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Gaoya dianqi, 2017 确定连接硬管母线滑动金具的恢复力特性参数及考虑刚度的软母线位形函数是建立互联特高压电气设备抗震有限元模型关键因素。文中通过拟静力试验确定了管母线滑动金具的起滑力、起滑刚度、附加阻尼比等恢复力参数;同时通过对软母线的受力分析,推导了考虑刚度的软母线位形函数;从而在此基础上建立了互联特高压设备的抗震有限元模型。有限元分析结果表明:互联特高压电气设备计算结果与试验结果非常接近,从而验证了该有限元模型的正确性。文中的研究成果为建立互联特高压电气设备有限元模型提供了一定的理论及试验依据。
张雪松, 卢智成, 朱祝兵
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Gaoya dianqi, 2021 对于交流特高压工程中使用的并联电容器单元,一般有多台电容器单元并联连接,当其中一台电容器单元内部元件击穿时,与其并联的电容器单元将有部分能量注入,会对内熔丝的熔断产生一定的影响。为了验证电容器单元在多台并联连接的情况下内熔丝熔断特性,文中采用型号为BAM7.88-668-1W的并联电容器单元,通过增加并联陪试品的方法来模拟实际运行工况。对试品进行人为的机械穿刺来模拟元件击穿,试验结果表明,在有陪试并联电容器单元存在的情况下,熔丝隔离试验的电压下降程度会大幅度减小。测试结果中 ...
国江 +5 more
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, 2006 利用有限元计算软件ABAQUS,分别采用非线性弹性模型、多孔弹性模型、Ramberg-Osgood弹塑性模型对管土系统进行有限元计算.构建了有限单元模型,并对接触面、约束方程进行了说明,分析了管道的沉降量、侧向阻力系数与管重间的关系,计算结果与有关的试验结果相吻合,具有可比性,表明对管土相互作用进行数值模拟是可行的.并得到了管道侧向失稳的判别准则 ...
任艳荣, 刘玉标
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Jianzhu Gangjiegou Jinzhan, 2011 本文通过有限元模拟,得到了空心钢管混凝土内部高压碳化的模拟深度,该结果与公式计算的碳化深度非常接近。通过有限元模拟以及理论推导,还得到了模拟碳化深度在不同温度及相对湿度下的变化情况。另外,本文根据模拟碳化深度计算得出的空心钢管混凝土抗压承载力与试验承载力吻合,并提出了空心钢管混凝土内部碳化后其抗压承载力的理论计算公式。同时,本文根据已有理论,提出了再生空心钢管混凝土内部二氧化碳高压碳化深度的理论计算公式。该理论所涉及的相关方面研究在国内外尚属首次,具有创新意义。
查晓雄, 刘轶翔
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, 1995 用显微网格数字图像处理方法，测量了Ｆｅ－Ｓｉ材料平面应力条件下Ⅰ型单边裂纹尖端附近的应变场，并且用弹塑性有限元程序进行了数值模拟。对实测结果和有限元计算模拟结果进行了对比分析。结果表明：逐级更新拉格朗日坐标体系下的弹塑性有限元计算在裂纹尖端不出现严重钝化和损伤的条件下，可以正确反映裂尖区域的弹塑性变形。在裂纹接近临界扩展时，有限元计算与实测结果之间有较大差别 ...
李国琛 +4 more
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, 2013 本文通过半硬式飞艇模型试验与飞艇结构有限元计算模拟结果的对比分析,给出了半硬式飞艇模型支撑骨架应变和蒙皮径向位移随内部压力的变化规律。试验结果显示,随飞艇内部压力增大,蒙皮产生应力刚化,导致蒙皮位移、骨架应变随内压的增长速度变慢的这一非线性现象。同时计算与试验结果对比分析表明 ...
邢云林 +3 more
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, 2003 按照压力容器和管道随机局部减薄后的厚度分布的随机性和各个部位的弹性模量的随机性,将有限元模型中的单元厚度和材料弹性模量处理成指定的随机分布,来模拟实际结构中的厚度和弹性模量的随机性。利用通用有限元软件对建立的受内压作用局部随机减薄的压力容器和管道的有限元模型的求解,获得了该随机模型的Mises应力分布特征。通过对弹性模量,减薄程度等随机量关于应力分布的敏感性分析,为该类结构的可靠性评估提供了力学依据。本文方法适用于许多结构随机性的模拟 ...
邢静忠, 柳春图
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四川大学学报. 自然科学版, 2007 对Sobolev方程采用混合有限元法进行数值模拟,给出了相应的半离散格式及其误差估计,构造了几组简单的低阶元.与已有文献中的有限元方法相比,该方法所采用的变分形式较简单,计算量较小,精度较高.通过对单元刚度矩阵的分析,得出在一维和二维情形下通量函数选取某些不同模式得到的关于位移的单元刚度矩阵等同.
郑克龙, 胡兵
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, 1997 发展了一种用扫描有限元素法求解二元喷管内部湍流流场的数值模拟方法，并提出了N-S方程中二阶导数项新的离散方法，推导了更完善、更简洁的扫描有限元方程的表达式。用发展的方法对二维平面收扩喷管、两个大宽高比的二元喷管(宽高比分别为7和4)及其圆转方转接段的三维粘流场等算例的计算结果表明，该方法具有较宽广的适用范围 ...
赵桂萍, 沈慧俐, 尤迎玖
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智能科学与技术学报, 2019 针对髋关节软骨的应力分布算法研究问题，设计了一个基于深度学习模型来代替有限元分析。该深度学习模型分为无监督学习模块和有监督学习模块，首先使用无监督学习模块对髋关节的软骨和股骨进行形状编码；之后实现对应力分布数据的编码与解码，使得应力数据能够与神经网络相结合；然后通过监督学习，利用编码好的应力数据进行监督，使神经网络学习得到一个从髋关节软骨和股骨的形状码到应力分布的应力码的映射关系；最终得到一个拟合的深度学习模型。此模型能够在一定程度上模拟有限元分析方法，但是由于其平均绝对误差和归一化平均绝对误差比较大 ...
刘远平 +3 more
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