无取向电工钢剪切仿真Johnson-Cook模型参数确定及剪切过程研究

为了建模仿真分析无取向电工钢剪切加工过程,首先使用万能试验机对4种35WW300无取向电工钢拉伸试样进行不同应力三轴度的拉伸实验,获得拉伸过程中的载荷-位移曲线和Johnson-Cook模型参数。其次,利用Abaqus有限元软件建立拉伸试样的准静态仿真模型,得到表面光滑、圆弧缺口、V形缺口和剪切等4种试样的应力三轴度大小分别为0.333、0.483、0.550和0.050,并根据拉伸实验数据结合仿真模拟结果进行数据拟合,得到无取向电工钢剪切模拟的Johnson-Cook本构方程和断裂准则模型参数,完成建模。最后,通过无取向电工钢在不同剪切间隙的横向剪切加工实验与数值模拟的特征带参数对比,验证了Johnson-Cook模型及拟合参数对模拟无取向电工钢塑性变形和剪切断裂过程的有效性,表明所建立模型用于仿真分析电工钢剪切过程可行有效。

7N01铝合金Johnson-Cook模型参数的反算方法

对动车组用7N01铝合金进行准静态单向拉伸试验,获取应力-应变曲线。采用曲线拟合和有限元仿真优化相结合的方法反算铝合金Johnson-Cook模型参数:通过曲线拟合方法确定模型初始参数,将其代入有限元模型,应用HyperStudy软件实现与有限元模型及求解器的数据传递与过程集成,采用遗传算法和自适应响应面法对材料参数进行优化,并将优化后的有限元仿真结果与拉伸试验结果进行对比。结果表明:利用遗传算法和自适应响应面法反算材料参数,优化收敛速度快,仿真数据与试验数据吻合度高,2种方法均可以用来进行参数反算的优化。

钛合金高速变形过程中Johnson-Cook模型参数的确定与校验

涡轮叶片是飞机发动机最主要的结构件之一，长期工作在高温环境下，且承受转子高速旋转时叶片自身的离心力、气动力、热应力以及振动负荷。在实际使用过程中，若叶片发生断裂，会引起一系列灾难，其中最危险的情况就属具有很高动能的断裂叶片穿透发动机机匣，这样不仅会损坏发动机，而且会造成整个飞机受损。因此，发动机机匣在破裂叶片冲击之下的抗穿透性能是设计飞机涡轮发动机的关键参数。建立可靠、精确的抗穿透性能评价方法，是近年来全球飞机发动机工业的重要任务。

滤波辨识(10):多变量Box-Jenkins系统的滤波辅助模型递阶广义增广参数辨识

针对多变量Box-Jenkins模型,即多变量输出误差自回归滑动平均(M-OEARMA)系统,利用滤波辨识理念和辅助模型辨识思想,研究和提出了滤波辅助模型递阶广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广最小二乘辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波辅助模型递阶广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

