通过试验获得了蜂窝芯的拉、压、剪性能参数和芳纶纸的热性能参数,同时结合有限元分析手段和反演方法,对整体蜂窝夹芯部件的热-力顺序耦合和局部芯子抽真空导致的蜂窝胞元间压强差进行数值模拟。结果表明:成型过程中的热应力不会导致蜂窝胞元间胶层开裂,局部憋气的压差可能导致蜂窝开裂;胶层部分破坏与胶层完全破坏所需的胞元间压强差的差值与胶层初始法向断裂应力正相关;胶层完全破坏所需的胞元间压强差随着受载胞元数量的增多而减小。 相似文献
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