基于子宫内膜结构与子宫螺旋动脉血流参数构建人工授精妊娠预测模型及验证

背景:现子宫内膜结构及子宫螺旋动脉血流参数对夫精宫腔内人工授精(artificial insemination by husband,AIH)妊娠率的影响水平尚不明确,该研究通过校准其他混杂因素后,确定了其独立影响因素,并构建了预测模型,具有较好的临床应用效能。目的:基于子宫内膜结构及子宫螺旋动脉血流参数构建AIH临床妊娠预测模型及验证。方法:回顾性分析2017年1月至2021年1月于常州市妇幼保健院接受AIH助孕治疗患者共1299例,将其中1182例未临床妊娠者纳入未妊娠组,117例临床妊娠者纳入妊娠组;通过1∶1倾向评分匹配,妊娠组与未妊娠组各匹配成功93例;采用单、多因素分析筛选子宫内膜结构及子宫螺旋动脉血流参数对AIH结局的影响因素,通过受试者工作曲线确定各独立影响因素的最佳截断值,限制性立方样条法分析各独立影响因素对AIH妊娠影响的风险趋势,临床决策曲线与临床影响曲线对该联合预测模型的临床应用效能进行检验。结果与结论:①倾向评分后妊娠组与未妊娠组各非内膜因素均无显著统计学意义,数据具有较好的均衡性(P>0.05);②单因素分析结果显示,内膜下血管化指数、血流指数、血管化血流指数、子宫动脉阻力指数、子宫动脉搏动指数、收缩期最高血流速度/舒张期末血流速度、基底子宫内膜到外子宫肌层内层平均交界区、最大交界区厚度为AIH妊娠的影响因素(P<0.05);③多因素Logistic回归结果显示,基底子宫内膜到外子宫肌层内层平均交界区厚度、子宫动脉搏动指数、血管化血流指数为AIH妊娠的独立影响因素,影响大小依次为血管化血流指数>基底子宫内膜到外子宫肌层内层平均交界区厚度>子宫动脉搏动指数;④受试者工作曲线显示,血管化血流指数的曲线下面积为0.704(0.629,0.779),最佳截断值为6.26;基底子宫内膜到外子宫肌层内层平均交界区厚度的曲线下面积为0.660(0.582,0.739),最佳截断值为6.38;子宫动脉搏动指数的曲线下面积为0.642(0.563,0.721),最佳截断值为1.18;⑤限制性立方样条曲线显示,当血管化血流指数>6.24时,其对AIH妊娠具有显著的正影响趋势;基底子宫内膜到外子宫肌层内层平均交界区厚度≤6.55 mm时,其对AIH妊娠具有显著的正影响趋势;当子宫动脉搏动指数>1.27时,其对AIH妊娠具有负影响风险;⑥临床决策曲线与临床影响曲线显示,该联合预测模型在阈概率值为0.17-0.93时具有临床最大净获益,且在该阈概率范围内损失与获益的比值始终小于1,显示出该联合预测模型具有较好的临床效能;⑦结果表明,通过倾向评分与多因素Logistic回归校正子宫内膜外其他混杂因素后,基底子宫内膜到外子宫肌层内层平均交界区厚度、子宫动脉搏动指数、血管化血流指数为AIH妊娠的独立影响因素,通过对其最佳截断值的确定与风险趋势性评估,证实该联合预测模型具有较好的预测价值与临床应用效能。

裂隙花岗岩非线性蠕变本构模型及参数分析

裂隙花岗岩的蠕变特性对高放废物地质处置库的长期稳定性和安全性至关重要。本文基于裂隙花岗岩在不同应力条件下的蠕变试验结果,结合蠕变过程中应力产生的损伤累积的影响,提出一种考虑损伤的弹黏塑性体。通过将经典Burgers模型的黏性元件替换为分数阶黏弹性元件,将黏弹性体替换为考虑损伤的弹黏塑性体的方法,构建了裂隙花岗岩非线性蠕变本构模型,并推导出模型在3维应力状态下的本构方程。通过对倾角30°及45°单裂隙花岗岩在不同应力条件下蠕变试验数据的拟合分析,确定了模型参数,验证了模型的适用性和合理性,获得了各模型参数随应力水平的变化规律。通过模型参数的敏感性分析,揭示了分数阶导数、损伤参数,以及应力水平对裂隙花岗岩蠕变应变的影响规律,并验证了裂隙花岗岩非线性蠕变本构模型在特殊条件下可退化为经典Burgers模型。研究表明,本文提出的裂隙花岗岩非线性蠕变本构模型能够准确地描述裂隙花岗岩蠕变破坏全过程的3个阶段,尤其是加速蠕变阶段应变随时间非线性增长的过程。

变温条件下解析Preisach磁滞模型误差修正和特征参数辨识方法

温度升高会影响磁性材料的磁滞特性,从而改变电气设备的性能。目前解析Preisach模型无法对温度进行有效表征,导致损耗计算结果误差较大。为此,本文首先分析了基于Lorentzian函数的解析Preisach模型特征参数对磁滞回线形状参数的影响程度,如饱和磁通密度、矫顽力、剩磁等,研究了不同温度下模型参数和材料磁特性的变化。根据模型特征参数具有的磁滞回线形状相关性和温度相关性,引进温度系数来修正模型特征参数,构建变温条件下的解析Preisach模型,并给出了计及温度影响的模型参数辨识方法。最终实验测量纳米晶合金在变温条件下的极限磁滞回线,对多组实测值和修正后的解析Preisach模型计算值进行对比后,得出在饱和磁通密度、矫顽力和剩磁处修正模型结果的平均相对误差分别为0.15%、2.21%、5.76%,证明了该修正模型的准确性。

基于隐式参数化模型的地铁车体轻量化设计

为实现地铁新车型前期快速的概念设计和性能评估,引用“分析驱动设计”理念对重庆6号线地铁的MP车体进行了隐式参数化建模;并录入车体的17个主要钣金件进行设计分析。以板厚为设计变量,筛选出模态和刚度对质量相对灵敏度较大的7个车体钣金件,进行基于响应面法的多目标轻量化优化设计;车体的刚度、模态等多项性能指标达到了良好的轻量化效果。研究结果表明:所引入“分析驱动设计”理念的车体隐式参数化建模及基于响应面法的多目标优化方法能应用于车体结构的轻量化设计,具有较好的工程指导意义。

振动压路机的能量传递模型与作业参数优化研究

为提高振动压路机作业过程的压实质量,研究了振动压路机的能量传递模型与作业参数优化。首先基于U-K方程建立“碾轮-被压实材料”的系统振动动力学模型,结合能量守恒提出振动压路机能量传递模型;然后以振动频率和压实速度作为寻优工作参数,构建路面压实质量的优化模型;最后通过案例验证证明了所提方法的可行性与有效性。结果表明:工作频率与被压实材料的固有频率比值保持在√2~2范围内,可避免共振带来的影响;初始阶段低速碾压,材料性能稳定后提高碾压速度可保证高效压实,得出振动频率在21.8~27 Hz、压实速度在2.36~2.91 km/s范围内,可达到最优的压实效果。所提的能量传递模型、作业参数优化模型为保障振动压路机压实质量奠定了基础,为提高振动压路机压实质量和效率提供了参考。

扩散加权成像联合动态增强磁共振扫描构建影像组学模型联合临床参数评估直肠癌分期

目的探究基于扩散加权成像联合多期动态增强提取纹理参数构建无侵袭性模型评估直肠癌分期的可行性。方法回顾性选取郑州大学第二附属医院2016年7月至2021年6月就诊的直肠癌患者为研究对象。所有患者的分期严格按照AJCC第8版进行分期,并分为早期组(Ⅰ~Ⅱ)和晚期组(Ⅲ~Ⅳ)。收集患者的年龄、性别、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原199(CA199)等信息,所有患者均在获取病理资料前进行多期动态增强磁共振扫描以及磁共振弥散加权扫描,并计算血管渗透性参数(K_(trans)、K_(ep)、V_(e)、V_(p))以及表观弥散系数(ADC),基于动态增强磁共振影像提取影像组学参数、ADC、血管渗透性参数以及临床信息构建联合模型进行直肠癌的分期预测。结果本研究共纳入115例患者,训练组81例,测试组34例,以训练组患者的影像组学特征信息进行特征降纬,取惩罚系数log=0.0617时对应的特征个数进行影像组学模型构建,训练组Ⅰ~Ⅱ患者影像组学模型平均值为-0.4(-0.7~0),Ⅲ~Ⅳ组患者的影像组学模型的平均值为0.6(0.1~1.3);测试组Ⅰ~Ⅱ患者影像组学模型平均值为-0.1(-0.5~0.2),Ⅲ~Ⅳ组患者的影像组学模型的平均值为1.2(0.5~1.4);训练组和测试组中,Ⅰ~Ⅱ患者的影像组学模型低于Ⅲ~Ⅳ组患者,差异有统计学意义。分别针对Ⅰ~Ⅱ与Ⅲ~Ⅳ的非影像组学参数进行单因素逻辑回归分析后,V_(e)的OR值为0,ADC的OR值为0.04,联合两者进行临床模型构建。训练组中联合模型AUC为0.921,测试组中AUC为0.811。结论联合临床信息、ADC、血管渗透性参数与影像组学参数构建的联合模型可以协助临床上无侵袭性预测直肠癌患者分期信息。

不同目标函数对新安江模型参数的敏感性和不确定性影响分析

目标函数的选择影响流域水文模型的参数率定结果。为深入探究不同目标函数对水文模型参数的敏感性和不确定性及径流模拟结果的影响,本文以福建省金溪池潭流域日径流模拟为例,采用SCEM-UA优化算法率定三水源新安江模型,选择纳什效率系数f_(1)、均方根误差f_(2)和Kling-Gupta效率系数f_(3)作为参数率定的目标函数,同时构建分别偏好f_(1)、f_(2)、f_(3)三者的组合多目标函数F_(1)、F_(2)和F_(3)共6个率定目标,比较不同率定目标下的径流模拟精度差异,采用Sobol全局敏感性分析方法定量对比分析不同目标函数下的新安江模型参数敏感性,最后基于GLUE方法分析丰枯水期和不同流量级别下的径流模拟不确定性。结果表明:(1)6个目标函数下,新安江模型的主要敏感参数识别结果一致;(2)F_(1),F_(2),F_(3)较单目标函数展现出更高的径流模拟精度;(3)在不同水文时期和不同流量级别下,f_(1)表现出较其他目标函数更高的覆盖率和较小的不确定性区间。不同目标函数下均呈现枯水期参数不确定性最小,且随流量级别的增大而径流模拟不确定性增加的规律。

新安江模型敏感参数动态变化规律研究

为了提高新安江模型在变化环境下的模拟精度,揭示模型参数动态变化规律,以淮河上游大坡岭流域为研究区构建分布式新安江模型,采用Spearman相关系数对比分析了模型敏感参数(KC、SM和CS)动态变化与环境因子(降水、气温和归一化植被指数)的变化关系,并建立了回归方程用于未来参数计算。结果表明:参数KC和SM的动态变化反映了研究区域的降水、气温和植被条件变化,而参数CS的动态变化仅反映了年降水总量变化;相较于静态参数,动态参数的模拟结果精度显著提高,径流深相对误差均值从21.3%降低到9.1%,纳什效率系数均值从0.75提高到0.81,动态参数比静态参数更适用于当前变化的环境。

质子交换膜燃料电池多物理场建模及模型参数敏感性分析

受限于外部运行工况及内部多物理场参数的耦合作用机制,质子交换膜燃料电池的精确机理建模成为其研发和应用的瓶颈。该文通过探究燃料电池内部“电-热-流”多场耦合关系,构建准一维电堆动态模型,并基于单参数敏感性和多参数敏感性分析,得到不同模型参数的敏感度指标,完成了建模中部分关键参数的权重分析。为验证模型精度及耦合参数变动对输出特性的影响,在搭建Ballard NEXA 1.2 kW燃料电池测试平台的基础上开展变载及参数变动实验。结果表明,所构建的模型能够较为精确的模拟电堆特性,且对称因子、活化面积和压力系数的变动对电堆输出的影响较大。结果可为燃料电池电堆的测试及改型提供理论基础,并揭示电堆故障及老化过程中主要参数的衰退变化趋势。

饱和砂土液化Finn模型的关键参数

以闽江中细砂层为对象,开展三因素三水平正交设计的小型振动台试验,定性探讨闽江砂土液化特性;同时基于Finn模型,在FLAC3D数值平台上对典型试验过程开展动力时程数值模拟。结果表明:Finn模型可有效模拟地震动作用下饱和砂土孔压的增长与有效应力的降低,能较为准确地反映饱和砂土的液化效应,Finn模型中的关键参数C_(1)、C_(2)对计算结果影响显著。以超孔压比峰值及超孔压比稳定值为指标,通过大量数值模拟结果与试验结果的对比,对上述关键参数进行标定,建议闽江饱和砂土液化Finn模型的关键参数取值为C_(1)=1.30、C_(2)=0.31。饱和砂土激振过程中呈现出轻微剪胀趋势,大致与液化现象同步出现。

使用有限数据推求土壤水分特征曲线VG模型的参数

【目的】使用一种简易方法和有限数据来获取土壤水分特征曲线VG模型的参数。【方法】选择了黑土、褐土、黄绵土、红壤和紫色土5种地带性土壤,实测了土壤饱和含水率(θ_(s))、0.33 bar土壤含水率(θ_(0.33 bar))、最大吸湿水(θ_(97%RH))和空气相对湿度为43%时的土壤吸湿水(θ_(43%RH)),并以θ_(43%RH)为残余含水率(θ_(r)),推导VG模型的参数。将推导出的参数带入到VG模型中,进行了土壤水分特征曲线的预报,并与实测的土壤含水率进行了比较。【结果】该方法能较好地模拟褐土的土壤水分特征曲线,模拟值和测定值的残差一般在0.01 cm^(3)/cm^(3)以内;也可以较好的模拟黄绵土和红壤在0.33~15 bar的土壤含水率,残差一般在±0.01 cm^(3)/cm^(3)以内;但黑土的模拟结果相对较差,在低于0.33 bar时,残差为负,在-0.03 cm^(3)/cm^(3)以内,而在0.33~15 bar,残差为正,达到0.04 cm^(3)/cm^(3);紫色土的模拟结果最差,在低于0.33 bar时,残差为负,达到了-0.07 cm^(3)/cm^(3);但在0.33~15 bar,情况有所改善,残差在0.03 cm^(3)/cm^(3)以内。通过配对t检验,认为模拟值和测定值无显著差异,二者的相关系数(r)为0.990。造成模拟值和测定值差异的原因可能是采样时紫色土密度较低,土壤中有较多的大孔隙,而黑土可能因有机质含量较高具有较好的结构性导致持水能力较强。【结论】采用土壤饱和含水率(θ_(s))、0.33 bar土壤含水率(θ_(0.33 bar))、最大吸湿水(θ_(97%RH))和空气相对湿度为43%时的土壤吸湿水(θ_(43%RH))推导的VG模型参数,可以较好地预报土壤水分特征曲线。但对土壤密度较低、存在大孔隙的土壤,及有机质量较高或结构性较好的土壤,可能会导致部分模拟值和测定值产生较明显的差异。前者可能会影响低吸力段的模拟结果(<0.33 bar),后者则可能影响土壤有效含水率段的模拟结果(0.33~15bar)。

考虑空间溢出效应的高速公路交通事故随机参数频次模型

为提高高速公路事故频次模型参数估计的准确性,本文以精细的事故记录、道路属性、交通流状态和天气条件数据为样本,首先,构建传统的事故频次模型并对比拟合效果,选择效果最佳的泊松-对数正态分布模型作为优化的基础模型;之后,为挖掘更多的影响高速公路事故频次的空间效应,在加入条件自回归先验的基础上,本文考虑相邻路段的空间溢出效应,建立一个带有空间溢出协变量的模型分析空间溢出效应对路段事故频次的影响。同时,为描绘数据的异质性对路段事故频次的影响,进一步构建一个随机参数模型。结果表明,空间溢出效应显著有效,考虑空间自相关和空间溢出效应的随机参数模型的拟合优度相较于对照模型明显提升。根据最优模型的参数估计结果进行风险因素甄别,其中,“ln(MADT)”“ln(路段长度)”“1类车”“4类车”“降水”等普通变量以及“1类车S“”圆曲线长S”等空间溢出协变量与事故频次显著相关。

基于时序InSAR的辽河油田地表形变监测及储层参数多模型反演

为获取辽河油田核心产区最新的地表形变与储层参数,基于2021-01~2023-06的Sentinel-1升轨影像,使用StaMPS-SBAS方法提取该区域地表形变。以形变速率结果为观测量,使用复合位错模型、Mogi模型和Okada模型对储层参数进行反演,并与已有研究进行对比分析。结果表明,研究区LOS向形变速率为-165.84~54.52 mm/a,研究时段内最大累积沉降量(LOS向)约为400 mm。区内存在3个显著沉降区,分别为曙光采油厂、欢喜岭采油厂和锦州采油厂,其中曙光采油厂存在一定的沉降减缓趋势,其余采油厂均存在沉降加速趋势。不同模型反演的储层参数存在明显差异,与Okada模型、Mogi模型相比,复合位错模型反演的储层深度(1 665.21 m)与实际最为接近(约1 600 m),且复合位错模型模拟的形变与观测形变最为吻合。

基于参数自适应随机模型预测控制的风光氢耦合系统功率调控策略

针对风光氢耦合系统源荷两侧不确定性对其系统功率平衡造成的影响,提出了一种基于场景分析法的参数自适应随机模型预测控制功率调控策略。根据风光氢耦合系统的能源供给架构建立了描述其动态特性的线性离散状态空间模型;通过场景分析法对系统不确定性进行描述,作为参数自适应随机模型预测控制的输入;在设计的参数自适应随机模型预测控制优化框架下,计及延长系统设备生命周期的目标进行优化。针对随机模型预测控制在优化过程中预测时域和控制时域固定不变的缺陷,提出参数自适应方法以获取更好的优化效果。结果表明:在优化系统功率平衡方面,所提控制策略相较于随机模型预测控制提高了6.25百分点;在减少可控设备大功率运行方面,所提策略相较于常规模型预测控制降低了60%,验证了所提策略能够有效解决风光氢耦合系统源荷两侧的不确定性。

基于改进麻雀搜索算法的水质模型多参数反演

水质模型参数取值对模型的模拟精度影响很大,为提高BOD-DO水质模型参数反演精度,首先在DobbinsCamp BOD-DO水质模型的基础上,以BOD和DO浓度计算值与实测值之差的加权平方和最小为目标函数,构建了Dobbins-Camp BOD-DO水质多参数反演模型;然后针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)求解精度低、稳定性不足和易陷入局部最优等问题,引入Sine混沌映射和对立学习、转移概率以及差分变异3个策略,分别从提高初始种群多样性、扩大搜索空间以及增强种群跳出局部最优的能力三方面对SSA算法进行改进,提出了一种多策略改进的麻雀搜索算法(Multi-strategy Improved Sparrow Search Algorithm,MISSA),并将其应用于Dobbins-Camp BOD-DO水质多参数反演模型的求解;最后通过数值实验将得到的反演结果与SSA算法、模拟退火算法、粒子群算法、遗传算法四种优化算法进行对比,并探讨了参数初值选取和观测噪声水平对反演结果的影响。结果表明:MISSA算法的计算性能明显优于对照组中的4种算法,且能显著降低初值选取对BOD-DO水质模型参数反演结果的影响,当观测数据的噪声水平不超过5%时,MISSA算法可有效提高反演结果的稳定性。该结果验证了MISSA算法在反演Dobbins-Camp BOD-DO水质模型参数的有效性,为水质模型参数求解提供有益参考。

M-CM-GA-BP算法的地表移动变形参数预测模型

针对复杂的开采沉陷预测问题,研究22个工作面采动地表移动变形参数变化规律,提出了一种基于M-CM-GA-BP算法求取地表移动变形参数的预测模型。通过线性加权组合预测方法和遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,融合多元回归模型来提高地表移动变形参数的求取精度,以地表下沉系数q为例,将该模型与其他预测模型预测性能进行对比分析,验证模型的准确性。结果表明,该模型能够有效地提高地表移动变形参数的预测精度,模型的平均相对误差为1.294、均方根误差为0.013,为地表移动变形参数预测提供了一种可行方法。